数据中台设计

数据中台设计是一个复杂的过程，涉及到架构规划、技术实现、数据治理等多个方面。以下是数据中台设计的关键要素和步骤：

1. 数据中台功能定位

数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。

2. 数据中台架构设计原则

面向未来：数据中台应能容易地将新出现的大数据、人工智能、机器学习应用和框架加入系统。

需求驱动：数据中台的存在是为了更快、更好地满足业务部门的需求，因此其架构设计应该以如何快速处理需求为核心。

面向个体：系统的每个使用者面对的都是系统的一个方面，但是他们都应该能够从系统中获得他们需要的数据能力，自助完成他们的目标，达到最优的效率。

3. 数据中台架构分层

数据中台的架构通常分为以下三层：

数据资产层：通过数据治理、数据开发、借助数据仓库，把数据转化为可用的数据，即资产「数据资产化」。

数据服务层：建立数据能力，把数据用起来，例如标签工厂、模型分析等，即「资产服务化」。

数据应用层：通过智能化的场景给业务赋能，也就是「服务智能化」。

4. 数据中台建设步骤

数据中台的建设可以分为以下步骤：

理现状：梳理企业已拥有的数据、业务特点，使用的技术，部门等企业组织形态等现状。

立架构：包括组织架构、业务架构、技术架构、应用架构、数据架构。

建资产：数据资产建设包含数据汇集、数据仓库建设、数据治理、标签体系建设。

用数据：将通过数据中台构建的数据资产通过服务化的方式应用到具体的业务中，发挥数据价值。

做运营：运营主要包含数据监控审计、数据价值评估等内容，通过数据运营，让更多的人和业务感知到数据的价值。

5. 数据中台技术架构

数据中台的技术架构包括数据存储框架、数据采集框架、数据治理框架等。数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后数据经过处理框架加工，并接受数据治理框架的管理，同时也要接受数据安全管理框架的管理，最后开放的价值数据将通过数据运营框架对外提供数据服务。

6. 数据中台的典型架构

数据中台的典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。