（1）数据资产的规划和治理（2）数据资产的获取和存储 （你们已经具备）（3）数据的共享和协作（4）业务价值的探索和分析（5）数据服务的构建和治理（6）数据服务的度量和运营数据中台的需要做好这六件事，你们已经有了第2条，我说剩下的几条，（1）首先数据资产，必须建立数据的标准，（2）其次，数据是共享的，需要让每...

数据中台可以基于企业主数据构建，比较清晰也相对简单落地路径的一般性原则:先尽可能实现基础组件复用，比如认证，权限，日志，配置，监控等，然后可能的话逐步构建基于paas平台的算法，搜索，推荐，图谱，语言处理等组件服务，融合数据服务构建业务服务，场景服务，支持业务部门的应用敏捷响应需求...

数据中台以数据湖为底座，打破数据壁垒，实现医疗信息数据的统一存储，解决医疗大数据存储难的问题。以大数据平台的分布式计算能力为支撑，结合数据治理，形成数据资产，解决医疗数据孤岛现象，实现数据连通。采用流批一体的OLAP技术解决方案，支撑大型三甲医院的离线与实时相结合的业务...

规范化的数据治理、统一的数据资产管理、标准化的数据服务、数据共享和开放

中台的价值和作用讨论的也比较多了，但落地并不容易。一方面就象你说的，受限于自身的技术实力和认知水平，特别领导对中台的认知水平，很难推动中台建设中台建设不能急在一时，这是一个过程，既是认识提高的过程，也是实践完善的过程中小银行基于现实情况，可以先从工具复用做起，构建基础...

复用！  是现实

两者的侧重点完全不一样（1）传统的数据仓库，做的是数据的聚集，将几个数据孤岛的数据汇总起来，做一定维度上的聚集和提炼；（2）数据中台，其实是做数据的标准化，也就是做数据治理、数据管控，使得数据资产化，可以供各个业务所使用。所以，数据中台的概念是包含数据仓库的，可以理解为数据仓库升...

1、分析场景2、梳理数据来源3、整合数据4、数据治理5、建设应用

这是一个很好的问题，不止数据中台，很多涉及历史数据查询的场景都会遇到。数据内容分层和数据组件分级是可以总结出一套明确方法论来指导实践的。笔者在之前的文章中曾经系统的分享过，各位架构师可以查询阅读。这里抛砖引玉，以金融业常见的客户交易明细查询场景为例，说明方法论...