请不要将数据中台做成BI！

以下是关于“不要将数据中台做成BI（商业智能）”的详细分析：

一、功能定位区别
1. 数据中台
   数据整合与治理
     数据中台的核心功能之一是对企业内外部的海量、多源、异构数据进行整合。这些数据可能来自不同的业务系统，如ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等，数据中台要将它们汇聚到一起。例如，在一个大型零售企业中，数据中台需要整合来自线下门店销售系统、线上电商平台、仓库管理系统等的数据。
     同时，数据中台要进行数据治理，包括数据标准的制定、数据质量的管控、元数据管理等。通过建立统一的数据标准，确保不同来源的数据在格式、编码等方面的一致性；通过数据质量管控，解决数据的准确性、完整性、及时性等问题；元数据管理则帮助企业更好地理解数据的来源、含义和关系。
   数据资产化
     数据中台将整合和治理后的数据转化为数据资产。这些数据资产不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。例如，企业的用户行为日志（非结构化数据）经过处理后，可以成为分析用户偏好的数据资产。数据中台为这些数据资产提供存储、管理和共享的机制，以便企业内不同部门能够方便地使用。
   提供数据服务
     数据中台以API（应用程序接口）等形式为前台业务应用和数据应用提供数据服务。例如，为企业的营销部门提供用户画像数据服务，以便进行精准营销；为产品研发部门提供用户反馈数据服务，以优化产品功能。这些数据服务是高度灵活和可定制的，可以根据不同的业务需求快速响应。
2. BI（商业智能）
   数据报表与可视化
     BI主要侧重于数据的报表制作和可视化展示。它从企业的各种数据源中提取数据，然后将这些数据以直观的报表（如表格、图表等）形式呈现给企业的管理人员和业务人员。例如，制作销售报表，展示不同地区、不同产品的销售额、销售量等信息；通过可视化的仪表盘，直观地反映企业关键业务指标（KPI）的变化情况。
   数据分析与洞察
     BI提供一定的数据分析功能，主要是基于已经定义好的分析模型进行数据的分析。例如，通过简单的对比分析、趋势分析等方法，帮助企业发现业务中的问题和机会。但是，BI的分析深度相对有限，更多地是在已知数据结构和业务逻辑的基础上进行常规分析，如分析销售额的同比、环比变化等。

二、技术架构差异
1. 数据中台
   数据存储层
     数据中台通常采用多种数据存储技术的组合。对于海量的结构化数据，可能会使用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）进行存储；对于半结构化和非结构化数据，会采用分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）进行存储。例如，在互联网企业中，用户的社交关系数据（半结构化数据）可能存储在图数据库中，而用户上传的图片、视频等非结构化数据则存储在分布式文件系统中。
   数据处理层
     数据中台包含复杂的数据处理流程。它需要进行数据的抽取、转换、加载（ETL）操作，以及更高级的数据清洗、数据融合等处理。在数据处理过程中，会运用到大数据技术，如MapReduce、Spark等。例如，在处理大规模的用户行为数据时，使用Spark进行快速的数据处理和分析，以提取有价值的信息。
   服务层
     数据中台的服务层通过API网关等技术，将数据服务提供给外部应用。这些数据服务可以是基于微服务架构构建的，具有高度的可扩展性和灵活性。例如，当企业需要新增一个业务应用，数据中台可以快速提供相应的数据服务接口，满足业务应用对数据的需求。
2. BI
   数据仓库
     BI通常依赖于数据仓库技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。它主要存储经过处理后的结构化数据，用于支持企业的决策分析。例如，企业建立一个销售数据仓库，将不同地区、不同时间段的销售数据按照一定的维度（如产品、客户、时间等）进行存储，以便进行销售分析。
   报表工具与分析引擎
     BI的技术核心在于报表工具和分析引擎。报表工具用于设计和生成各种报表，如水晶报表（Crystal Reports）、Tableau等；分析引擎则提供一些基本的数据分析功能，如数据的汇总、排序、筛选等。这些工具和引擎主要是为了满足企业对数据报表制作和常规数据分析的需求。

三、应用场景与用户群体
1. 数据中台
   企业内部跨部门协作
     数据中台主要服务于企业内部的多个部门，是企业数字化转型的基础设施。例如，在金融企业中，风控部门、营销部门和客户服务部门都可以通过数据中台共享数据资产。风控部门可以利用数据中台的用户信用数据资产进行风险评估；营销部门可以根据数据中台提供的用户消费行为数据资产制定营销策略；客户服务部门可以借助数据中台的用户反馈数据资产提升服务质量。
   创新业务场景支持
     数据中台为企业的创新业务提供数据支持。例如，在共享经济企业中，数据中台为新的业务模式（如共享单车的智能调度、共享住宿的个性化推荐等）提供数据服务，通过分析海量的用户出行数据、住宿偏好数据等，不断优化业务模式，提高用户体验。
2. BI
   企业决策层与管理层
     BI的主要用户是企业的决策层和管理层。他们通过BI提供的报表和分析结果来了解企业的整体运营状况，做出战略决策。例如，企业的CEO通过BI的销售报表和财务报表来决定是否进入新的市场、是否调整产品价格等。
   业务部门数据分析需求
     业务部门也会使用BI进行一些常规的业务分析，如销售部门分析销售业绩、市场部门分析市场份额等。但是，BI主要是在相对固定的业务框架和分析模式下进行数据的展示和分析，对于深度的数据挖掘和创新的数据应用场景支持相对较弱。

四、避免将数据中台做成BI的策略
1. 明确建设目标
   在企业规划数据中台建设时，要明确其与BI的不同目标。数据中台旨在构建企业的数据资产体系，实现数据的共享、复用和创新应用；而BI重点在于为企业提供数据报表和基本的决策支持。例如，企业在制定数据中台战略时，将目标设定为通过数据中台整合全公司的数据资源，为不同业务的数字化创新提供数据动力，而不是仅仅满足于制作报表。
2. 合理规划架构
   在架构设计上，要遵循数据中台的架构特点，而不是按照BI的架构来构建。要注重数据的采集、整合、治理、存储、服务等全流程的设计，而不是仅仅关注数据的展示层。例如，在数据中台的架构设计中，要规划好数据的分层架构，从原始数据层、数据仓库层到数据服务层等，确保数据的流动和转化符合数据中台的功能要求。
3. 拓展数据应用场景
   不断挖掘数据中台的数据应用场景，不仅仅局限于数据的报表和可视化。要探索数据中台在人工智能、机器学习等新兴技术领域的应用，如利用数据中台的数据进行用户画像的深度挖掘、进行个性化推荐系统的构建等。例如，电商企业利用数据中台的数据，结合机器学习算法，为用户提供个性化的商品推荐，而不是仅仅依靠BI提供的销售报表来进行商品推荐。