如何搭建企业级中台系统
企业数字化转型，解决数据孤岛、万物互联：利用云计算基础服务，一分钟开启一百台服务器，十分钟开启一千台服务器。
超大内存和内核的服务器，在线下很难购买到的，通过云计算的弹性伸缩的能力可以随意搭配适合自己的云端服务器。
随着企业规模不断扩大、业务多元化——中台服务架构的应运而生。“中台”早期是由美军的作战体系演化而来的，
技术上说的“中台”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。
阿里在今年发布“双中台+ET”数字化转型方法论，“双中台”指的是数字中台和业务中台。
原来除了我们熟悉的“前台”和“后台”外，居然还有个“中台”这样一个神奇的存在。这个从名字上看，像是从前台与后台中间硬挤出来的新断层。
有了“中台”这⼀新的断层，我们即可以将早已臃肿不堪的前台系统中的稳定通用业务能力“沉降”到中台层，为前台减肥，恢复前台的响应力。
又可以将后台系统中需要频繁变化或是需要被前台直接使用的业务能力“提取”到中台层，赋予这些业务能力更强的灵活度和更低的变更成本，
从而为前台提供更强大的“能力炮火”⽀援。所以，企业在平台化的过程中，需要建设自己的中台层（同时包括技术中台，业务中台和组织中台）。
它与前台和后台的区别和界限到底在哪儿？什么应该放到中台，什么又应该放到前台或是后台？它的出现到底是为了解决什么问题呢？
前台：由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。
例如用户直接使用的网站，手机App，微信公众号等都属于前台范畴。
后台：由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据+计算），
例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。
基础设施和计算平台作为企业的核心计算资源，也属于后台的一部分。
什么是中台？
有些人认为：中台就是技术平台，像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台，容器云之类的，人们都叫它“技术中台”。
有些人认为：中台就是微服务业务平台，像最常见的什么用户中心，订单中心，各种微服务集散地，人们都叫它“业务中台”。
有些人认为：中台应该是组织的事情，在释放潜能，这类组织中台在企业中主要起到投资评估与投后管理的作用，
类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织，人们叫它“组织中台”。
已经有了前台和后台，企业为什么要建中台？
因为企业后台往往并不能很好的支撑前台快速创新响应用户的需求，后台更多解决的是企业管理效率问题，而中台要解决的才是前台的创新问题。 大多数企业已有的后台，要么前台根本就用不了，要么不好用，要么变更速度跟不上前台的节奏。
随着企业业务的发展壮大，因为后台修改的成本和⻛险较高，所以驱使我们会尽量选择保持后台系统的稳定性。
但还要响应用户持续不断的需求，自然就会将大量的业务逻辑(业务能力)直接塞到了前台系统中。
引入重复的同时还会致使前台系统不断膨胀，变得臃肿，形成了一个个⼤泥球的“烟囱式单体应用”。
渐渐拖垮了前台系统的“用户响应力”，用户满意度降低，企业竞争力也随之不断下降。
此时的前台和后台就像是两个不同转速的齿轮：
前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好。
而后台由于⾯对的是相对稳定的后端资源，而且往系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规审计等相关合规约束，
所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。 所以，随着企业务的不断发展，这种“前台+后台”的⻮轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。
中台作为变速齿轮，链接了用户与企业核心资源，并解决了配速问题。
建立中台系统的目的？
中台是真正为前台而生的平台（可以是技术平台，业务能力甚至是组织机构），它存在的唯一目的就是更好的服务前台规模化创新，进而更好的响应服务引领用户，使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。- 1、集成各类企业内部ERP
- 2、集成各类公有云SaaS
- 3、集成各类互联网电子商务Open API
- 4、对外统一开放API，便于外部生态应用接入与融合
数据中台是什么？
建立数据中台的原因：数据中台和业务中台相比，面临的情况可能会更加复杂一点。建立数据中台的原因：
大数据可以告诉决策者一些潜在的规律，以数据来证明或判断决策：
以往我们会用数据来证明我们的决策对错，现在我们用数据来引导我们做出对的决策。在大数据时代，样本就是全体，大数据可以防止伪造和偏差。
数据催生人工智能：
数据是人工智能的根基，并且可以进行融合形成新的数据。数据给我们无限的创新，让我们不停去尝试。
数据是机器人的指令，我们形成数据服务思维：
数据是不断变化的，让机器智能成为决策环节，运营就可以智能化。
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。
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。
在如今的互联网时代，企业都在全力谋求转型，转型的关键是要具备跟互联网公司一样的快速创新能力。
大数据是其中一个核心驱动力，但拥有大数据还是不够的，数据中台的能力往往最终决定速度，拥有速度意味着试错成本很低，意味着可以再来一次。
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。
领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。
更为关键的是，数据中台让新人摆脱了在起步阶段对于导师的过渡依赖，能快速的融入团队，在前人的基础上进行创新。
数据中台天然的统一，集成的特性，有可能让新人打破点线的束缚，快速构筑起自己的知识体系，成为企业数据领域的专家。
当然，数据中台的建立不是一蹴而就的，每个企业都应该基于实际打造独有的中台能力，在这个过程中，需要遵循一些原则：
现在很多企业的数据团队的主要工作内容就是项目管理、需求管理等等，当一个项目完成后又投入到下一个项目，
做好一个需求后又开始负责下一个需求。这样的工作确实非常锻炼人的组织、协调能力，但这样能力的提升与工作时间的长短并不是呈线性增长的。
虽然增加了项目和需求管理经验，但并不能在某一个专业领域得到知识和经验的沉淀，随着时间的流逝，越来越多的人会失去最初的工作积极性和创造性。
事实上，数据人员只有深入的研究业务、数据和模型，端到端的去实践，打造出数据中台，才是最大的价值创造，才能使得持续创新成为可能。