数据中台是什么？数据中台建设方案怎么选择？
随着数字化时代的到来，企业对于数据的需求越来越高，因此数据中台建设成为了企业数字化转型的重要一环。但是，在选择数据中台建设方案时，很多企业往往感到困惑和无从下手。
一、数据中台是什么？
数据中台是一种全新的数据体系架构，它以“数据汇聚”为手段，以“服务共享”为目标，通过构建统一的数据接口，将数据从各个业务系统进行整合、清洗、加工、计算，最终提供给业务部门使用。
数据中台的出现，是为了解决企业数据孤岛、数据整合困难、数据质量低下等问题。通过数据中台，企业可以将各个业务系统的数据进行整合，实现数据的统一管理和共享，提高数据的利用效率和价值。
二、为何搭建数据中台
从业务上的视角来看：
1.业务系统过多，彼此的数据没有打通。这种情况下，涉及到数据分析就麻烦了，可能需要分析人员从多个系统中提取数据，再进行数据整合，之后才能分析。一次两次可以忍，天天干这个能忍吗？人为整合出错率高怎么控制？分析不及时效率低要不要处理？
从系统的视角来看：
2.业务系统压力大，而不巧，数据分析又是一项比较费资源的任务。那么自然会想到的，通过将数据抽取出来，独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力。
3.性能问题，公司可以越做越大，同样的数据也会越来越大。可能是历史数据的积累，也可能是新数据内容的加入，当原始数据中台不能承受更大数据量的处理时，或者是效率已经十分低下时，重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。
三、数据中台建设方案选择
1、常规数据仓库
它的重点在于数据整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。虽然它也可以打包成ssas那种cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题，而不仅仅是性能问题。
优点：
方案成熟，关于数据仓库的架构，不管是Inmon架构还是Kimball架构，都有着非常广泛的应用，而且相信能将这两种架构落地的人也不少。
实施简单，涉及的技术层面主要是仓库的建模以及etl的处理，很多软件公司具备数据仓库的实施能力，实施难度的大小更多的取决于业务逻辑的复杂程度，而并非技术上的实现。
灵活性强，说这句话要有对应场景的，数据仓库的建设是透明的，如果需要，可以对仓库的模型、etl逻辑进行修改，来满足变更的需求。同时对于上层的分析而言，通过sql或者mdx对仓库数据的分析处理具备极强的灵活性。
缺点：
“实施周期长”，注意，我加了引号，对应下面的敏捷型数据集市，而且这点是相对的，实施周期的长与短要取决于业务逻辑的复杂性，时间是花在了业务逻辑的梳理，并非技术上的瓶颈。
数据的处理能力有限，这个有限，也是相对的，海量数据的处理它肯定不行，非关系型数据的处理它也不行，但是TB以下级别的数据，还是搞得定的（也取决于所采用的数据库系统）。
2、商业敏捷型数据集市
底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。这一类产品的出现，其初衷是为了对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。目前来看，这些产品都达到了以上的目的。但它的优缺点也比较明显。
优点：
部署简单，敏捷开发，这也是这类产品最大的优点，和数据仓库相比，实施周期要短的多。实际上它也没什么严格的实施的概念，因为这类产品只是针对需要分析的数据，进行局部的关联，只考虑眼前要解决的问题就够了，迭代的能力更强些。
与上层的分析工具结合较好，上层的分析工具接入这类数据产品后，可直接实现数据的图形化展示和olap分析。
对数据处理性能的提高，这类产品都对数据的分析性能做了处理，虽然方式不尽相同，有内存映射文件存储的，也有分布式架构、列数据存储的。但无疑都一定程度上提高了数据的处理性能。
缺点：
首先，它是要收费的。
无法处理复杂的业务逻辑，这只是一个工具，它无法解决业务问题。这类工具中自带简单的etl功能，实现简单的数据处理和整合，而如果考虑到历史数据，考虑到整体的数据之间的逻辑和关系，它一定是解决不了的。
灵活性低，这个也是没法避免的，越是操作简单的工具，他的灵活性肯定受限，因为封装住了，产品是不透明的，常规的需求用起来非常方便，但是遇到复杂的，发现对他内部不了解，你也没法修改。
3、Hadoop分布式系统架构
当企业数据规模达到一定的量级，hadoop是各大企业的首选方案，到达这样一个层次的时候，企业所要解决的也不仅是性能问题，还会包括时效问题、更复杂的分析挖掘功能的实现等。非常典型的实时计算体系也与hadoop这一生态体系有着紧密的联系。
对于企业构建数据中台来说，hadoop的优势与劣势非常明显：它的大数据的处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本（为什么说低成本，要处理同样规模的数据，换一个其他方案试试呢）。缺点也就是他的体系的复杂，技术门槛较高（能搞定hadoop的公司规模一般都不小了）。
四、总结
企业选择数据中台的方案，有着不同的原因，要合理的选型，既要充分的考虑搭建数据中台的目的，也要对各种方案有着充分的认识。以数据汇聚为手段，以服务共享为目标，通过构建统一的数据接口，将数据从各个业务系统进行整合、清洗、加工、计算，最终提供给业务部门使用。通过建设数据中台，企业可以更好地利用数据资源，提高决策效率和竞争力。
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