阿里认证数据中台架构师（阿里数据中台考试）
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前阿里P9:架构师是如何炼成的？
大家好，我是程序员菜菜。[太阳]
相信每个程序员心中都有一个成为架构师的梦想，但梦想是美好的，道路是曲折的。
可能很多人觉得 学习架构设计就像学习一门编程语言一样，先学习一下基本的语法，再研究一下细节和原理，然后实践一下就能够快速掌握。不过，真正实践之后，你会发现——架构设计的难度和复杂度要高很多。
前阿里架构师李运华（P9）在他的专栏里 总结了几个架构设计相关的特性：
1. 架构设计的思维和程序设计的思维差异很大。
架构设计的关键思维是判断和取舍，程序设计的关键思维是逻辑和实现。很多程序员在转换为架构师后，很难一开始就意识到这个差异，还是按照写代码的方式去思考架构，会导致很多困惑。
2. 架构设计没有体系化的培训和训练机制。
3. 程序员对架构设计的理解存在很多误区。
例如：要成为架构师必须要有很强的技术天分；架构师必须有很强的创造力；架构设计必须要高大上才能体现架构师的能力；架构一定要具备高可用、高性能……这些似是而非的误区让很多技术人员望而生畏，还没尝试就已经放弃了。
在他的专栏《从0开始学架构》中，李运华还提到了架构设计的目的。 从架构设计的 历史 背景，可以看到，整个软件技术发展的 历史 ，其实就是一部与“复杂度”斗争的 历史 ，架构的出现也不例外。
简而言之，架构也是为了应对软件系统复杂度而提出的一个解决方案，通过回顾架构产生的 历史 背景和原因，我们可以基本推导出答案： 架构设计的主要目的是为了解决软件系统复杂度带来的问题。
这个结论虽然很简洁，但却是架构设计过程中需要时刻铭记在心的一条准则，为什么这样说呢？
首先，遵循这条准则能够让“新手”架构师心中有数，而不是一头雾水。
“这么多需求，从哪里开始下手进行架构设计呢？”。“架构设计要考虑高性能、高可用、高扩展……
这么多高 XX，全部设计完成估计要 1 个月，但老大只给了 1 周时间”。
“业界 A 公司的架构是 X，B 公司的方案是 Y，两个差别比较大，该参考哪一个呢？”。
以上类似问题，如果明确了“架构设计是为了解决软件复杂度”原则后，就很好回答。
“这么多需求，从哪里开始下手进行架构设计呢？”—— 通过熟悉和理解需求，识别系统复杂性所在的地方，然后针对这些复杂点进行架构设计。
“架构设计要考虑高性能、高可用、高扩展……这么多高 XX，全部设计完成估计要 1 个月，但老大只给了 1 周时间”—— 架构设计并不是要面面俱到，不需要每个架构都具备高性能、高可用、高扩展等特点，而是要识别出复杂点然后有针对性地解决问题。
“业界 A 公司的架构是 X，B 公司的方案是 Y，两个差别比较大，该参考哪一个呢？”——理解每个架构方案背后所需要解决的复杂点，然后才能对比自己的业务复杂点，参考复杂点相似的方案。
其次，遵循这条准则能够让“老鸟”架构师有的放矢，而不是贪大求全。技术人员往往都希望自己能够做出最牛的东西，架构师也不例外，尤其是一些“老鸟”架构师，为了证明自己的技术牛，可能会陷入贪大求全的焦油坑而无法自拔。例如：“我们的系统一定要做到每秒 TPS 10 万”。“淘宝的架构是这么做的，我们也要这么做”。“Docker 现在很流行，我们的架构应该将 Docker 应用进来”。
以上这些想法，如果拿“架构设计是为了解决软件复杂度”这个原则来衡量，就很容易判断。
得益于移动互联网技术的快速发展，李运华有很多的机会直接参与架构设计，这些架构背后的业务形形色色，包括社交、电商、 游戏 、中间件、内部运营系统；用到的技术栈差异也比较大，包括 PHP，Java、C++ 等。
虽然每次架构设计对他来说都是一个新的挑战，但正好也提供了非常好的机会，让他亲身体验不同的架构设计。在这个过程中，他不断学习、思考、实践、总结、改进、交流，逐步形成了自己的一套架构设计方法论。有了这套方法论后，不管什么样的业务，不管什么样的技术，按照这套方法论都能够设计出优秀的架构。
从普通程序员到大厂架构师，它指明了方向，非常不错的学习资料啦！
在阿里当解决方案架构师怎么样
好。
1、工资高。阿里解决方案架构师工资月均1万月，高于同行水平，工资较高。
2、休班多。阿里解决方案架构师周末双休，超长带薪年假，休班较多。因此，在阿里当解决方案架构师好。系统架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。
谁能解释下什么是数据中台吗？
对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。
一、什么是数据中台？
（一）前台、中台与后台
前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。
后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。
前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。
随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。
（二）“数据中台”的由来
“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。
阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。
阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。
二、企业为何要布局数据中台？
数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。
对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。
在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。
以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。
阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。
阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。
三、企业如何布局数据中台？
从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：
（一）连接
对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。
（二）沉淀核心能力
对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。
（三）把数据变成资产
根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。
（四）让资产发挥价值
数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。
再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。
在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。
如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。
数据中台是什么？
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。
扩展资料
1，回归服务的本质－数据重用
浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”
2，数据中台需要不断的业务滋养
在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。
数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。
3，数据中台是培育业务创新的土壤
企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。
4，数据中台是人才成长的摇篮
原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。
现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。
阿里巴巴认证的商业数据分析师有用吗
阿里商业数据分析师证书有用。
阿里云大数据分析师认证（AlibabaCloudCertifiedProfessional-DataAnalyst，ACP）是阿里云大数据行业认证体系中的职业认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。
肯定有用的，毕竟阿里的认可度很高的，以后从事的岗位肯定是认可这个的。
阿里商业数据分析师证书有用吗？非常有用，这一职业随“以消费者为中心的数字化运营”应运而生。生意参谋、品牌数据银行、策略中心等平台数据产品以及品牌全域数据中台解决方案都在加速落地和实践，品牌和商家们越来越拥抱数字化，对商业数据分析师的需求也越来越迫切。
阿里认证数据中台架构师的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于阿里数据中台考试、阿里认证数据中台架构师的信息别忘了在本站进行查找喔。
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