一、盘一下数据发展史

大数据的发展如果从现在去看的话，可以说是一发不可收拾，势头、体量、高度，都可以说是空前的，所以很多人说这是大数据的时代。下面我们来盘一盘这段我认为很有意思的发展史：

数据的发展主要聚焦在近30年内（再往前我也讲不了了），看看上面这张图，大家应该能看出些许端倪，毫不夸张地说，互联网这么多年的发展，仿佛就是为了把数据推向时代的浪尖。上世纪90年代初，随着雅虎、网易、搜狐、腾讯、阿里巴巴等互联公司的陆续成立，中国互联网的时代正式拉开了序幕，互联网的发展推进了计算机、信息化的飞速发展，开始慢慢打破了由于信息不对称导致的行业和地域的壁垒，在这个阶段，互联网已经展现了它的优越性和未来的前景，但由于大家对它太陌生（和当时的教育程度也有一定的关系）、当时互联网的成本也相对较高，所以互联网开局阶段的普及并不是那么迅猛。2000年到2009年，互联网一路高歌猛进，聊天、交友、博客、购物、支付等一步步带动着互联网经济的发展，随之而来的是一大批互联网巨头的相继上市，上网成为了一种时尚，大学的计算机相关专业也成了炙手可热的专业，时代开始需要互联网、需要互联网人才，09年，阿里举办了第一届双十一，也为这个10年画上了一个圆满的句号。2010年开始，随着智能手机的普及，互联网又以一种新的形态继续大放异彩：移动互联网时代正式开始。2013年，棱镜门事件将互联网安全问题彻底放大，去IOE的概念被提出，计算、存储、网络等设备迎来了一波国产化的改造，IaaS、PaaS、SaaS等云计算服务的浪潮也被掀起，企业对底层平台的需求日益变大，慢慢让数据这次词也出现在大家的视野里。互联网的发展、企业的信息化建设，产生了大量的数据，这些数据躺在冰冷的磁盘里该何去何从？这个时候，大数据，它来了，大数据所带来的价值和互联网不一样，它是非常快速地所被大家所认知的（这一点，不得不感谢智能手机应用），一时间，各种关于大数据的概念、会议、政策都如潮水般涌来。2019年，被称为数据中台元年，大数据以数据中台的形式支撑企业数字化建设也迎来了爆发期，终于在2021年，十四五规划中明确提出“加快数字化发展，建设数据中国”，数字化的战略位势和建设内容都有了前所未有的提高，这无疑是对数据价值的空前肯定，时代选择了数据。
当我们再从现在倒推这30年的发展，不难发现，其实每个发展历程，都在帮助数据展现它的价值，从MB到PB、EB，从离线到实时，从在线化到智能化，数据的发展，是时代的选择、是历史的必然、是顺势而为。

二、什么是数据中台

数据中台的概念其实很早之前就被提出来了，为什么业界的大佬们要辛辛苦苦包装出这样一个不前不后的概念出来呢，这里面有技术的演进、商业模式的转变、资本的推动等等，这里我们就不去细究了。

先来看看行业内的大佬对数据中台的定义：

我认为数据中台最初的目的是想颠覆以往的数据体系。注意这句话里面的几个关键词：“想”、“颠覆”、“体系”。首先，为什么说“想”，因为就目前而言，数据中台远远还没有达到它预期的目标，大部分企业目前对数据中台也保持着观望、简单尝试的态度，数据中台能否真正帮助企业实现数字化转型，目前还缺乏非常有说服力的案例；其次，“颠覆”是为了推翻、从头再来，这意味需企业要大刀阔斧地重新建设自己的数据体系，这对于企业的决策是有非常大的挑战的；最后，“体系”一词，是对数据中台的定义，关于数据中台的定义，行业里面没有统一的答案，每家数据中台供应商都有着自己的一套定义，但可以确定的是，数据中台不是单纯的产品，不是简单的数仓，也不是一套方法论，它是一套完整的数据体系。
我心目中建设数据中台需要包含这几个方面：

1. 大数据产品：好的大数据产品能解决企业数据量大、数据源多、实时性要求高、数据质量管理、数据资产管理等问题，提供数据治理相关的可视化操作工具，让企业拥有数据存、通、管、用、智的抓手。
2. 组织团队：数字化转型需要数字化团队，企业内部同样需要具备这样的组织和团队，数据领域的专业人才是不同行业、不同企业实现数字化转型的关键。
3. 方法论：从数据存储、数据加工、数据治理、数据共享、数据应用等一系列数据全生命周期建设、管理的方法论制定，能够有效帮助企业形成具有自身特色、行业标准、规范合理的数据体系。
4. 应用：数据应用是能体现数据价值的重要出口，快速生成数据应用，数据的可视化，构建指导运营、决策的数据应用，都是数据中台的价值体现。

数据中台是一套全新的数据体系，是对企业数据能力的赋能，它更加强调数据的全域、标准、智能、安全、可复用。

三、为什么是数据中台

现在企业对于数据的需求绝不仅仅是简单的存储、计算，数据作为企业宝贵的资产，更需要能够可见、可用、可控，通过数据服务、驱动业务的发展，这才是数据的价值体现。数据中台就很好的契合了这些点。

• 对于数据的采、存、用，这些大部分大数据产品都能做到，但是如何形成企业的数据资产，这光靠产品是完全不够的，资产的调研、梳理、落地、运营、管理，需要的是对数据的理解、分析和管理能力，这就需要企业具备数据团队和一套有效的方法论。
• 数据的标准规范问题，一直是困扰企业数据发展的难题。不同的人操作数据的习惯不一样、对数据的定义方式也不一样，必然导致同一份存在不同的定义，最终出现一系列数据难用、数据质量的问题。建立基于行业、企业的统一数据标准规范，是保证企业数字化转型健康、可持续发展的前提。
• 数据的增长，同样会给企业带来成本的提升，包括硬件成本、运维成本等等，保证数据的高可复用性，是为企业降本提效的关键，数据的可复用性，需要对数据层次、业务属性进行高度架构，以构建分类可用的数据域为出发点，进行数据资产的规划和设计。
• 数据安全问题自不必说，数据的建设，必须要与企业现有IT架构、信息化等系统融合，共同构建企业的网络安全体系。
• 所谓厚中台，薄前端，数据中台需要沉淀的不仅仅是数据，还有指标、标签、算法模型等，加上对海量数据快速的处理能力，实现数据的智能应用，适应业务系统的各种场景。

企业在数据建设、数字化转型的路上存在着各种各样、甚至完全不一样的问题，每个企业的现状也不一样，想用一套标准产品、系统去解决这些问题是不现实的，所以，我们需要数据中台，可以说，数据中台是对企业全方位的数据赋能，能够帮助企业自身具备数字化转型的软、硬件条件。