一、數據中臺在企業數字化轉型中的價值

1. 數據整合與管理：數據中臺能夠對企業內部和外部的數據進行整合和管理，形成一個統一的數據平臺。這有助于消除數據孤島，提高數據的質量和一致性，為企業的決策和運營提供全面、準確的數據支持。

2. 數據服務化：數據中臺將數據以服務的形式提供給業務部門，使得數據更加易于獲取和使用。這降低了業務部門使用數據的門檻，提高了數據的利用率和價值。

3. 數據驅動決策：通過數據中臺，企業可以更加便捷地進行數據分析和挖掘，發現數據中的規律和趨勢，為企業的決策提供數據支持。這有助于提高企業的決策效率和準確性，降低決策風險。

4. 促進業務創新：數據中臺為企業提供了豐富的數據資源和強大的數據處理能力，有助于企業發現新的業務機會和創新點，推動企業的業務創新和發展。

二、數據中臺需要包含的核心模塊

1. 數據倉庫：用于存儲和管理企業的大量數據，提供高效的數據查詢和分析功能。

2. 數據湖：一種大型、集中式存儲庫，可以存儲任意規模的所有結構化和非結構化數據。

3. 數據集成工具：用于將不同來源的數據進行整合和清洗，確保數據的準確性和一致性。

4. 數據分析工具：提供可視化的數據分析功能，幫助用戶發現數據中的規律和趨勢。

5. 數據挖掘工具：通過算法和模型對數據進行深入挖掘，發現數據中的潛在價值和關聯關系。

6. 數據服務平臺：將數據以服務的形式提供給業務部門，包括數據API、數據查詢、數據推送等功能。

數據中臺的目標是：效率，成本，復用，業務數據化，數據資產化，資產業務化。降低業務創新過程所需數據的獲取和使用成本，數據分析和大數據人工智能應用更便捷。很多文章里會講，數據中臺的輸出是API，API即服務嘛，但一個API要更加快速高效的輸出，要依賴于數據同步、數據清洗加工、資產沉淀等各個流轉環節，木桶效應，任何一個部分出現短板，整體的效率都不會高。因此，我把數據中臺的產品架構分為五層：

數據服務層：基于數據資產、平臺工具輸出的分析服務、數據查詢服務，可視化服務、標簽、算法服務等

數據資產層：包括數倉模型資產建設、數據治理、資產盤點

數據加工層：基于業務邏輯進行ETL的過程，包括批、流數據的開發、調度、搬運、運維

數據集成層：數據入湖第一步，把不同數據源數據同步到統一的數據倉庫或數據湖

基礎設施層：最底層是大數據集群服務，包括存儲、計算、資源調度和Hadoop生態的各個組件管理

定位：提供企業內、外部數據采集解決方案，為大數據分析應用提高原始數據支持，是企業的“數據原油”，沒有數據，大數據就是無源之水。

產品模塊：埋點解決方案&埋點管理平臺、爬蟲系統、數據填報系統

定位：大數據組件管理平臺，以配置化的流程替代人肉命令行操作、運維大數據集群及各個組件。

產品模塊：云平臺、HDFS管理、Kafka管理、Hbase管理、ES管理

定位：產品化、自動化數據采集、同步、加工到應用流程，提升數據開發效率，降低開發成本，縮短業務創新數據需求周期。

產品模塊：數據集成、離線開發平臺、實時開發平臺、智能運維平臺、機器學習平臺

定位：沉淀數據資產，公開資產目錄，助力數據共享，并依制定數據稽核規則監控數據質量，從源頭保證數據準確高可用，統一權限管控，保證數據安全。

產品模塊：數據地圖、數據血緣、指標系統、數據質量監控、模型建設平臺、資產管理中心

定位：治理低效或無價值的數據及任務，釋放存儲&計算資源，實現數據資產成本的精細化管理。

產品模塊：成本優化中心、數據安全中心

定位：聚合和治理跨域數據以產品化形式封裝數據能力，將數據應用于業務決策、產品優化、精細化運營等環節,挖掘數據價值，賦能業務。

產品模塊：

數據分析：Adhoc查詢、用戶行為分析系統、自助分析、敏捷BI、數據可視化平臺、智能分析平臺

產品智能：個性化推薦、用戶畫像與精準營銷平臺

定位：基于數據中臺思想，將數據快速輸出API服務，同時具備服務監控及管理能力

產品模塊：API服務平臺、推薦平臺、智能預警&數據訂閱(從人找數到數找人)

定位：抽象各數據產品通用模塊，提供統一服務能力，減少各產品重復建設，降低開發成本

產品模塊：工單系統、消息中心、幫助中心、統一權限、產品導航、需求中心

對于數據中臺產品，各家公司都在做很多相似的事情，作為數據產品經理的你，當前在從事哪一產品領域的工作呢？未來職業發展規劃又想哪一模塊的產品工作呢？希望本文可以對你有所啟發。