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比如电商领域，经过十几年的发展，组织庞大而复杂，业务不断细化拆分，也导致野蛮发展的系统越来越不可维护，开发和改造效率极低，也有很多新业务不得不重复造轮子，因此业界诞生了不少知名中台系统，最著名的是阿里云的数据中台建设。
在携程金融内部，大数据中台的目标是为了解决效率问题，同时降低创新成本。
携程金融的数据中台收集了包括携程OTA整个生态环境数据，框架的最底层是计算与存储资源层，其上是数据准备层，融合多数据源，并对其做了抽取、清洗，能够提供在线与离线的服务，使其能够为用户画像、特征引擎提供基础数据，并应用于模型算法。
基础数据、用户画像、特征集市、模型服务这些内容以数据资产的形式来管理。基于这些数据资产，可以为各个业务线 - 获客，准入，经营，留存的全生命周期提供各种服务，框架图如下：
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