火热的数据中台，是否终究一地鸡毛( 五 ) 在前面我写过关于数据中台

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其次，我刚才在接受如果企业数据量根本没有到要上类似Hadoop等大数据平台的程度，那么基于类似Oracle ，Mysql等结构化数据库+ETL等数据集成调度工具同样可以构建数据中台需要的传统数据技术平台。如下：
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数据中台-新瓶装旧酒
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前面基本分析了从最早的BI系统，到大数据平台，再到现在炒的火热的数据中台。对于数据中台由于打着阿里和互联网，企业数字化转型，消费互联和产业互联的必经之路等各种标签，导致很多企业信息化基础水平都没达到的企业就在搞数字化营销，数据中台等。
因此对于数据中台，即使当前在风口上被大家所推崇，也有不少推数据中台的软件企业和服务商真正站在风口上飞上天，但是对于数据中台我仍然坚持我的看法，即：
对于当前的数据中台并没有对传统的BI系统和大数据平台带来大的业务和技术两方面的变革，属于典型的新瓶装旧酒，对于大部分传统企业IT建设成熟度偏低，当前都不需要规划和建设数据中台，一个是本身成本投入大，一个是短期并不可能带来实质性的价值贡献。
数据中台-新瓶装旧酒
首先对于中台我们在前面就谈到过中台属于一个业务层面的概念，即共性业务能力的下沉，通过数据业务化为业务类应用进一步赋能。那么对于数据中台来说就是共性数据能力的下沉并开放，这才是数据中台的核心。
而我们现在谈数据中台的时候，可以看到实际上最多的是谈两个方面的内容，第一就是传统的大数据技术平台的内容，而这个内容本身划分到数据中台里面并不合适。
其二就是谈数据建模方面的内容，而这本身又属于传统的BI系统，大数据里面的标签系统建设等方面的已有内容，并不是数据中台所独有。
即使对于前面谈到的数据能力服务化开放，在我们最早规划的大数据平台整体架构里面就已经谈到过了数据服务能力开放平台，因此数据服务化开放也不是新鲜的东西。
业务中台和数据中台
我们可以简单来说，就是在中台概念出来后，我们在构建业务中台的时候进行了大量的微服务化拆分，包括数据库的拆分，你会发现要实现跨域共享数据的提供更加困难，这是其一；另外就是我们在进行业务运营的时候，发现对融合后数据分析能力的实时性要求更加迫切，特别是对于类似电商，营销或运营类toC端客户的应用，这是其二。
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正是在以上两个关键需求下出现了数据中台，解决数据跨域融合问题，解决实时分析类API接口的提供问题。那么我们来看下传统企业信息化是否寻找上面两个问题。
对于跨域数据提供：对于传统企业信息化，由于本身没有进行微服务化拆分，往往单个业务系统就能够提供微服务跨库的数据服务能力。因此这点需求对于传统企业本身还没有进行微服务架构改造的时候并不突出。
对于实时分析API接口：对于这点，往往对于传统企业开始面向C端运营类业务的时候往往才比较明显，即需要更加实时的分析辅助API能力，比如我们常说的电商类应用的推荐引擎API能力等。而这个在传统企业同样需求并不突出，很多企业连内部信息化都很薄弱，更难以谈得上马上进入到产业互联或消费互联阶段。
数据中台-共性数据能力下沉
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图片来自数澜科技
再回到数据中台的本质上面来，即我们谈的数据共性能力下沉，这个是数据中台建设最大的业务价值体现。但是要注意的就是，对于不同的行业，不同的产品形态来说，实际上共性数据能力都存在千差万别。
我们最早在建设BI系统的时候可以看到，对于基本的ETL ， BI报表工具等往往并不是重点，真正一个BI系统的价值是垂直细分行业，多个大项目积累形成的可复用指标库或指标模型。
因此，要真正形成普遍适用的共性数据能力模型往往并不现实，即这个共性数据能力并没有我们想象的容易抽象化。那么数据中台本身就变成了如下：大数据技术平台+个性化数据建模实施项目。在这种情况下，数据中台本身又回到了传统BI建设模式，难点在实施，而且投入巨大。