自从2015年阿里的中台概念面世以后，各类企业纷纷效仿，其中不乏众多巨头企业，同时一时间，众多厂商也拔地而起，中台变得高大而神秘，各种版本层出不穷。很多人喜欢把简单的问题复杂化，而我喜欢把复杂的问题简单化，我们先从中台的发源地阿里讲起。
阿里为什么要搞中台？
因为满足阿里庞大的业务军团需求变化是非常繁重，而且众多业务从在千丝万缕的关联，如果能够打通底层的关系，是否能极大的节省开发过程的工作量和加速需求实现的过程那？
我们先从阿里的电子商务板块看起，淘宝、天猫、聚划算、1688等等，简单分析这些业务，基本都是用户，商品，商户，交易，支付，物流，客服，售后等，相似性极高，如果每个都是单独的一套体系去建立和管理，会有非常多重复工作，同时在用户，商品，商户这些如果能够打通并加以利用，这才能真正实现的这些业务的存在的必要性，因为这些业务本身就是希望给予同一个用户更多的选择和更持久的购买力，对同一个商品和商户给予更多销售渠道和空间。其业务的本色已经决定了，必须拥有一个统一共同共享的数据平台去支持。
同时在这里明确一个概念大数据和数据中台没有什么本质的关系，一个是技术，一个架构，关于阿里的大数据平台的建设，我们这里就不在赘述，过去更多侧重的是技术性能的提升，到了飞天系列，基本已经形成了阿里对数据中心的需求自我技术实现了。
于是基于此，阿里提出了所谓的”大中台，小前台“的概念
在这里 我们不再去解析阿里的中台，我们回归到我们的主题上来，先来看下我们传统制造业的业务轨迹是怎样，是否有建立数据中台的必要性。
这里仅仅是简单概估一下其业务的流程，先简单说明一下，这里的生产可能研发，生产等；物流也包括了库存，运输等；这里计划主要是指管理层和决策层。对于制造业来说，可能是先有客户，再有订单，再去计划，生产交付，有可能是先有计划，再去生产，再去找客户，再去交付；其次在与客户的关系也可能是供应商。
但往往一家企业的的产品线是相对繁杂，涉及的流程，设备也是各有不同，也导致很多时候，这样一套流程在企业中是存在多个的。如何将我们的重复建设降到最低？首先做数据中台的核心理念，把公共的事业部放在一起，当然大多数企业已经做了，但往往仅仅是业务层面的，并没有贯穿到数据层面，其实将尽可能重复的业务数据规划到一起，共同来服务变化的业务体系，就能帮我我们节约大量的成本，提高效率。其次我们再来看下技术层面的架构具体如何去做。
整体我们就分成三个方面，数据中心，开发平台，应用支持。对于数据中心方面，其核心就是建立统一的数据交互中心，其中数据仓库中模型的建立和数据集市建立往往是这个数据中心重点和难点。第二部分开发平台，因为业务的各家企业的不尽相同，我们这里只写了一些较为通用，针对数据的层面的开发和管理。最后是应用支持，对于应用的支持，我这里是借鉴了一些华为在数据应用层面的计划所构建的，其三个阶段，分别为
这也是我本人推崇的做法，不要一上来就要搞所谓的AI，智能等，效果可能适得其反。
本文只希望为传统制造业的中台提供一些建议和思考，我们下期会将具体的建设过程和技术手段。
