腾讯面试官：“ 我们部门是AI组下面NLP全栈，包括前台、中台、后台.....，你做过数据中台么？“
我：”.....（啥是中台？？）“那不好意思，到此你的面试就结束了。

造概念这个词，IT行业的各位可能并不陌生。中文博大精深，我很佩服可以发明出新名词、新概念的人，这些词简单准确，既可以被大众接受，又可以被专家把玩，真正做到雅俗共赏、各有趣味。

比如“中台”这个词就是其中之一，自从阿里提出的“大中台，小前台”之后，各种中台概念就被生造出来了，鱼龙混杂；许多旧的架构也摇身一变，被包装成各色中台……这不禁让我们深深怀疑：中台这东西，到底靠谱吗？

在回答这个问题之前，我们先看看数据中台应该怎么理解？

它是工具？是方法？还是组织架构？我的回答是：都有，但都不全是。

企业所属行业不同，经营策略不同，从而数据场景也千差万别。再加上企业人员运用数据的能力参差不齐，这就导致了每一家企业的数据中台都是独一无二的，不是购买一个所谓的数据中台工具就能解决的。

数据中台的本质就是“数据仓库+数据服务中间件”。

中台构建这种服务时是考虑到可复用性的，每个服务就像一块积木，可以随意组合，非常灵活，有些个性化的需求在前台解决，这样就避免了重复建设，既省时、省力，又省钱。

给大家举个生动形象的例子吧：小渔村的改革自强之路。

1. 海边有个小渔村，准备搞市场经济，把村子发展为鱼塘，大家可以把这个“鱼”想象成“数据”。

2 由于每位村民捕鱼技巧和喜好不同，所以他们从大鱼塘捞上来的海鲜品种也不一样，于是原始的业务数据积累就产生了。同时，海鲜腐烂，就是业务数据多源异构的问题，质量和时效参差不齐。

3. 整个村子生意越做越不错，很多临近的村子前来主动采购，于是“数据需求”开始呈现出卖方市场的迹象。因此村长又决定海鲜市场做销售批发，并成立专门的运输团队。这样不仅保证了时效有统一保障，大家的货损都少了，这可以理解为数据平台成立了。

4. 村长又发现，由于客户对于海鲜的做法不同，有些人并不太在意新鲜程度，因此决定建立一个大型冷库，这就是我们常说的数据仓库的构建。

5. 整个村子奔小康，而且贸易更加频繁、市场成长很快，因此村子里铺设了符合国家标准的铁轨、修建了车站，还兴建了国际港口，符合万吨轮级别的航运要求。这就是中台提供标准的数据接口，不仅执行数据接入，还提供数据订阅、数据消费的作用。

数据中台的3个能力

1. 在中台能力及资源充足的情况下（包括业务知识、技术能力、人才积累），提供数据产品、数据服务。

一般而言，数据应用是上层的概念，让用户去使用的东西，无非不过是：

• 决策支持类：主题报表（月度/季度/年度/专题）、、大屏数据可视化展示
• 数据分析类：BI商业智能、OLAP分析、数据挖掘、数据驱动的机器学习
• 数据检索类：全文检索、日志分析、数据血缘分析、数据地图
• 数据共享开放类：实时数据订阅、离线数据接触、数据API接出

2. 在中台业务能力及人力资源不充分、但体系相对成熟的情况下（包括数据体系、技术体系），提供平台级别的能力，包括数据平台能力、技术平台能力、建模平台能力等，甚至是数据本身。

以前当我们可以提供较完备的数据仓库/集市的时候，产生了自助式的BI分析，解决了业务人员需求报表，但技术人员来不及做的尴尬；现在我们也理应打造这样的中台，通过这样的能力，给业务人员提供自助式的、一站式的、从产生数据到产生价值的完整通路。

3. 在中台人力资源和对业务领域知识理解不充分，平台级别能力也无法满足要求的情况下，作为算力基础平台提供服务。

当提供这一种能力的时候，数据中台的人力投入应该是低的，但需要进行资源的日常监控和任务管理。

数据中台和数据平台的关系？

很多人会疑惑这个点，同样是很火的东西，大数据平台与数据中台的差别在哪里呢？

其实，数据中台与大数据平台本质的区别在于数据中台是具备业务属性的，输入的是原始数据，输出的是指标。

如果我们把数据中台看作是一个汽车工厂，那大数据平台就是工厂中的设备，Hadoop 集群则是工厂运作所必须的水、电、煤。

Hadoop提供的是大数据生产所必须的计算和存储资源，大数据平台使得数据开发人员具备了对数据的加工和处理能力，但还不能提供产品，这么多的原始数据，要按照一定的方法论，进行良好的组织，加工，才能生成终的指标。