2002年10月18日，我國第一個國家信息化規劃出臺，預示著信息化建設正式駛入快車道。

隨后幾年，借勢互聯網高速發展的東風，以及寬帶中國戰略、“互聯網+”戰略、大數據戰略等國家級戰略陸續確定，大多數傳統企業在市場變化和政策引導的雙重推動下，接觸到了初步的數字化升級：數控系統、ERP軟件等在金融、制造、零售、餐飲等多個行業深入應用。

彼時的數字化升級，多聚焦于解決業務場景不斷增加、數據應用需求日益頻繁，因此在升級過程中追求快速響應業務需求，這也導致很多企業的數字化建設呈現“煙囪式”特點，即一條業務線對應一套數字化流程。

但很快企業就發現，隨著自身業務版圖的持續擴大，以及數據量級幾何式爆發增長，“煙囪式”建設帶來的弊端也日漸顯現。

首先是建設成本問題，對企業來說，煙囪式的數字化建設必然造成了數據的重復加工，這也直接導致研發效率、數據存儲和計算資源的浪費；其次，業務間的數據相互割裂，無法高效流通，而且因為各個業務系統的數據指標口徑并不一致，這也增加了跨系統數據整合應用的成本。

而數據中臺理念的興起，給予了企業數據基礎設施建設的新路徑。

從架構上來看，數據中臺與過去的“煙囪式”建設有著明顯區別。數據中臺借鑒了傳統數倉面向主題域的數據組織方式，基于維度建模理論，構建統一的數據公共層和應用層，同時能夠依賴大數據平臺完成數據研發全流程，并增加了數據治理、數據資產以及數據服務化內容。

這樣的好處在于，能夠在提高數據共享能力的基礎上，幫助企業規避數據的重復加工，并以數據服務化的形式支撐業務場景的數據應用。

火山引擎數智平臺VeDI憑借豐富可耦合的數據產品矩陣及9年內部實踐，積累了豐富的數據中臺建設經驗。

本月20日下午19點，火山引擎數智平臺VeDI「超話數據」欄目將推出《火山引擎VeDI數據中臺架構剖析與方案分享》直播活動，深度剖析字節跳動9年實踐經驗。

通過詳解VeDI大數據開發套件DataLeap、開源大數據平臺EMR、湖倉一體分析服務LAS等多款數據產品，最直觀地還原企業在構建數據中臺時可能面臨的問題，以及包括數據采集、數據集成、數據治理、數據計算等在內的多環節鏈路難點和解決方案。

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