一、数据中台在企业数字化转型中的价值
1. 数据整合与管理：数据中台能够对企业内部和外部的数据进行整合和管理，形成一个统一的数据平台。这有助于消除数据孤岛，提高数据的质量和一致性，为企业的决策和运营提供全面、准确的数据支持。
2. 数据服务化：数据中台将数据以服务的形式提供给业务部门，使得数据更加易于获取和使用。这降低了业务部门使用数据的门槛，提高了数据的利用率和价值。
3. 数据驱动决策：通过数据中台，企业可以更加便捷地进行数据分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供数据支持。这有助于提高企业的决策效率和准确性，降低决策风险。
4. 促进业务创新：数据中台为企业提供了丰富的数据资源和强大的数据处理能力，有助于企业发现新的业务机会和创新点，推动企业的业务创新和发展。
二、数据中台需要包含的核心模块
1. 数据仓库：用于存储和管理企业的大量数据，提供高效的数据查询和分析功能。
2. 数据湖：一种大型、集中式存储库，可以存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。
3. 数据集成工具：用于将不同来源的数据进行整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
4. 数据分析工具：提供可视化的数据分析功能，帮助用户发现数据中的规律和趋势。
5. 数据挖掘工具：通过算法和模型对数据进行深入挖掘，发现数据中的潜在价值和关联关系。
6. 数据服务平台：将数据以服务的形式提供给业务部门，包括数据API、数据查询、数据推送等功能。
三、数据中台产品架构
图：网易数据中台产品矩阵
数据中台的目标是：效率，成本，复用，业务数据化，数据资产化，资产业务化。降低业务创新过程所需数据的获取和使用成本，数据分析和大数据人工智能应用更便捷。很多文章里会讲，数据中台的输出是API，API即服务嘛，但一个API要更加快速高效的输出，要依赖于数据同步、数据清洗加工、资产沉淀等各个流转环节，木桶效应，任何一个部分出现短板，整体的效率都不会高。因此，我把数据中台的产品架构分为五层：
数据服务层：基于数据资产、平台工具输出的分析服务、数据查询服务，可视化服务、标签、算法服务等
数据资产层：包括数仓模型资产建设、数据治理、资产盘点
数据加工层：基于业务逻辑进行ETL的过程，包括批、流数据的开发、调度、搬运、运维
数据集成层：数据入湖第一步，把不同数据源数据同步到统一的数据仓库或数据湖
基础设施层：最底层是大数据集群服务，包括存储、计算、资源调度和Hadoop生态的各个组件管理
四、数据中台常见数据产品
1.数据采集
定位：提供企业内、外部数据采集解决方案，为大数据分析应用提高原始数据支持，是企业的“数据原油”，没有数据，大数据就是无源之水。
产品模块：埋点解决方案&埋点管理平台、爬虫系统、数据填报系统
2.组件管理
定位：大数据组件管理平台，以配置化的流程替代人肉命令行操作、运维大数据集群及各个组件。
产品模块：云平台、HDFS管理、Kafka管理、Hbase管理、ES管理
3.开发套件
定位：产品化、自动化数据采集、同步、加工到应用流程，提升数据开发效率，降低开发成本，缩短业务创新数据需求周期。
产品模块：数据集成、离线开发平台、实时开发平台、智能运维平台、机器学习平台
4.数据资产
定位：沉淀数据资产，公开资产目录，助力数据共享，并依制定数据稽核规则监控数据质量，从源头保证数据准确高可用，统一权限管控，保证数据安全。
产品模块：数据地图、数据血缘、指标系统、数据质量监控、模型建设平台、资产管理中心
5.数据治理
定位：治理低效或无价值的数据及任务，释放存储&计算资源，实现数据资产成本的精细化管理。
产品模块：成本优化中心、数据安全中心
6.分析应用
定位：聚合和治理跨域数据以产品化形式封装数据能力，将数据应用于业务决策、产品优化、精细化运营等环节,挖掘数据价值，赋能业务。
产品模块：
数据分析：Adhoc查询、用户行为分析系统、自助分析、敏捷BI、数据可视化平台、智能分析平台
产品智能：个性化推荐、用户画像与精准营销平台
7.数据服务
定位：基于数据中台思想，将数据快速输出API服务，同时具备服务监控及管理能力
产品模块：API服务平台、推荐平台、智能预警&数据订阅(从人找数到数找人)
8.通用功能
定位：抽象各数据产品通用模块，提供统一服务能力，减少各产品重复建设，降低开发成本
产品模块：工单系统、消息中心、帮助中心、统一权限、产品导航、需求中心
四、小结
对于数据中台产品，各家公司都在做很多相似的事情，作为数据产品经理的你，当前在从事哪一产品领域的工作呢？未来职业发展规划又想哪一模块的产品工作呢？希望本文可以对你有所启发。
