说到数据中台，我想你肯定不陌生，从 2018 年末开始，
它突然在大数据圈儿走红
。大家聊天如果不提中台，好像就落伍了。
为什么这么火？它解决了什么问题？
举个例子你就知道了。
如果你是一名数据开发，遇到任务无法按时产出、发生异常时，想要了解这个表可能会影响到下游的哪些应用或报表，却发现，单纯依赖表与表的血缘无法触及应用，根本没法知道最后的这些表被哪些应用访问；与此同时，当你想下线一张表时，因为不知道谁访问了这张表，无法实施，
最终造成了“上线容易，下线难”的窘境。
另外，你的搭档，运营和分析师也会掉链子。为啥呢？如果数据分析师使用原始数据进行清洗、加工、计算指标，再遇上写的 SQL 质量差，
造成队列阻塞，再影响其他数仓任务，
就会让你很崩溃。
运营提的数据需求，你也需要至少一周才能调取给他，最后你会发现自己
每天累死累活地做需求、排查问题，还天天被人怼，嫌质量差、嫌速度。
这些问题的根源在于，数据无法共享。
而数据中台的核心，就是通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用，
避免大量重复“造轮子”的情况。
具体点儿说，它可以解决你遇到的，
烟囱式开发、指标口径不一致、数据无法按时交付、无法复用、数据老出错、数据不安全等等问题，而且节省了资源，提高了数据开发效率。
👆什么是数据中台，举个简单的例子
作为大数据的下一风口，
不仅是像阿里巴巴、网易、京东、美团这样的互联网大厂，很多传统企业、中小公司也都对数据中台跃跃欲试。比如前两天，我听一位朋友说，他们公司融资，投资人问他们公司是不是有什么技术沉淀，这里面还特别强调了是不是有数据中台。
看到这里，你或许会说：“数据中台很好，我也知道，但落地数据中台也不是件简单的事”。是的，
很多人会有这样的疑问：
带着问题上网搜一搜，我们经常能看到很多“洗脑”文章，认真分析你会发现，它们不仅抽象，而且
很难提供可执行的方案，缺少实践案例，可参考的内容十分有限。
举个例子，
很多文章会提及避免烟囱式的开发模式，可具体怎么做呢？如果你已经是烟囱式的开发模式，实际存在了很多分散的小数仓，那怎么样才能让它变成一个数据中台呢？
你需要一套专业有体系的资料，推荐你看看极客时间的专栏
《数据中台实战课》
，作者郭忆，网易大数据专家，这里还有一份他整理的
「数据中台支撑技术体系图」
。
👆数据中台支撑技术体系图
拒绝侃侃而谈，他会从原理到实现，最后到实践，
以大量一线案例，带你真正实践落地数据中台，
攻克数据中台建设中的技术难点。
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有效
郭忆是谁？
郭忆，网易大数据专家，大数据平台负责人，曾任网易云数据库产品负责人，拥有十年互联网数据研发和管理经验。
这几年，他带领团队单刀直入，支撑了网易多个业务线数据中台项目的落地，包括网易云音乐、严选、新闻、考拉等。
可以说，他是网易数据中台建设的亲历者和实践者。
他将把他总结的一套数据中台建设的
方法论
，以及经过实践验证的
数据中台支撑技术体系
，落地中的“坑和经验”，在专栏里，倾囊相授。
他是如何讲解数据中台的？
这个专栏最大的亮点，就是作者郭忆
结合了网易数据中台的一线实践案例
，让你既可以看到数据中台支撑技术的全貌，又不会错过每一个实现细节。
此外，专栏会用
大量示意图 + 13 套思维脑图
，帮你梳理每篇文章的知识体系，给你一次性讲透数据中台。
总的来说，课程分为两大部分：
原理篇：
解答你的三个问题：什么是数据中台，数据中台解决了什么问题，如何来规划数据中台的建设。解决你对于“数据中台”的困惑，帮你形成清晰的判断。
实现篇：
基于数据中台支撑技术的整体架构，逐一讲解每个模块的具体实现。
比如如何管理元数据；为什么要实现数据服务化？如何设计一个数据服务？通过实现篇，你会发现数据中台在建设过程中存在的问题，并掌握解决方案，应用到实际工作中。
