说明

中台的概念热了将近两年，有人认为中台是趋势，有人认为中台是炒作。

笔者（个人微信号：comjavaba）认为中台的本质是能力共享，就像任何程序员都了解代码需要复用一样。复用的代码通过服务、jar、类等方式在项目中复用，在中台实践过程中，复用的能力需要组织机构赋能，需要从组织层面认可并推广中台能力，需要有一套标准、方法论引导企业内各个组织沉淀能力、共享能力、运营能力。

由此可见中台的成败与组织结构息息相关，笔者(个人微信号:comjavaba)文章中不讨论组织结构，主要讨论数据中台技术架构，并对数据中台落地的能力进行验证。

金融企业数据中台架构

最低下蓝色是EDW、Hadoop、DB2、Oracle等是已有的各类系统的数据源。
通过CDC、批量导入、API集成等方式把数据汇聚到中台。
在中台里面进行资料的建模和分类，比如按照客户、账户、交易等纬度。
然后以API方式交付到他们的各个业务中心。
最后做成各种业务开发，如金融商城，手机App，社交系统等。
在没有数据中台的时候。是各个业务中心，直接连到后台的核心系统。因此而产生两个问题：
一是，当数据量上来时，如做促销活动，核心系统DB2，Oracle等跟不上。
二是，当有业务中心有新的需求产生，对数据模型要改变的时候，核心系统很难支撑。
当有了可以灵活组织新的业务模型的数据中台，才可能真正快速地响应前端的业务需要。

在右上角，可以看到数据中台依旧可以支持一些分析的场景。

当然，这样的数据中台必须具备数据的治理能力，如质量，编目，建模等等。

所以数据中台的主要价值在于，数据的协同效率、复用效率和交付速度。原各个系统中的数据不再各自为政，而协同到一起效率提高很多。同样，一份数据可以给多个业务场景使用，而不再需要ETL到不同的系统，还要去维护它们的一致性，去掉重复，或防止遗失。最大的价值更在于，加快数据的交付速度。

阿里中台技术栈

技术栈可以总结成为以下内容：
本专栏会基于阿里与逐步验证，敬请关注。

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