数据中台到底包括什么内容？

随着大数据与人工智能技术的不断迭代以及商业大数据工具产品的推出，数据中台的架构设计大可不必从零开始，可以采购一站式的研发平台产品，或者基于一些开源产品进行组装。企业可根据自身情况进行权衡考虑，但无论采用哪种方案，数据中台的架构设计以满足当前数据处理的全场景为基准。

以开源技术为例，数据中台的技术架构如图4-3所示，总体来看一般包含以下几种功能：数据采集、数据计算、数据存储和数据服务;在研发、运维和公共服务方面包括离线开发、实时开发、数据资产、任务调度、数据安全、集群管理。智能应用是数智化的一个典型外在表现。比如在营销领域，不仅可实现千人千面的用户个性化推荐，如猜你喜欢、加购推荐等，还可借助智能营销工具进行高精准度的用户触达，推动首购转化、二购促进、流失挽留等。

在供应链领域，可通过数据中台整合用户数据、销售数据、采购数据等优化库存，实现自动配补货、自动定价。除了传统统计分析、机器学习之外，还可以融入深度学习，实现以图搜图并与商城打通，实现拍立购;实现人脸识别，用于地产行业的案场风控;融入自然语言处理，实现智能客服问答机器人等。

总之，以上各层是数据中台的核心内容。需要指出的是，在工具平台层，企业并不需要完全自主建设，可以考虑采用拿来主义，从中台建设厂商采购成熟的产品，而数据资产层与数据应用层是企业数据中台组织需要密切关注的。数据应用层严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命就是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。数据应用可按数据使用场景来划分为以下多个使用领域。

(1) 分析与决策应用

分析与决策应用主要面向企业的领导、运营人员等角色，基于企业的业务背景和数据分析诉求，针对客户拉新、老客运营、销售能力评估等分析场景，通过主题域模型、标签模型和算法模型，为企业提供可视化分析专题。

用户在分析与决策应用中快速获取企业现状和问题，同时可对数据进行钻取、联动分析等，深度分析企业问题及其原因，从而辅助企业进行管理和决策，实现精准管理和智能决策。

在分析专题设计的过程中，首先需要根据不同的业务分析场景，采用不同的分析方法进行数据分析的前期规划，搭建清晰的数据分析框架，如在用户行为分析、营销活动等场景下，会采用5W2H分析法和4P营销理论;在复购客户下降、客单价下降等问题诊断分析场景，需要考虑问题与哪些因素有关，则采用逻辑树分析法。

这样的场景在生活中比比皆是，其中隐藏了很多的消费者信息，如果我们不去打通ID，那么可能至少会将同一个用户当作4个用户来处理。实际上可以将扫描二维码记录留下的OpenID、抖音注册留下的微信号、下单提供的订单手机号码及注册账号等多条信息结合起来，判别是不是同一个人。这样给这个消费者打标签或者推荐商品就会更加精准。

ID-Mapping功能的建设一般会利用强大的图计算功能，通过两两之间的关系实现互通，自动高效地将关联的身份映射为同一身份即唯一ID的数据工具。它能大幅度降低处理成本，提高效率，挖掘更多用户信息，形成更完整的画像，大大利于数字营销的推进。

另外，ID-Mapping工具也可用于企业主数据治理。

(5) 机器学习平台

在整个机器学习的工作流中，模型训练的代码开发只是其中一部分。除此之外，数据准备、数据清洗、数据标注、特征提取、超参数的选择与优化、训练任务的监控、模型的发布与集成、日志的回收等，都是流程中不可或缺的部分。

机器学习平台支持训练数据的高质量采集与高效标注，内置预训练模型，封装机器学习算法，通过可视化拖曳实现模型训练，支持从数据处理、模型训练、模型部署为在线预测服务，通过RESTful API的形式与业务应用集成，实现预测，打通机器学习全链路，帮助企业更好地完成传统机器学习和深度学习的落地。

(6) 统一数据服务

统一数据服务旨在为企业搭建统一的数据服务门户，帮助企业提升数据资产的价值，同时保证数据的可靠性、安全性和有效性。

统一数据服务支持通过界面配置的方式构建API和数据服务接口，以满足不同数据的使用场景，同时降低数据的开发门槛，帮助企业实现数据应用价值最大化。

统一数据服务作为唯一的数据服务出口，实现了数据的统一市场化管理，在有效降低数据开放门槛的同时，保障了数据开放的安全。

（编辑：鹰潭站长网）

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