传统大数据平台和数据仓库是数据中台的数据来源

总的来说，建设数据中心的目的是系统地解决这些问题，使所有业务人员和决策者都能迅速获得必要的数据洞察力。

在上一篇中提到一个话题：数据中台是有组织结构的保障，很多地方都有提到数据中台必须得有强力的组织上的保障！确实需要吗？我的观点是什么呢？本系列的下一篇说明了数据中台的组织结构。

此时，数仓是提供服务平台的作用。例如，现在受欢迎的数据中心也基本上是这个逻辑，服务数据，具体不知道的话就不会弄斧头。

上图显示了信息化系统、数据库、传统大数据平台、数据中台之间的关系，其中箭头显示了数据的主要流动。我们可以这样理解，传统大数据平台和数据仓库是数据中台的数据来源，建设数据中台是为了更好地服务于业务部门。

数据中心台发展至今，大致经历了4个重要阶段:数据库、数据库、仓库和大数据平台。每一次新的转型，都是为了解决上一阶段存在的问题。

从技术上看，数据中心位于前台和后台之间，是企业级数据共享、能力再利用平台，是数字转型的基础和中枢系统。数据中台不是简单的一套软件系统或者一个标准化产品，更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的运作机制，是一系列数据组件或模块的集合，指向企业的业务场景。

与传统的数据管理不同，数据中心必须提供全球的数据管理工具和机制。传统数据仓库中的大多数数数据建模和数据管理都是针对特定部门的业务。有些原因是整体数据建模和管理周期太长，由于部门之间的协调问题，往往很难。数据中心提供的数据管理机制必须允许各业务部门自主反复，但前提是有全球一致的标准。蚂蚁提出的OneID强调了全球统一的对象ID(例如用户ID)，属于这个机制。

人机合作是人与AI大数据在共同框架下通过某种协调方式，例如数据中心共同工作，最终达到需要结果的过程。

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一个企业在决定开始建设数据中心台时，应该大致知道企业的信息化、大数据建设现在处于什么阶段，离数据中心台的建设目标有多远。在开始数据中心建设之前，企业需要注意什么？本文将深入讨论这个问题。