看了各种资料，对比较认可的观点进行整理，夹杂个人观点

什么是中台

中台化架构进一步可总结为：高内聚、低耦合；数据完整性原则；业务可运营原则。

Ps：易混淆的“平台化”，平台化目标是高内聚、低耦合；职责边界清晰；易于集成等。

中台化之后：平台划分为系统运行、业务运营2部分。实现80% 甚至更多的业务需求由业务团队自助进入。这反映到前端业务上支持效能提升了，中台的代码基本不用研发，沟通成本也急剧下降。其2，中台的架构师和研发队伍可以把精力放到中台能力提升。

微服务（平台化）化相比于烟囱型架构基于提升效能，消除重复，职责聚焦的视角而来；而中台化是平台化的自然演进，以进一步通过改变组织阵型提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新

误区

1.中台本身是：指职能，而不是指一种具体的技术形式。技术形式只是为职能服务的，是为了更好达成职能效率的方法，这一点上往往受到"中台"字面意思的误导，容易联想到平台、前端、后端之类的技术形式，中台的具体形式可以是：技术中台、业务中台、组织中台，也可以进一步细化为SaaS云、数仓、报表平台、XX平台、配制化、定制化开发等多种形式。纠结于技术形式，反而会理不清楚中台化的体系。

2.需要无视的后台，业内目前，中台化提的比较多的是“大中台，小前台”，大家自然就会想到“后台”是什么？但实际上中台化，本身强调的是从前台的下沉，剥离成中台，并不是为了强调与后台的边界。已经不需要强行定义后台了，过份纠结于中台与后台的边界，往往会令中台化难以理解、无法落地。

3.“中”的涵义：中央、集中、统一。中台的“中”字，并不是指软件模块层次和调用关系的“中间层”或“中间件”，也不是指业务流程中的中间环节。也不是说员工用的就是后台，用户能接触到的UI是前台，夹在中间的就一定是中台；前台的“前”字，指是的业务前线，并不是指前端页面，对于互联网公司来说，它的承载形式确实主要是前端产品的形式，但并不是等于前端，它是指业务前线的职能。中台的“中”字，强调的是中央化思维、全局化视野、集中集团数据和能力、统一建设，支持业务前线（前台）。

中台化的价值：

这里主要是指业务中台和组织中台，单纯的技术中台并不能充分体现这种价值。

1. 避免重复造轮子

a) 对于新业务线，集团层面，不用去重复从头造个性化系统、客服系统、订单系统、商品系统、HR系统等。

b) 对于各BU现有业务系统，比如有60%的模块，是可以统一迭代升级的，中台化后，也不用重复研发了。

2.全局化视野&全量数据

事业部或子公司独立迭代出来的业务系统，势必缺乏全局化视野，也缺乏全量数据的整合，特别对大数据类应用，很难形成“大”的规模效应。中台化是打破业务线的数据隔阂，以全局视野，来构建公司各类业务或技术能力。

3.高效创新

a) 更高效的新业务创新。中台化后，公司层面，可以更高效地支撑新业务的创新。新业务不需要从头建造所有的业务系统。

b)公共模块的创新落地更快。中台化后，特别对于业务中台，大飞机的发动机、导航、动力学、航空材料的统一迭代升级，直接赋能给农、工、商各BU，中台引擎的创新落地更快

c)试错成本降低。创新都是有业务风险和技术风险的，拥有全局信息、全局视野的业务中台和组织中台，更像一个创新的HUB，一项创新无论是成功或失败，经验都会传播给其它BU，避免BU之间的重复试错。

一般从哪些模块切入

用户中心：

价值大--用户大数据分析具有重要价值

降低各业务线维护成本--所有业务线都会有自己的用户体系，用户相关的服务是被上层业务调用最频繁的服务；

风险低--用户中心对比商品、交易中心在业务复杂程度和重要性上都要小很多，可以对采用新架构带来的重构，将服务化风险降到最小。

统一了用户数据、存储和服务接口

商品中心：

变更频繁--商品数据量大，每天新增的商品数量多；

业务线认知差异--买家、卖家众多，每个人对同一个商品的认知、叫法会有很大差异，导致商品发布是个大麻烦；

数据质量要求高--商品数据是电商导购的入口，对数据质量要求很高，搜索出来的商品结果必须是高质量的。

1）商品描述能力。

商品描述能力主要包括三方面，一是商品的描述数据模型，包括SPU、SKU等；而是商品的存储模型，就是数据库中的存储结构；三是对外提供的服务接口，屏蔽了内部细节，简化上层业务操作商品数据。

2）商品发布能力。

商品中心需要提供通用的发布服务接口和标准化的发布工具，业务层根据自己需要提供满足业务需求的发布工具。这个场景大家能够感受到服务和业务的边界。服务中心一定是实现通用的能力，个性化尽量在业务层实现

3）商品管理能力。

商品数据每天都在更新，而且更新的数量很大，而且商品的类目也在快速更新。因此，商品SPU数据必须自己建设，不同行业、不同商家提供的数据也是千差万别，没有一个机构可以提供统一的标准SPU数据。

4）商品巡检能力。

商品都是有生命周期的，有些非活跃的商家、店铺的商品需要被识别并从活跃商品库中剔除。优化存储资源、提升用户体验。

另一方面，有些商家为了搜索引擎的排名，会给商品加上一些无关的热门搜索次，干扰准确率，因此，系统需要识别并纠正这些行为。

5）商品数据分析能力

运营小二要进行日常运营、营销活动、类目调整，都需要数据支持。商品中心需要提供自动聚合推荐类目数据并提供调整的决策建议。

6）商品评价能力

必不可少的商品评价能力，买家、卖家都会提供评论，系统除了提供评论能力外，还需要识别正常评论和恶意差评与刷单评价，建立公平的评价体系。