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的环节要去完成，我们称之为数据中台预建设
　　具体来说数据中台的预建设分为两个步骤：
　　（1）标准化：完成对同一事物的统一描述
　　例如：统一不同事业线之间的指标口径，如财务指标中A业务线使用毛利，B业务线使用税后毛利作为业务线利润统计，这里在财务角度来看就是不统一的，需要进行统一。

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　　（2）中心化：数据权限上升至企业层面
　　我们知道，之所以会出现在公司内部对同一事物的描述不同，其本质原因是因为各个业务线根据自己的需要去定义了具体的业务对象与数据存储规则。
　　例如我们以A，B两条业务线的会员数据来看：
　　A业务线定义会员存储表：
　　
　　B业务线定义会员存储表：
　　
　　从这两张表中我们可以直观的发现如下差异：
　　（1）A业务线的会员存储字段为4个，B业务线的会员存储字段为5个，因此也就是会员对象定义在本质上就有所不同；
　　（2）在会员活跃统计上，A业务线关注用户的访问时间，因此在数据库表中记录了上一次访问时间，B路线更关注用户的消费转化，因此记录的是最后消
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。
　　对于互联网产品而言，需求多元化的“多”是一个极为庞大的数字，因为用户的数量决定了需求的数量，而互联网的产品，通常会面向数十万，数百万乃至数千万用户提供服务。

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　　庞大的用户规模，导致同时存在的需求数量也极为庞大。
　　微信之父张小龙，曾在2019年微信公开课里提到了一个有趣的现象：“每天都有5亿人吐槽微信的不好，每天都有1亿人教我怎么做产品”
　　而在当时，微信的月活跃用户超过了10亿，微信成为了国内第一款月活10亿的APP。
　　这些“吐槽”，这些“教”，对于微信的产品经理而言，都是可以触手可得的需求，也就是说，微信的产品经理，每天要面对上亿的需求量级。
　　用户规模越大，需求的多元化也就越“多”，需求的数量也就越多，犹如是需求汇集而成的海洋，可以轻易的淹没任何一位产品经理。
　　同样的，任何一位身处需求海洋当中的产品经理，都能够从需求的海洋当中，轻易获得需求。

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　　需求多元化的特性，让获取需求变得不那么困难，对于有经验的产品经理而言，更是一件简单的事情。

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　　也就意味着，需求的数量，只是数字的增加