对企业来说，其构建的数据中台底层要为自身提供基本的大规模数据的处理能力，能够应对大型活动时的数据应用，比如双11，这样的底层要增加各种各样的计算引擎，包括实时计算/流式计算等，让企业可以满足应用使用的各种需求。而且这个底层架构必须是灵活的，如果这个架构不灵活的话，或者架构的搭建不能适应长期需求，那可能有时需要改造底层架构，会导致上面的应用也全部调整，这对于企业来说是不现实的。

数据中台具备数据开发能力

数据中台还要具备数据开发能力，即包含各种各样的工具的能力，如可视化工具、分析工具、清洗工具、建模工具、自动关联工具、模型管理部等。中台可以为企业提供一系列工具，让技术部门尽可能的去少写代码，去自由使用这些数据。

数据中台具备数据应用开发能力

中台还要具备应用开发的能力，从应用的开发到发布到支付再到管理下载，以及建立自己的算法库，应用复制，模板开发等都需要具备这些能力，甚至有些能力需要第三方来开发，这就要求企业要制定数据战略，要具备脱敏的环境。企业的应用开发过程是纯机器决策型，是不需要人为干预的话，那么中台便要具备数据自我维护，自我纠错和质量预警的能力，我们把它叫数据健康，它能快速的检查自己的数据质量和数据纠错问题。

数据中台具备数据市场

在具备应用开发能力之后，企业可以形成自己的数据市场，因为会把一些外部的供应商的数据整合进来，将外部数据的接口帮企业打通，从而形成数据市场。

数据中台具备应用市场

在数据市场之上，会形成企业自己的应用市场，就是从浅层的应用，中层的应用和深层的应用从而形成应用市场，就是将各种应用积累起来，最终形成一个以数据价值激励为导向的组织。

数据中台具备算法市场

一些大型公司会配备算法市场，会内置的阿尔法算法，比如企业可以用算法定义一个长线用户或一个保守型用户。某个算法在当初研发时可能会固化在某一个场景里面，但企业最好是能够复用这些算法，否则会造成浪费。

数据中台具备数据工具

最后，数据中台要提供各种各样的工具，让业务人员和技术人员都能自由使用。里面可能有分析工具、挖掘工具、清洗工具、治理工具，去标签工具、可视化工具等。这些工具一方面要多，另一方面要赋能一线员工，以及工具之间不能孤立存在。

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