之前听过不少公司分享数据中台建设的话题，从数据中台到算法中台、再到AI中台等等，在特定的业务场景下对特定功能进行复用。我们听到的更多的是大公司的实践，其实中台不仅仅是大公司的玩具，中小企业也有根据自身需求建设数据中台的诉求。

在策划中台建设专题的之初，我就想邀请业界中小型企业来讲讲自身的中台搭建过程，也许他们没有足够的研发人员，也许他们没有太多的业务线，但是中台思路一定是适合他们的业务发展的。而这样的内容更符合同体量的公司参考样本。

很快，快看漫画进入了我的视野，并邀请快看漫画产品研发部/数据开发负责人屈世超老师来QCon会议上演讲，也借此机会采访了数据中台等相关的问题。

屈老师在快看漫画工作4年多，一直与数据打交道，在这几年亲历了快看漫画数据平台、数据处理技术随着业务发展，走过的3个阶段。第一阶段是数据开发起步期，快看漫画基于云厂商的大数据托管集群进行数据部署，其特点是工具受限，平台会遇到性能和稳定性问题；第二阶段是自建数据平台阶段，快看漫画基于高性能云物理机搭建 CDH 集群，支撑各个业务的数据需求；第三阶段是数据中台化，也是现阶段正在做的演进，其特点是业务线数量和业务需求陡增，要求数据平台能高效支持业务的规模化扩张。

快看的业务有自身的特点，这种特点反馈到技术上，也是很直观的。

快看漫画的六条业务线在需求层面、后端和存储技术上选型上存在较大差异。例如，有的业务线需要采集 Nginx 原始日志，有的业务线需要采集落地的业务日志，有的业务后端甚至自建了 ELK 系统。在每个业务线的数据开发中，需要从业务需求出发，兼容后端和存储技术，灵活选用开源技术方案。当然，技术和框架的多样性，给数据开发带来学习成本和切换成本，会降低开发效率。

什么情况下需要建设数据中台？

实际上，当需要大规模的数据应用时 (搜索 / 推荐 /BI 报表…)，才需要构建数据中台。因为建设数据中台的投入太大了。快看漫画是如何定义数据中台的呢？

屈世超说，数据中台，区别于前台和后台。前台是具体需求的呈现样式，后台是底层数据能力和平台工具，而中台则对底层数据能力和平台工具做一定程度的模块化，提供便捷的通用接口或能力，从而支撑业务的快速规模化扩张。

除了完善的底层数据和平台工具，数据中台还需要具备通用、易用的特性，要求技术团队基于多个业务抽象出公共的基础需求模块，并设计和落地能够承接业务应用的接口和功能。

一般来说，中台承接的业务量都会比较大，一是业务线数量多，二是每个业务的规模也较大。

快看漫画小而美的数据中台

为了让精细化运营能够高频的迭代，快速地利用底层大数据的支持，这就需要数据中台提供强有力的支持。既然要基于业务需求迭代开发一套小而美的数据中台方案，那如何规划数据中台架构？快看漫画的数据中台打通了全数据流程。包括：数据采集和同步、自助数仓建模和ETL、离线调度管理、实时任务一体式管理、BI可视化和自助查询分析，以及数据的治理体系。

在数据总线模块，Web 化管理配置，兼容多种数据源，统一接入规范，集成元数据管理、调度和实时任务管理系统；
在自助数仓建设模块，Web 化便捷配置，集成调度，简化 ETL 上手开发成本；
在实时任务管理模块，同样通过 Web 后台集成任务部署、管理、监控功能；

小而美的数据中台，“小”和“美”各体现在哪些方面？屈老师介绍说，”小“指的是轻快，快看漫画的目标是用最小的开发成本，搭建起最高效复用的中台系统；”美“指的设计优雅，简单即美，用 Web 化来搭建起最简化步骤的开发流程。

在整个数据中台化过程中，存在很多痛点，正如屈老师所说，推动数据中台化主要有两方面的压力，一是平衡业务数据开发需求和中台化建设开发的优先级；二是跳出数据开发视角去全局思考跨业务的开发机制。

在中台建设中，技术选型和工具使用上也有一些经验分享给大家。大数据领域，大家普遍会遇到的一个问题是：为了解决不同场景的采集、ETL、分析可视化需求，需要使用不同的开源框架，导致各种开源框架林立，增加了维护和迁移成本。基于开源框架，快看漫画的中台建设主要做了上层封装、统一使用流程和规范，提升易用性。

技术团队封装统一了数据总线、ETL开发和调度模块、OLAP分析模块、数据查询模块。目标是让各个模块连通形成闭环，并提升整体的易用性和使用效率。

快看漫画数据中台的具体实践

数据中台需求源于业务，也实践于业务开发。快看漫画的中台实践主要分为两个阶段。

第一阶段，由于业务扩张、运营精细化导致数据需求极速增多，在开发效率和数据复用上存在较多问题，快看漫画研发团队开始了数据中台化的调研和建设，这个阶段的工作内容以需求收集归类、抽象为主，逐渐演化出了当前的数据中台架构；

第二阶段，主要是做中台模块化的拆解开发和推广应用，这个阶段要注意两个陷阱，一是避免自嗨式的闭门造车，要贴近业务实际使用习惯，这样才容易推广应用。二是要统一数据接入、清洗规范，让数据最大程度的复用起来。

中台落地只是它使命的开始，如何评估数据中台的收益呢？屈世超老师说，评估数据中台的指标是业务开发效率和成本，数据中台能显著减少重复的开发成本，提升开发效率。

收益主要分两个方面，一是降低了开发门槛，让PM、数据分析师、业务后台开发都能够自主选择合适的数据开发流程；二是提升了数据的复用能力，通过规范数据接入、清洗等规范，减少了重复开发和冗余存储。

个人和团队的收获

在数据中台规划/落地过程中，对于个人，对于团队，都有哪些收获和思考？

对于个人而言，屈老师说，最大的收获是能够站在公司全局视角去思考业务、人和数据平台的关系，梳理清晰了三者的供需关系。

对于业务团队来说，尤其是业务PM、数据分析师和后台开发，他们有了可快速上手的平台工具去更快速的响应业务数据需求，解放了数据开发侧的需求压力；

从更广义的数据团队视角看，有了公共统一的数据规范，让公共数据在各个业务之间有了更高的复用性，提高了研发效能。

最后，屈老师团队正在招聘大数据架构师、数仓工程师、数据分析师等技术专家，以及客户端&服务端架构师/工程师、运维开发工程师等，感兴趣可点击官网 https://kkworld.zhiye.com/home

技术会议推荐：

阔别半年之久，InfoQ线下技术大会正式回归！将在2020年12月份和2021年1月份启动三站QCon全球软件开发大会（深圳、上海和北京）。根据各个地区属性，上海站设置了智能金融、5G应用场景、去中台化、业务架构等专题。感兴趣的可以点击日程 https://qcon.infoq.cn/2020/shanghai/schedule

创作场景

快看漫画屈世超：中小公司也可建设小而美的数据中台