大模型时代，数据中台现在过气了吗?

一、数据中台的概念有没有过时

尽管数据中台的热度已经降渎，但其核心思想——数据输出能力的组件化和服务化仍然具有重要价值。这种思想能够提升数据从采集到赋能业务应用的效率，特别是在经济不景气的情况下。此外，生成式AI应用（AIGC）依然需要依托于数据中台的能力，以降低定制化成本并快速扩展到不同的业务场景。

数据中台的目的是解决企业数据管理中的问题，如数据孤岛、低效率及数据质量问题，通过数据集中管理和服务，转化企业数据为数据资产，提升数据研发效率和数据分析效率。

二、数据中台一般架构

数据中台架构旨在提升效率、降低成本、实现复用和数据资产化。该架构分为五层：数据服务层、数据资产层、数据加工层、数据集成层和基础设施层。这些层次共同工作，以便更快速而高效地输出API服务，同时考虑数据同步、清洗、沉淀等环节。

三、数据中台包含数据产品简介

数据中台的产品包括：

• 数据采集：提供企业数据采集解决方案，是大数据分析的基础。
• 组件管理：大数据组件管理平台，简化操作和运维。
• 开发套件：提升数据开发效率和降低成本的自动化工具。
• 数据资产：沉淀数据资产，保证数据质量并实现数据共享。
• 数据治理：优化成本和数据安全。
• 分析应用：封装数据能力，赋能业务决策和运营。
• 数据服务：快速输出API服务，并进行监控管理。
• 通用功能：提供通用服务能力，减少重复建设。

四、小结

数据中台产品在多家公司中实现了标准化，数据产品经理需考虑当前职业定位和未来发展规划。AI时代并不意味着必须转型成为AI产品经理，但AI应用的高效和低成本实现依赖于持续完善的数据产品中台化基建能力。

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文章来源：

数据干饭人

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