用一个面点加工厂来类比理解什么是数据中台
前言
我在和不同的朋友沟通有关数据中台方面的事情的时候，发现经常出现鸡同鸭讲的情况。
大家表达的和理解的内容，存在很大的差异。特别是技术人员和非技术人员（比如Boss等）沟通的时候，问题更大。
如果大家所表达和理解的事情不在一个水平面上，那难免在沟通的时候产生很大的误差，
会导致Boss认为他说的事情你理解了，但是你做出来的东西，Boss看了以后会认为不是他要的东西。
为此，我想了一个主意，先把大家的思维，都拉扯到同一件事情上来，然后加以类比进行理解。这样能够最快的速度，让大家对数据中台的认识，达成共识。
概念范畴
我们常说的数据中台，其实包括两个部分，一个是数据中台，一个是业务中台。两者结合在一起，也往往被简称为数据中台了。
这里我不是要写数据中台的定义。数据中台的概念比较抽象，对应到不同公司的不同业务，各自说的数据中台，在具体业务呈现上，差异很大。
一个公司的数据中台是和公司的业务紧密整合和联系的系统，数据中台首先面要向公司内部的业务部门，产品部门，技术部门等去使用。
我用类比的方法，来辅助理解一下什么是数据中台。我把数据中台理解为一个面点加工厂。也许有很多不对的地方，敬请拍砖，感谢。
一个面点加工厂（数据中台+业务中台）
数据中台
把：原材料+管道系统+原料清洗+原料存储，四部分加在一起，可以理解为数据中台。
1、原料（类比：数据）
我们可以把这些原材料理解为数据中台中的各种数据。
这些数据可能来自自己的其他系统和平台的数据，也可能包括来自外部第三方公司的his的数据，来自体检中心的数据，来自卫健委公卫系统的数据，甚至更多来自其他外部系统的数据。
这里，那么我们可以把his数据可以理解为面粉，体检中心的数据理解为玉米粉，公卫系统数据理解位奶粉。
2、管道系统（类比：数据管道）
这些数据原料，怎么进入我们的数据中台呢？
通过工厂的管道系统，导入到我们的数据中台里面来。那么这个管道系统就是我们说的数据总线（datatrans暂且这么称呼）。
目前而言，我们的datatrans只是实现了对部分his系统的连接和数据导入，可以理解为这个管道系统中的其中一个管道已经通了。
但是对公卫系统的管道还没通（没有建设），对体检中心的管道也还没有建设。这些异构系统的管道，需要单独建设和开发。
有一些ETL工具，可以成为数据管道这个模块的辅助工具，比如日立集团下的BI公司Pentaho的产品：Pentaho Data Integeration，简称“PDI”。他可以很容易的连接异构的各种数据源，为面点叫工厂导入各种数据。
3、原料清洗（数据清洗）
有可能对接进来的原材料含有杂质，那么就需要数据中台具备能力，对新进入的各种类型的数据，可以进行数据清洗，并且合理的归纳存储。
也许有的时候，数据在经过数据管道的时候就已经被清洗过了。
也许有的时候，数据经过初步的清洗进入系统，但是还需要做二次清洗以及归纳整理，分别存储。
这些能力，作为数据中台来说，就应该具备，甚至更强。关键一点，要可视化，要有界面，能看得到，能看明白，这是最好的。
进入工厂，马上能看到各种类型的原材料都堆放在什么地方，有多少量，一览无余，是最爽的。
4、原料存储（数据归纳存储）
原来在清洗整理后存放在哪儿呢？这个部分就是提供一个定义存放位置，以及如何存放的的功能。
使用这部分功能后，我们可以定义出各种不同类型的数据的存放位置，存放规则，定义好名称等等。（可以初步理解为二维表，表明，表结构）
业务中台：
把业务部门的需求响应+面点加工部，加在一起理解为：业务中台。
5、面点业务部门的需求响应（类比：业务需求）
业务部门的需求，肯定会跟随市场的需求的变化而变化。
业务部门可能知道市场上目前现有的主要市场需求是什么，但是也可能并不知道某个其他市场主体的个性化需求是什么。
不容易理解，举例来说：
业务一部知道，现在市场上大部分的客户主体，都需要馒头这种面点，而且所需要的馒头规格是圆形的直径10cm，重量为100克的馒头。
但是业务二部是新成立的部门，面向的客户群假设是某企业。但是业务部门在和这个企业沟通后，发现企业需要的产品是：奶香味的玉米粉方形50克的馒头。可是这种馒头，当前面点加工厂中并没有，甚至生产这种馒头的生产线都没有建设起来。
同样的，假设有个业务三部，而业务三部的新客户的需求更加奇葩。他要的是绿豆粉做的奶香味的麻辣味的绿豆糕（怪味绿豆糕）。可是这种东西，原材料在当前面点加工厂中都还不具备。
于是面点业务部门把上述三个业务部门的需求，都提交给了面点加工厂的面点加工部门了。
6、面点加工部（类比：业务中台）
面点加工部的职责是按需生产产品，不管这个产品是平台中已有产品线的，还是没有产品线的。都要想办法生产出来。
对于业务一部，他们通知面点加工部，你给我生产这种规格的圆形的直径10cm，重量为100克的馒头。。因为生产线是现成的，面点加工部很快就生产出这种规格的馒头。然后交给市场部门了。
对于业务二部，他们告诉面点加工部这个需求后，由于该产品的生产线并没有开发出来。于是生产运营部门在技术研发部门的协助下（可能利用平台现有功能，也可能技术研发部门新开发功能），很快迅速的搭建起一条生产线（新的产品生产模块），可以把奶粉，玉米粉，水等揉和到一起， 迅速的产出了奶香味的玉米粉方形50克的馒头。然后快速的交付给业务二部。从而迅速的满足业务部门和客户的实际需求。
对于业务三部，这时候，因为原材料都还没有，面点加工部就需要和管道系统迅速沟通，管道系统通过外联部门迅速的和绿豆粉的厂家进行管道对接，和麻辣粉的厂家进行对接。迅速的将这些新的原料导入到面点加工厂中来，并且按规则存 放好位置。然后面点加工部，通过面点加工厂中现有的设备（系统的功能）或者在技术部门的协助下，迅速的整合原材料和加工需求，生产出业务三部所需要的新产品，怪味绿豆糕，迅速的交付给新客户。
对于面点加工部而言，他们不仅能够迅速的给出业务部门的已知需求的结果，也能够给出业务部门新提出的各种奇怪的需求的结果。这种能力，是业务中台上实现的能力。
而业务中台上的这种能力，则需要技术研发团队去开发出各种功能，以满足这种能力的实现。
小结：数据中台的能力
1、具备快速对接外部数据来源的能力
2、具备快速的准确的数据清洗和数据归纳整理的能力。
3、具备快速响应业务部门需求，灵活组建出各种类型数据输出，以及完整数据业务流程的能力。
4、具备快速的定制全新业务数据或者全新业务流程的能力。
5、具备发布新业务成果并让新业务成果投入生产经营的能力。
等等
对应到我们公司的数据中台，则初步可以理解为，我们的数据中台应具备下列能力：
1、可以快速的实现对外部数据来源系统的对接。对接的主体是datatrans，具体对接形式，可以有jdbc直连，webservice对接，remote-json-api对接等等形式。
2、可在数据中台内部，可以定义各种数据的清洗规则，存放规则，存放位置等等。
3、可在数据中台内部，自定义各种新的数据报表，自定义全新的基于已有数据的业务流程。所有这些自定义的过程，应该尽可能是在界面上鼠标及键盘操作就能满足和实现。
4、可以讲数据中台中，自定义的各种数据输出，可以轻松的提供给外部系统进行访问。并且具备严格的访问权限限制。
5、基于数据中台，还能实现更多现有思考范围之外的能力，数据中台具备超强的数据和功能扩展的能力。所有这些能力的实现，是基于数据中台软件系统的开发。
等等
一点心得，敬请拍砖，欢迎指正。