幾年前，資料中台的概念就開始在網際網路企業裡面流行，現在已經普及的差不多了。資料中台的概念由阿裡提出，是為了應對像雙十一這樣的業務高峰、應對大規模資料的線性可擴充問題、應對複雜業務系統的解耦問題，而在技術、組織架構等方面采取的一些變革，其本質上還是一個平台，阿裡稱之為“共享服務平台（Shared Platform as Service，SPAS）”。
SPAS采用的是基于面向服務的架構SOA理念的 “去中心化”的服務架構，所有的服務都是以“點對點”的方式進行互動。阿裡之是以選擇“去中心化”的分布式服務架構，主要是考慮到擴充性。畢竟網際網路公司的使用者群體是整個網際網路公衆，首先要解決的就是系統的擴充性問題。因為一旦有更多的使用者通路，平台若不能擴充，可能給平台帶來災難性的後果。
一、阿裡的雙中台架構
阿裡資料業務雙中台：主要由資料中台和業務中台并肩構成了雙中台，并肩扛起了所有前台業務。
- 業務中台：實作了後端業務資源到前台易用能力的轉化。
- 資料中台：從背景及業務中台将資料流入，完成海量資料的存儲、計算、産品化包裝過程，構成企業的核心資料能力。
業務中台與資料中台，相輔相成，互相支撐，一起建構起了戰場強大的後方炮火群。
二、為什麼需要中台
在中台之前，早已經有了前台和背景的概念。前台是由各個應用組成的前端系統平台。前端系統直接觸達使用者，通過前台，企業與最終使用者直接進行資訊互動。例如，企業搭建的電子商務網站、門戶網站、手機APP、微信公衆号等都屬于前台。背景是由各個業務管理系統組成的後端平台。每個背景業務系統管理了企業的一塊業務，例如，财務系統、産品系統、客戶管理系統、倉庫物流管理系統等。基礎設施、存儲和計算平台作為企業的核心計算資源，也屬于背景的一部分。
大多數企業的背景建設是為了滿足各個業務管理的需求，是以多被稱作管理資訊系統。背景系統是為了解決企業管理的效率問題，并不是為了服務于前台。這類系統或是當年花大價錢外購，需要每年支付大量的服務費，并且版本老舊，定制化困難；又或是是花大價錢自建，年久失修，一身的更新檔，同樣變更困難；而且各個系統之間彼此相對獨立，形成了一個一個“煙囪”，資訊很難流通，即使系統間有內建，也隻是兩兩系統之間做了接口，盡管有些企業建了資料中心和資料倉庫，也僅僅是個集中存放資料的大資料庫，形成了一個更大的“資訊孤島”。
是以，企業背景往往并不能很好地支撐前台快速創新響應使用者的需求，而中台要解決的才是前台的創新問題。
三、中台能更好的支撐前台創新
中台連接配接了前台使用者與背景核心資源，既可以将早已臃腫不堪的前台系統中的穩定通用業務能力“沉降”到中台層，為前台減肥，實施“大中台，小前台”戰略,恢複前台的響應力，前台可以快速生成各種微應用；又可以将背景系統中需要頻繁變化或是需要被前台直接使用的業務能力“提取”到中台層，賦予這些業務能力更強的靈活度和更低的變更成本，進而為前台提供更強大的“能力炮火”⽀援。
四、資料中台如何提供服務
資料中台提供三類服務：依賴接口的服務、依賴工具的服務和依賴資料的服務。在這三種服務中，筆者重點關注的是依賴于資料的服務，資料中台具有大資料分析能力，并将該能力通過接口服務等方式對外提供。這一點是資料中台與數倉的最大差別，數倉對外直接提供規整的資料分析能力，一般由BI工具或者大資料挖掘工具負責，而資料中台直接将資料封裝成服務，以API等方式對外輸出。資料中台原則上隻提供通用的服務接口，個性化在業務層實作，簡化上層業務使用，提升對業務需求的響應效率。
五、資料中台的本質
資料中台最核心的是OneData體系。這個體系實質上是一個資料管理體系，包括全局資料倉庫規劃、資料規範定義、資料模組化研發、資料連接配接萃取、資料運維監控、資料資産管理工具等。為了幫助您了解資料倉庫和資料中台的差別，我們把兩者做個對比，先看一下資料倉庫架構。
資料倉庫是為企業所有級别的決策制定過程，提供所有類型資料支援的戰略集合，出于分析性報告和決策支援目的而建立。
資料中台是一個資料內建平台，它不僅僅是為資料分析挖掘而建，它更重要的功能是作為各個業務的資料源，為業務系統提供資料和計算服務。資料中台的本質就是“資料倉庫+資料服務中間件”。
中台建構這種服務時是考慮到可複用性的，每個服務就像一塊積木，可以随意組合，非常靈活，有些個性化的需求在前台解決，這樣就避免了重複建設，既省時、省力，又省錢。
六、如何建立資料中台
如何打通企業資料并以統一的标準進行建設，達到技術降本、應用提效、業務賦能的目标，将會成為衆多企業面臨的問題，而資料中台模式正是為解決該問題而生。全域資料采集與引入、标準規範資料架構與研發、連接配接與深度萃取資料價值、統一資料資産管理、統一主題式服務、賦能業務并閉環疊代，是資料中台建設的核心六個方面。
圍繞“規劃、治理、整合、共享”四步，将企業海量、多元的資料資産盤點、整合、分析、確定整個公司資料一緻性和可複用性，為前台提供資料資産、資料定制創新、資料監測與資料分析等服務，最終實作資料資産的價值最大化。