11月23日-25日，由百易传媒(DOIT)主办，中国计算机学会信息存储专委会、中国计算机行业协会信息存储与安全专委会等机构支持的“2021（第十七届）中国数据与存储峰会”在线上召开。全网累计观看用户超过27万人次。

云徙科技作为国内中台领域绝对的排头兵，是行业唯一通过信通院第十二批”大数据产品能力-数据开发平台基础能力评测“的企业，此次也被隆重邀请参与分享。峰会上，云徙科技首席架构师陈新宇、研发总监郭逸重、数据智能部总经理蒲继强、资深数据架构师李杰分别围绕”数据中台“等相关议题发表了演讲。

小编整理其演讲精华，摘录如下：

中台战略及中台建设的本质

云徙科技研发总监  郭逸重 

数字中台是基于云计算、大数据、人工智能等新一代技术架构打造的持续演进的企业级业务能力和数据共享服务平台 。这其中，被大家广泛接受的是，业务中台和数据中台。

业务中台是以业务领域划分边界，形成高内聚低耦合的面向业务领域的能力中心。诸如商品中心、交易中心、营销中心等。

数据中台则是数据整合和智能应用平台，首先构建数据的模型，包括人货场(会员、商家、经销商、商品、店铺)等的主题模型，浏览、下单、支付、评价等事件模型，进行统计分析，并运用机器学习、深度学习等技术搭建标签、推荐、预测等算法模型。

业务中台与数据中台一起来支撑企业客户端、生态端和员工端应用。

对于中台来说，开发以重用；而对于应用而言，使用重用来开发。

数据中台-企业数字化转型的战略纵深地

云徙科技首席架构师 陈新宇

云徙在服务企业数据中台落地过程中，通过企业数字化战略决心、数字化现状、组织架构匹配度、业务紧急度等4个维度综合分析，形成了一个评估模型，探索出企业建设数据中台的三条路径。

如果一个企业，它的数字化战略路径非常清晰，但其业务模式需要多样化扩展，数据赋能业务痛点的比较明显，且对应的中台组织架构已经形成，则建议企业采用双中台一体化，即同时建设业务中台和数据中台。

如果一个企业数据赋能业务的痛点非常明显，即紧迫度很高，业务在线能力已经比较完善，但其组织架构相对薄弱，数字化现状以及中台战略不是特别清晰，则推荐先行建设领域数据中台。因为领域数据中台的突出特点是快。

而全域数据中台则适用于数字化战略清晰，但业务部门还是在用传统的BI分析来解决问题，数据资产混乱且需要治理的企业。

CDP企业领域数据中台建设的最佳实践

云徙科技数据智能部总经理 蒲继强

CDP（消费者数据运营平台）是真正集业务驱动、全流程低代码，以及灵活高效架构于一体的领域数据中台，专注于解决新零售企业消费者数据整合、数据赋能营销、客服、会员运营等方面的能力。

CDP建设有以下三个关键要点。

第一个关键点，以业务驱动。在数据驱动模式下，往往是事先建立模型，数据需要经过多层预处理，链路很长难以追踪且灵活性差。所以CDP建设的第一个关键是要变成业务驱动，根据业务场景定义模型，汇总数据，洞察到明细，让企业可以根据结果更加精细化地去运营。

第二个关键点，要以低代码贯穿数据建设全生命周期。根据业务需要配置模型，根据相关模型，采集相关业务数据，并进行清洗转换，再对多个触点的用户进行实体对齐（ID-Mapping）;基于统一的数据进行标签建设；基于打好标签的用户进行人群圈选、洞察分析以及提供人群包对外服务，全流程低代码化。

第三个关键点，CDP是湖仓一体架构的最佳实践。传统的湖、仓分离的架构无法满足及时与用户互动的需求，可以引入比如hudi这类的湖仓一体化架构来解决。通过统一的元数据管理机制，将湖里面各种格式的数据形成一些数仓模型，以完成整个湖仓一体化的架构，来支撑运营层面比如说明细圈人、用户分析等各种场景。我们认为，湖仓一体的架构在CDP里面是必备的。

数据中台实践的精益与敏捷

云徙科技资深数据架构师 李杰    

数据中台敏捷实践，从中台战略到中台实践，我们分为4个步骤。

第一步是顶层设计。从数据向上，业务向下同步思考，建立全局数据中台架构，初始化数据采集、数据公共层和应用层建设。

第二步是试点示范。首先，选取营销、财务或其他核心业务，找准切入点，明确该业务的目标和范围，分析需求，进行初步业务重塑，完成交付试点验证；其次，从试点中验证技术平台能力、消化中台建设方法论，实现整整的数据价值，以完善相关产品套件以及迭代中台全局架构。

第三步是深化应用。优化和拓展场景应用，将建设范围逐渐扩大到业务全域，持续推进数据公共层的丰富完善，提高数据应用层的算法能力，重塑IT架构和企业全链路的运作方式。

第四步是治理运营。在数据中台运营中磨合出企业自身的中台理念和规范，优化组织，提升中台效率；随着业务的扩展和进步不断发展迭代，最终构建起企业自身的数字化能力生态。

智能时代到来，数据正呈指数级爆发，形态也日趋多样化，作为在数据中台领域深耕多年的云徙，也将继续深刻钻研技术实力，发挥所长帮助合作伙伴唤醒沉睡的数据，充分发挥数据潜力，加速数据价值实现，驱动业务持续增长。