数据中台能解决的问题有哪些

数据中台是企业级大数据通过系统化的方式实现统一、标准、安全、共享的数据组织，以服务化的方式赋能前台数据应用，提高数据的使用效率。

那么数据中台能解决的问题有哪些？

归结起来，主要是三个：效率、质量和成本。

效率问题可以分为数据研发的效率、数据发现的效率和数据分析的效率

数据研发的效率问题

初期，由于业务模式还不固定，变化比较快，往往缺少良好的主题域和分层设计，烟囱式的开发模式占据主导，随着业务复杂度和规模的上升，大量重复性的数据开发，制约了数据需求交付效率。

数据发现的效率问题

开发数据和使用数据的人是不同的人，面对动辄数万张表，每张表有数十个甚至上百个字段，准确理解每张表的含义是一件非常困难的事。

数据分析的效率问题

传统的数据分析基本依赖分析师的个人经验，如何将经验变成一种知识，甚至是一种规范，沉淀到产品中，通过系统自动地进行全维度的钻取分析，降低数据分析的门槛。

质量是数据中心需要解决的第二个问题，质量包括数仓设计的质量、指标的一致性。

数据研发的质量数据仓设计得好不好，主要体现在三个方面，完善度、复用性和规范性。

成本是数据中台需要解决的第三个问题，成本包括计算资源成本、存储资源的成本以及人力研发成本。

数据如果不定时清理，就会占据存储空间。大数据成本比业务增长还要快，一方面是由于烟囱式的开发导致的数据重复加工，浪费计算和存储资源，另一方面是由于没有定时清理无用数据，浪费了大量的存储资源。

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