业务中台和数据中台的区别是什么？

1. 业务中台和数据中台的区别是什么？

业务中台和数据中台的区别是业务中台是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力，而数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力。
比如，原始业务数据通过资产化服务化,形成客户微观画像服务，这个服务可用于电商平台的商品推荐，也可能用于地产购房意愿,还可能用于金融领域的信用评级等。

业务中台和数据中台的联系
从数据层面看,业务中台只是数据中台的数据源之一， 除此之外,企业还有很多其他的数据来源，如App、小程序、loT等多源数据，可以将这些数据的价值直接赋能于现有业务或某个创新业务。
从服务层面看，数据中台的数据服务也不-定经过业务中台作用于业务, 它可能直接被上层应用系统进行封装,如电商领域的“千人千面”系统。
而从业务中台的角度来看，如果没有数据中台,可以做一些简单的数据处理，如分析和统计等，而通过数据中台赋能，则可以使业务系统拥有“全维度”、“智能化” 的能力，譬如推荐、圈人等，系统将从信息化升级成为一个智能化的业务系统。
不仅仅是业务中台，目前各种中台层出不穷，但中台不是平台，平台可以有很多,可以有营销平台、风控平台、管理平台等,但是中台, 一个企业只需要有一个。现在还有业务中台、数据中台之分，但我们预测未来数据与业务会更紧密地结合，完全融为一体,会统一成"企业中台”。

2. 业务中台和数据中台的区别是什么?

WakeData数据公司，中台的设定是“双中台”，包含了业务中台和数据中台，业务中台承载公司所有的通用业务，将一切业务数据化。
数据中台则基于业务产生的数据反哺业务，将一切数据业务化。意思就是企业的数字化转型要把数据和业务结合起来，实现数据与业务双驱动，这样中台才是真正地赋能数字化转型了。
从IT、CT、OT，到DT，数字化转型势不可挡。中台可以说是数字时代企业业务应用实现技术架构中的核心部分。未来，在头部企业带动下，中部企业会迅速跟进，形成技术发展潮流，并形成一大批成功的应用案例，助力企业数字化经济的发展。

产品价值：
1、拓展分析的深度和广度。同步记录和直观展现用户的分析思考过程，实现任意深度和广度的数据探索和业务分析。
2、升级传统分析型信息化系统构建方式。动态切换分析思考过程和思考成果，优化传统看板内容固定、不能灵活分析的缺点，升级传统的BI、数据可视化、分析型信息化系统构建方式。
3、利于构建企业业务分析知识库。凝聚用户的业务认知经验，促进形成企业业务分析知识库，普及普通业务人员开展数据分析的能力。
4、让数据分析成为一门体系化、工业化行为。让思考认知过程可见、可复制、可追溯，便于集体讨论、复盘，让数据分析上升为集体行为，走向体系化、工业化。

3. 数据中台是什么？

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。



扩展资料
1，回归服务的本质－数据重用
浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”
2，数据中台需要不断的业务滋养
在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。
数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。
3，数据中台是培育业务创新的土壤
企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。
4，数据中台是人才成长的摇篮
原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。
现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。

4. 数据中台是什么意思?

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。


相关信息
在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。
数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力，为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。

5. 谁能解释下什么是数据中台吗？

科杰大数据企业级一站式全链路数据中台产品，以10年大数据基础设施能力，加速企业数字化转型与数字经济构建，赋能企业数字化创新能力，实现大数据和人工智能驱动下的管理提效和业务增长，让数据高效发挥价值！

6. 数据中台有什么用？

数据中台可以通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
参考：数据中台 ——统一管理企业数据资产

7. 数据中台是什么意思？

数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
定义：数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
应用：政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等。

相关术语：数据模型
数据模型是分层次的，以前叫作数据仓库模型，笔者这里概括为三层，基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化，我们叫作“书同文、车同轨”，融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联，也包括解析，挖掘模型其实是偏应用的。
但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台，比如离网挽留的模型具有很大的共性，就应该有人把它规整到中台模型，以便开放给其它人使用，中台的中是相对的，没有绝对的标准。

8. 为什么要做数据中台？

而数据中台起着“超级大脑和参谋”的支撑作用。这个“超级大脑和参谋”拥有无穷的智慧和计算能力，支持业务数据分析和智能应用的需求，比如为企业决策、产品设计、精准营销、风险管理、客户服务、智慧生活、智慧城市等各种场景提供数据服务和智能支撑能力。业务中台和数据中台相辅相成，相互促进，相互融合。好的产品集业务中台与数据中台于一体，像蓝凌MK数字化工作平台，不仅承载了业务中台能力，也具备数据管理能力。
企业级主数据管理平台：对物料、供应商、人员、客户、产品、财务、组织架构等主数据的制定统一的标准，规范的流程，从而保证数据的产生与存储的准确性，数据的流转与维护的可控性，最终帮助企业建立起完善的、权威的主数据。
主数据共享服务中心：提供的标准接口、数据交换等多种分发方式，将核心主数据共享到需要的业务系统中去，让使用方能够快速获取到想要的数据，提升了效率，同时有效避免了同类数据多源维护造成的成本的浪费，以及信息交叉造成的数据不一致等问题。
数据资产监管分析平台：对于主数据的更新、变化趋势，乃至关联数据进行分析，可以一定程度上改善决策支撑⌄，促进管理体系的不断完善和业务发展不断提升。