(本文作者系阿博茨科技CTO刘铁锋)

“数据中台”概念自阿里提出以来，逐渐成为技术发展的趋势。由数据中台衍生出的“DT时代”、“中台战略”、“大中台，小前台”等概念取代了之前单一的“大数据”，被赋予先进的业务架构模式、业务创新念模式、业务管理模式等内涵。各行各业都在积极探讨和实践自家的“数据中台”如何落地，期待充分拥抱数据而带来的红利。

然而实际构建过程中，该不该上，应该如何分阶段落地数据中台，如何结合自身情况做好数据、技术、业务、应用的划分，却很容易进坑。有从数据治理角度探讨的，认为数据中台的核心基础就是数据治理。有从业务梳理角度探讨的，认为建设好数据中台，需要建立数据规范、梳理业务流程等等。也有从技术的角度来探讨，自身如何构建技术平台，迭代提升效率。

阿博茨根据为客户提供服务的经验，总结了数据中台的常见误区和避坑原则：

误区1: 直接对标阿里，盲目抄作业

数据中台为谁而建?数据中台解决的核心问题是什么?数据中台带来的直接收益是什么?不结合自身实际业务情况，直接对标阿里，容易直接入坑。

首先我们来看阿里最开始的思考：

很多人把数据比作“石油”，马老师(马云)也说过，阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的数据中台，就是希望扮演“发电厂”的角色。”

“我们知道，电力的发展可以分为几个阶段，最开始一些有能力的企业自己发电，后来出现新的工业产能，有的企业电用不完，有的却不够用，这时候国家机构就出来了，这些机构去搭建国家级的电网，不管是核能发电，还是风力发电、水力发电，最大程度地保障不同群体的用电需求。”

“我们数据中台也是这样一个运转思路，我们落到实处是一个倒三角形，从下往上分为四个部分——”

“第一是数据技术。没有数据中台的时候，不管是阿里内部还是各商家，大家都有自己的数据中心、机房、小数据库。但当数据积累到一定体量后，这方面的成本会非常高，而且数据之间的质量和标准不一样，导致效率不高等问题。因此，我们需要通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。”

“第二是数据资产。数据中台把阿里系的数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而保证为集团各业务和商家提供高效服务。”

“第三和第四都是数据服务，包括服务商家和服务小二。例如生意参谋和阿里指数，就是数据中台中面向商家端提供的数据服务。”

“数据中台服务阿里，更多是在为各位商家服务。平台会确保大家在使用数据的过程中，口径、标准、时效性、效率都有保障，能有更高的可靠性和稳定性。”

相信这段话已经非常清楚地描述了最原始的”数据中台”的构想。

阿里巴巴的数据中台是 面向阿里上面成千上万的商家而服务，是为了这些商家而建设的。

解决的核心问题是保证商家使用数据的口径、标准、 时效性、效率、 可靠性和稳定性。

企业得有“石油”(数据)，有“发电体系”(数据产生价值的应用和场景)需求，有“过剩”才有建“国家电网”(数据中台)的需求。

数据中台的建设也是因人而异，因企业而异。