随感-数据中台
而留在DS里面都数据，如同一个巨大的沼泽，沼泽有水有泥有草，但是却没法直接利用这些水、泥、草。ODS再往后，根本走不动了，因为ODS的数据汇集是纯IT技术活，而后续则就是由业务驱动的。他又拿不出可用的数据，虽然他实现了数据统一存储，却没有标准，无法直接使用。你说ODS没有数据吗？他是有数据的，而且所有数据都有，表面看消除了数据孤岛；，还美其名曰数据入湖，消除了数据孤岛，更有恬不知耻的说我们实现了。
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我见过太多的数据中台项目
建设伊始
有着扫除一切妖魔鬼怪，连接五湖四海之志
照着维度建模、分层分域构建看起来精美绝伦的架构
而当开始实施时，却发现能做到就是将多源异构的数据汇集到ODS层，还美其名曰数据入湖，消除了数据孤岛，更有恬不知耻的说我们实现了数据湖的构建，一下子就把逼格给拉升了好几个档次。
ODS再往后，根本走不动了，因为ODS的数据汇集是纯IT技术活，而后续则就是由业务驱动的数据治理了，IT不懂业务，自然就无法自行展开后续的数据资产化建设
而留在DS里面都数据，如同一个巨大的沼泽，沼泽有水有泥有草，但是却没法直接利用这些水、泥、草。
你说ODS没有数据吗？他是有数据的，而且所有数据都有，表面看消除了数据孤岛；
你说他有数据吗？他又拿不出可用的数据，虽然他实现了数据统一存储，却没有标准，无法直接使用
数据中台的破局之道在于如何让中台的数据高效的被业务端用起来
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