我理解的資料中臺
21世紀什麼東西最重要，答案有很多，人才、科技、流量等。我想說的還有一種就是資料。之前鬧得沸沸揚揚的滴滴美國上市的事件，現在還沒平息，其原因就是資料的問題。現在國家也非常重視資料保護，打擊非法獲取使用者資料，下架了很多的app。但還是有很多app鋌而走險非法獲取使用者資料，就是因為大家都意識到資料的重要性，能帶來很多利益和價值。那怎麼來獲取管理使用資料呢？這就是我的今天的正題----資料中臺。
資料中臺是什麼? 這個社會每時每刻都在產生資料，所以資料是海量的。那我們要怎麼利用這些資料，首先我們要把資料採集起來，然後儲存。這麼大量的資料，不是每條資料都對我們有用，而且每種場景關注的資料又不一樣，所以我們要對資料加以分析。我們前面做了這麼多工作，為了什麼呢？答案當然是使用。要做這些工作，我們人工肯定不行，所以就需要一個系統“中臺”。
資料中臺主要承擔以下四個方面的工作,分別是對資料的 採集，儲存，分析，使用
採集 是指採集各條產品線的資料(如業務資料、日誌資料、行為數居等)。當然採集不用系統資料（電商、出行、社交等）並將這些資料集中處理，放在資料中心。所以採集資料主要是全面性和精準性。
儲存 是用更加科學的方式儲存資料。主要是要找到一種高效易管理的儲存方式。業內一採用分層建模的方式,讓採集上來的資料變成公司資料資產
分析 分為兩方面。一方面分析使用者的行為資料和特徵業務資料,從而構建更加豐富的使用者畫像;另一方面要分析各個不同場景的資料。比如一個使用者透過電商平臺買了什麼東西,一個人去了哪些地方，和什麼人交流了什麼資訊。需要整合各種維度和場景資料，就像談戀愛，要從各個角度全面的瞭解對方，才能準確的判斷一個人。
使用是用分析後的資料賦能業務人員,幫助領導層進行決策,用資料來反業務。並且要透過使用的效果來檢驗分析的準確性，採集資料的有效性。而且，要透過使用來不斷最佳化分析模型，專業術語叫模型訓練。所以這是一個反反覆覆永不停歇的過程。
為什麼要搭建資料中臺呢?阿里巴巴的軍師曾鳴提出過一個概念叫“資料智慧”,我們看一下什麼是資料智慧。以我們生活中常見的美團外賣為例,美團如何調動幹萬量級的商戶和布全國的外賣騎手將外賣安全、快速地送到使用者的手上呢?如果靠人力進行排程,以美團如比大的業務量,其需要花費的人力是難以想象的。因此美團一定擁有一套不斷送代的智慧排程演算法,這套演算法可以幫助使用者找到合適的餐館,幫助餐館找到合的騎手,從而以最高的效率將外賣送到使用者手上,所以美團是一家資料智慧的公司。資料智慧的標誌就是由機器代替人工去決策。末來資料智慧是一個企業的核心競爭力之ー。那麼怎麼實現企業的資料智慧呢?答案就是搭建資料中臺,搭建數中臺的最終目標就是幫助企業實現資料智慧
什麼企業適合搭建中臺
從短期來看,中臺的建設成本比較高。業務中臺要具備支撐公司所有產品線的核心業務能力,資料中臺要支撐公司所有產品線的資料分析相關工作,因此一且開發相關係統,前期的投入比較大不過公司在搭建好中臺井具備核心的業務能力和資料能力之後,再去擴充套件產品線時,新建產品線所需的成本就沒那麼高了,新產品線只需接入中臺即可,所以從長遠來看,中臺還是能夠降低企業研發成本的。
判新一家公司到底是否適合搭建中臺,可以看看該公司的產品線數量。如果公司有多條產品線(至少三條產品線以上),各條產品線之間有很多可以複用的功能,那麼該公司就適合搭建中臺。初創公司是不適合搭建中臺的,因か搭建中臺需要投入大量的人力、物力成本,大多數初創公司在前期基本只有一條核心產品線,因此等到公司發展出多元的業務再搭建中臺也不遲資料中臺是什麼? 幾乎每條產品錢都需要相關的資料分析工作。這些工作又會涉及資料分析師、資料開發工程師等角色。如果為每條產品線都配備資料分析、資料開發工程師,不但資料的標準得不到統一,而且也是對人力資源的一種浪費。資料中臺可以承擔公司所有產品線的資料分析工作,透過資料化的手段為各條產品線斌能。
