数据中台的诞生是为了加速数据到价值的进程，而麻辣小龙虾的加工过程与数据到价值的演进过程非常相似。

你以为这个过程很简单?事实并非如此。

企业的数据中台要经过数据的清洗、标准化、加工融合、开发、上架的过程，就像麻辣小龙虾要修剪备料、爆锅翻炒、炖煮入味、装盘，才能上桌。

清洗

就像小龙虾需要将小龙虾表面及体内附着的泥沙清理干净，不然会严重影响小龙虾的口感，而在将数据加工成服务之前，首先要做的也是将数据清洗干净，这里的清洗主要是指混杂在企业生产数据中的脏数据，那么都需要清洗哪些脏数据呢? 　　

• 重复插入了相同的数据 　　

• 不能为空的字段存为空 　　

• 人工录入不合法的数据,比如电话号码含有特殊字符 　　

• 运行 SQL 脚本插入了不合法数据：比如不同实体编码搞混等 　　

• 存入了多余的空格

标准化

就像小龙虾在下锅加工之前，需要先进行修剪，并准备好相关的配料及调味品。在加工数据之前，也需要将数据进行标准化处理，即将形态各异的数据转换为为可用的标准化数据，那么什么样的数据是标准化的呢?

• 数据结构统一

• 数据符合值域标准

• 数据是完整的

• 数据是准确的、无歧义

加工融合

就像小龙虾在下锅时，需要加入各种配料及调味品进行加工，加工数据同样需要多方数据进行融合加工，比如，麻辣小龙虾的主料小龙虾代表数据加工融合中的主数据，客户数据、产品数据或者组织部门等数据，在基于主数据开发数据服务时，需要与多维度的数据进行融合，才能获得更多的信息（小龙虾也会更加美味），融合时间相关数据能够知道历史变化，以及预测未来趋势。

开发

就像小龙虾在下锅后，还需要经过翻炒调味以及配合高汤进行炖煮使其更加入味，进一步发挥小龙虾的鲜美味道，数据在经过融合之后，也需要经过建模分析挖掘，发挥数据真正的价值。

上架

就像小龙虾制作完成之后，需要装盘上菜，数据经过融合及开发之后，洞察了数据中蕴含的价值，则可以将开发好的数据产品发布出来供前端使用。

也就是说数据到价值的距离可以看作是从小龙虾到麻辣小龙虾的距离，关键在于如何加速这个过程，以使更多的人在更短的时间内品尝到美味的麻辣小龙虾。

数据中台与数据平台有什么不同?

我们继续以小龙虾为例，说说数据中台与数据平台的差别。为了快速烹饪出美味的小龙虾，一方面，需要设备齐全的厨房，提供制作麻辣小龙虾的烹饪工具。另一方面，还需要一个好厨师，通过对火候、配料比例、调味时机的精准把握才能制作出美味的麻辣小龙虾。

与此类似，目前企业往往只注重数据平台的建设，数据平台只提供了数据加工开发的工具，这相当于建造了一个制作麻辣小龙虾的厨房。但是，如果没有好的厨师（数据科学家），智能需要参照别人的麻辣小龙虾制作教程，一步一步的完成，花费大量的时间不说，味道也很难保证。更何况，实际情况是很难找到真正符合企业口味的小龙虾制作说明书。

当有了高级厨师，新口味的小龙虾的创新研制的时间和成本也会比较低，从而能够更好的符合顾客的个性化的口味需求。

为什么数据中台能提供厨房和厨师?

我们先看一下数据处理需求的演进历程。

从数据库到数据仓库，再到当前的数据平台阶段实际上停留的还是工具建设阶段（也就是建设厨房），目标是收集数据，沉淀数据。

缺少的是如何有效利用数据，帮助企业了解客户、了解自己、了解对手（即加工成麻辣小龙虾），这时候实际上企业组织最需要的是既懂业务又懂技术的人才了。

帮助企业基于业务知识的积累和沉淀，真正的将数据回馈到业务中，服务于业务系统，如，基于用户的浏览及购买行为数据，进行精准营销，所以此时数据平台已经无法满足企业的发展需要，从而产生了数据中台的理念。

我们理解的数据中台的核心理念在于“数据取之于业务，用之于业务”，即它相比于数据平台注重的是对业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程。

业务积累和沉淀的过程体现在数据中台对外提供的数据服务，数据中台作为整个企业组织所有业务的数据消费需求的提供方，通过业务对数据服务的不断滋养，会形成一系列稳健的数据服务，这样当出现新的市场机会需要构建新的前台应用时，数据中台可以无差别的进行数据服务供给，从而保证了企业组织的创新火种。

回到本文小龙虾的话题的话，针对前台吃货们，虽然口味会发生变化，但是数据中台会像盒马鲜生一样，对外提供的是已经经过大厨加工好的麻辣小龙虾，吃货们回家之后只需要基于自己的口味偏好，简单的翻炒后即可吃到美味的麻辣小龙虾了。