终于有人将数据中台讲明白了，原来根本不算啥

工具平台层是数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台;还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、数据服务工具及自助分析工具。

以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。

(1) 数据开发平台

大数据的4V特征决定了数据处理是一个复杂的工程。建设数据中台需要搭建建设数据中台的基建工具，要满足各种结构化、非结构化数据的采集、存储与处理，要根据场景处理离线和实时数据的计算与存储，要将一个个数据处理任务串联起来以保障数据的运转能赋能到业务端。

(2) 数据资产管理

数据中台建设的成功与否，与数据资产是否管理有序有直接关系。前文提到，数据中台是需要持续运营的。随着时间的推移，数据不断涌入数据中台，如果没有一套井然有序的数据资产平台来进行管理，后果将不堪设想。

(3) 标签工厂

标签工厂又称标签平台，是数据中台体系内的明星工具类产品。标签建设是数据中台走向数据业务化的关键步骤。因此，一个强大的标签工厂是数据中台价值体现的有力保障。

标签工厂按功能一般分为两部分：底层的标签计算引擎与上层的标签配置与管理门户。标签计算引擎一般会采用MapReduce、Spark、Flink等大数据计算框架，而计算后的标签存储可采用Elasticsearch或者HBase，这样存储的好处是便于快速检索。

(4) ID-Mapping

ID-Mapping又称ID打通工具，是数据中台建设的可选项。可选不代表不重要，在一些多渠道、多触点的新零售企业，离开了这个工具，数据质量将大打折扣。

(5) 机器学习平台

在整个机器学习的工作流中，模型训练的代码开发只是其中一部分。除此之外，数据准备、数据清洗、数据标注、特征提取、超参数的选择与优化、训练任务的监控、模型的发布与集成、日志的回收等，都是流程中不可或缺的部分。

（编辑：焦作站长网）

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