1、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。

2、数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

3、数据中台架构核心组成

数据中台核心架构包括四大组成部分，具体是：

底座是数据基础平台，包括数据采集平台&计算平台&存储平台，这些可以自建也可以使用云计算服务；

中间部分两大块是中台的公共数据区，公共数据区包括数据仓库(数据湖) ，主要负责公共数据模型研发，还包括统一指标（标签）平台，负责把模型组织成可以对外服务的数据，例如数据指标、数据标签；

上层是数据应用服务层，主要将公共数据区的数据对外包装并提供服务，包括数据接口平台、多维查询平台，数据可视化平台、数据分析平台等。

另外，数据研发平台和数据管理平台贯穿始终，其中：1）数据开发平台包括数据开发的各类工具组合，例如：数据管道工具（比如数据接入、数据导出）、模型设计工具、脚本开发工具、数据调度工具等。2）数据管理平台包括统一元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理。针对数据全链路的数据管理，保证数据中台可以监控数据链路中的数据流向、数据使用效果、数据生命周期，以衡量数据的价值与成本。

以上是数据中台的核心部分，数据中台的组成也可以更加丰富，比如包括：数据资产平台、算法平台等等

4、数据中台技术选型

在搭建数据中台方面，基于开源技术的选型，尤其是Hadoop生态圈有非常多的选择，从数据整体流向来看各大层级的选型。

数据抽取层：sqoop和flume是两大主流工具，其中sqoop作为结构化数据（关系型数据库）离线抽取，flume作为非结构化日志接入；数据存储层：Hadoop文件系统Hdfs大家都比较了解，而kafka作为流式数据总线应用也非常广泛；计算与调度层，包括：  离线计算：离线计算主要是hive，spark，也有部分选用tez  实时计算：前些年storm，spark比较流行，最近几年大家纷纷往Flink转型  数据调度：除了像Airflow Azkaban Oozie等，易观开源的Dolphin-scheduler也非常活跃数据引擎层：也就是我们常说的OLAP层，我们看到这一层里的选择非常多，就不一一列举了，（业务需求带动技术进步的典型，选择丰富主要是可以适配不同的数据应用场景）。从概念上讲分为ROLAP、MOLAP以及两者混搭。MOLAP提前做一些预计算，以生成Cube的方式，达到空间换取查询效率；而ROLAP是即查即用，效率完全取决于查询引擎的性能，我个人认为从将来看，ROLAP的趋势会更加明显，因为没有中间的数据链路。但目前看来，没有一个统一的引擎足以支撑各类数据场景（这或许是将来的机会~）；数据可视化层：比较主流的有Metabase、Superset、Redash，也可以选择阿里、百度的一些开源控件。