数据中台有什么好处？
数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台，数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台，帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据，到更容易的应用数据，最后能够实现数据智能。
数据平台的好处：
1、避免数据的重复计算
2、提升数据服务力
3、提高数据共享力
4、将数据资产化管理
具体表现为：
1）提升开发效率，降低开发难度，同时覆盖所有数据加工处理的应用场景，开发效率提升2倍。
2）降低开发成本，构建数据服务对上层应用提供数据服务，通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统，屏蔽了业务数据的变更，导致上层的数据分析失败或者异常，另外通过数据服务，将服务管理和可视化，提升服务和数据资产的复用性，开发成本降低50%。
3）构建企业自有的数据资产，通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产，数据资产可以对上层应用提供服务，企业可以依据数据资产构建自己的应用，实现数据价值。
4）提升数据质量，通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果，对各个业务系统形成统一的管理标准，并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量，实现企业的数据资产化；
5）数据安全提升，通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定，并通过资产加密和脱敏等功能，实现企业数据安全脱敏和存储，保障企业的数据安全。
6）开发数据挖掘算法和智能预测算法，通过数据进行问题预测，从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。
7）通过数据平台的数据资产，数据门户，提升上层应用使用数据易用度，让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品，同时提供可视，可以订阅，可以下载等多种使用方式。
到底什么是数据中台？
数据中台是什么？
数据中台是指通过数据技术，收集、计算、存储、加工大量数据，同时统一标准和口径。统一数据后，数据中心将形成标准数据，然后存储，形成大数据生产层，为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关，是企业独有的，可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本，而且具有差异化的竞争优势。
数据中台的整体技术架构采用云计算架构模式，充分云化数据资源和存储资源，通过多租户技术包装整合资源，开放，为用户提供“一站式”数据服务。利用大数据技术，收集和管理大量数据，统一处理企业内部所有数据，形成标准化数据，挖掘企业最有价值的数据，建立企业数据资产库，提供一致、标准的数据服务。
我们要明确地认识到，数据中台并不是一套软件或信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业根据自己的信息化建设基础、数据基础和业务特征来确定数据中台的能力，根据功能定义使用数据组件构建他们自己的数据中台。
数据中台主要做什么：
数据中台一般会具备4个能力：数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。
数据采集整合：创建企业数据中台***步，打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。
数据提纯加工：主要是对数据统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的需求。
数据服务可视化：对数据进行计算逻辑的封装，生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。数据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。
数据价值变现：通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。
数据中台是什么意思
数据组织形式。
如果从比较学术的定义上来讲，数据中台是一种数据组织形式，通过对企业特有的业务模式和组织架构整合，以一套完整的数据产品，为企业构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
而如果用通俗的话来讲，数据中台就是一个将企业内部分散在各处的数据都用起来，从而进行整体利用，最常见的例子就是我们将用户在不同业务线中的使用行为进行合并，从而得到一个完整的用户人画像。
数据中台由什么组成？
“数据中台”重构了企业数据系统的架构，将其分为三个层级：
底层
底层是数据收集层，就是数据湖，来自ERP、SRM等各个信息化系统中的业务数据、财务数据、大数据，结构化和非结构化数据直接汇入这层数据湖中，实现统一、集中的数据收集。
核心层
中间的核心层是数据存储与计算层，核心是通过数据建模，形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化；融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联、解析；挖掘模型是偏应用的模型，作为企业的知识沉淀在中台内，可在数据应用端调取进行复用。
上层
上层是业务应用层，聚焦于对数据的应用和展现，核心层的数据模型可以共享到这个层级中并实现复用，赋能企业业务发展。数据应用通过将数据融入企业具体的业务经营场景中，基于丰富的数据模型开展场景化应用，用数据解决具体的业务问题，具体应用包括产销协同分析、投资分析、产品定价、商品推荐、客户画像等，数据展现聚焦于以多样化的形式展现数据分析应用的结果，这些形式包括管理驾驶舱、即席分析、自助报告、数据大屏、移动APP等，系统可以根据不同用户在不同场景下的需求调整合适的展现方式。
关于数据中台架构和数据中心的三大架构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。