数据中台建设是一项宏伟的工程，涉及整体规划、组织建设、中台落地和运营等各个方面的工作，本节重点从物理形态讲述企业数据中台应如何建设。一般来说，企业的数据中心台在物理形态上分为工具平台层、数据资产层和数据应用层(见图4-2)三大层。 1.工具平台层。 工具平台层是数据中台的载体，包括大数据处理的基础能力技术，如集数据收集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台，还包括离线或实时数据开发工具、数据连通工具、标签计算工具、算法平台工具、数据服务工具、自助分析工具等一系列建设数据中台的工具。 以上工具集基本复盖了数据中心的数据加工过程。 1)数据开发平台。 大数据的4V特点[1]决定了数据处理是一项复杂的工程。建设数据中心台需要建设建设数据中心台的基础设施工具，满足各种结构化、非结构化数据的收集、存储和处理，根据场景处理离线和实时数据的计算和存储，连接数据处理任务，保障数据的运行 [1]大数据的4V是Volume(数据量大)、Variety(类型多)、Velocity(速度快、效率高)、Value(价值密度低)。 因此，首先需要建立大的数据能力平台。当然，可以根据企业的实际情况决定是采购还是自营平台。 2)数据理财。 数据中台建设的成功与数据资产管理是否有序有直接关系。前面提到，数据中心需要持续运行。随着时间的推移，数据不断涌入数据中心，如果没有整齐的数据资产平台进行管理，结果将无法想象。 数据资产管理工具可以帮助企业合理评价、规范和管理信息资产，发挥数据资产价值，促进数据资产的持续增值。对于数据理财，我们不建议事后管理，而是要与数据研发过程联动。也就是说，当数据经过数据开发平台加工的链接时，数据理财平台已经无声介入。 |
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