什么是中台？

中台，通俗一点讲，就是一个易扩展的生态平台，在其上会不断（低成本地）生长出各种数据服务。

搭建一个灵活快速应对业务变化的架构，更快实现需求，同时避免功能重复建设。打通各数据源，遵循相同的标准和接口，易于相互关联，使得任何一条业务线都能应用整个公司的数据能力和数据资产。

从技术角度，做中台是为了搭建一个灵活快速应对变化的架构，更快实现前端提的需求，避免高度复用的功能重复建设，这是敏捷开发、提高效率的地方。

从业务角度，借助中台沉淀能力，可以支持快速创新，让研发更灵活，业务更敏捷，以应对未来不可预知的市场变化。退一万步讲，有些功能其他业务板块已经做好了，那么底层只要组合一下即可，更加灵活和快速。

我们为什么需要中台？

因为这是一个企业信息化的新时代，企业需要连接消费者。

也就是说，消费者在哪里，我们就要连接哪里。这势必造成了IT应用微型化、场景化、碎片化。尤其现在是移动互联网时代，App技术特性决定了流量是被碎片化的不能聚合的。

另外，中国的消费者变化快，数量多，这也势必造成了IT应用要快速迭代改变。

所以，我们必须把我们过去铁板一块的应用拆分拆分。与外部连接相关的的应用场景，一定要做成微型化、场景化、碎片化、微服务Open API技术，这样便于快速连接、快速迭代改变。

哪些是平台，而不是中台？

做开发，有所谓的三层技术架构：前端展示层、中间逻辑层、后端数据层。我们现在讲的中台不在这个维度上。

现在到了云计算时代，云计算整个大体系被简单粗暴分为SaaS、PaaS、IaaS，有人就混淆视听，就把PaaS叫做中台，中台就滥了：Spark/Hadoop叫做中台、TensorFlow 人工智能叫做中台、IoT物联接入也叫做中台，这些都是错误的。

中台也分好几种，数据中台，业务中台，技术中台......阿里的中台理念是一个不断演进迭代的过程，从14年开始，经过阿里的实践和发展，已经形成了相对成熟的理论体系和实施工具，但不能说它已经完全成熟，因为没有什么是一成不变的，探本溯源、推陈出新、破而后立反而是大方向和主基调。

数据中台

所谓的数据中台，是带有产业主数据、画像标签、业务模型、业务算法的。

所谓的数据平台，才是那些最基础最通用的：Hadoop、Spark、Flink、Impala、HBase、Flume、Mahout、ElasticSearch等。

业务中台和数据中台

业务中台，更多是业务支持，比如客户中心，平台、身份、验证，这些统一的东西来自一个地方，分别支持多个系统对业务的管理要求，不同系统开发的时候，可以直接从这里获取这个功能，而不需要再开发，从而把更多的系统连接在一起。

数据中台，利用获取的各类信息、行为习惯信息和算法，获取分析结果，比如业务中台参照的客户标准和分类方法就是基于数据中台运算的分析结果，例如需求偏好（客户标签）。

数据中台的数据来自业务系统，有原始数据（不同频次的历史快照+实时数据）、共享数据（拉到一起）、萃取数据（已经整理的标准化数据、标签、模型），再反哺给业务中台用起来。以精准营销为例，数据中台支持算法，业务中台基于算法的结果，支撑实时推荐。

总结

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