时隔一年再谈数据中台，真的没有效果了吗？

首页 > 关于我们 > 行业信息 > 文章详情

2020-03-27

时隔一年再谈数据中台，我发现有许多企业误解了这个方法论。一年前中台概念在阿里体系中得到验证后，许多体量大的互联网公司纷纷效仿并分享经验，以至于在一定时间段里，这个概念被频频提起，许多传统企业也在数字化转型的路上十分重视这个“概念”，但是一年后的现在，概念有点儿凉了，媒体也不在意它了，那是数据中台真的没有效果吗？不是。

今天我们来总结一下企业在将数据中台方法论嫁接到自身的实践过程中遇到的几个困惑：

一、数据中台只是一门技术或系统吗？

数据中台并不是一门技术，而是一种数据治理的方式。结合国内的大数据市场，数据中台成为我国特有的产物。

根据Thoughtworks，“中台”指“企业级的能力复用平台”，而数据中台指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务。

传统的企业IT系统主要以支撑业务流程管理为目标，通过自动化来提升运营效率，实现企业内部资源的电子化管理，解决企业控制问题，属于“内向型”的架构。

也正因如此，企业已经习惯了从信息技术角度来理解和开展数字化转型，没有意识到这一轮数字化转型的战略性、系统性和长期性，仅仅重视引入各种设备、机器人、IT系统。认为有了自动化、智能化的装备、生产链、销售渠道就是实现了数字化转型，其实不然。

数字化企业的IT应用则以企业能力转化业务交付为核心，以用户为中心开展持续化、规模化的创新。信息技术必须快速响应业务变化，支持敏捷、迭代的工作方式，属于“外向型”的架构。

换句话说，企业需要一个源源不断的输出数据服务，数据洞察的能力源泉。即数字化的本质是网络聚合思维，以数据驱动、网络效应为主，在辅以算法模型，形成一个统一的数字化智能平台，支撑企业数据的处理和业务的敏捷创新。

二、数据中台与数据平台有什么区别？

从某种意义上来说，数据中台是“平台思维”的自然演进，比如很多人认为今天许多企业的中台都是之前一些平台化的升级版，但是他们与数据平台还是有本质的差别。

数据平台是企业有了大数据的情况下，希望能够采集全量的数据，包括采集非结构化数据的大数据平台，主要包含了数据的储存、计算、加工等属于技术类系统。

而数据中台分成两块，一个是数据层，一个是服务层。数据层就是我们常说的数据仓库，再往上是服务层，是构建在整个数据平台之上的，围绕数据运营、分析、运用场景去做的一套解决方案。

打个比方，如果说数据中台的标签是业务导向，那么与之相对的则是数据平台的工具导向。在中台凭借业务需求驱动，为前台业务创造数据产品能力，完成数据的业务价值化的过程中，而平台主要建立了一个与实际业务无关的系统。

从价值导向来看，数据中台以终为始，基于前台业务系统或BI分析的数据需求，实现寻找和创造数据价值的服务能力，而数据平台则更注重基于现有数据寻找业务价值场景。

数据平台主要的使用对象实际上是数据开发者、数据技术人员和数据分析师，而数据中台的用户则是企业所有的数据用户，数据消费者，还包括业务系统。在这样的场景下，我们认为数据中台区别于数据平台最大的特点是：它提供的产品是Data API，是数据服务。

三、所有企业都需要去建设数据中台吗？

我们理解的整个中台其实有三个特点：①沉淀，除了要完成业务系统开发、业务场景的开发，做技术要有沉淀的东西，去体现出我的技术能力和价值；②提升效率，这个很容易理解；③降低创新成本。好像所有企业都可以从中台中得到好处，但并不是所有企业都适合去建设数据中台。

首先我们的企业需要具备业务中台能力，如果我们的业务并不复杂，那单条业务线内的运营效率才是最高的；其次，数据中台的构建需要视企业所处发展阶段、业务类型、对数据价值的诉求、人员和业务规模等因素来决定，具体可以从以下几个方面来判断：

①营销规模较大：企业业务和营销规模较大，可以支撑数据中台建设成本；

②具有信息化建设基础：有一定的信息化假设基础，急需大同内部数据管理系统；

③业务条线多：多种关联业务条线对数据复用需要高；

④多业务扩张期：业务扩张需要数据支撑，数据驱动业务；

⑤组织架构冗杂：组织架构冗杂，需要重构组织架构；

四、企业数据中台建设有哪些模式？

整体说来，数据中台可以分成两种建设模式：广中台和深中台。

广中台：大部分大厂使用这种模式，在IaaS之上有大数据组件组成的PaaS中台，可以帮助各业务团队的研发，快速申请资源、快速研发数据相关应用，满足业务团队用户需求。广中台的用户基本上是各业务部门的技术人员。

深中台：大部分小厂或者创新团队使用这种模式，在IaaS之上，根据数据的“主题域“或者业务领域，分别建立直接给业务人员使用的PaaS，让业务人员可以直接操作数据、进行实时计算、用户分群、用户营销等等。深中台的用户基本上是该业务主题域的业务运营或者产品人员。

五、数据中台建设完成就能提高企业效用吗？

数据中台的核心价值是提供具有业务价值的数据服务，解决数据孤岛问题，将企业所有数据集中形成协同效应，产生更多有价值的数据产品。这个阶段重点需要挖掘新的业务数据需求，以业务价值为导向，业务思维驱动。也就是中台人员深入各业务线调研交流，了解业务场景、业务数据需求，将需求转换为数据服务能力。

事实上，数据中台的建设与数字化转型一样，其实也是一个螺旋上升的过程，往往需要不断根据业务变化需求进行完善。哪怕再宏大的数据中台战略，也必须要用真实的业务场景去实践，通过以小到大的场景不断去锻炼中台，即数据的复用率决定了数据中台的成功与否。

一般情况下我们可以制定3个KPI来进行量化：第一，数仓的核心表有多少；第二，累计接入应用数，接入应用数是在衡量数据中台有多少应用集成了，有多少应用接入了，这个其实是在标识我们中台到底有没有在发挥价值。第三个是服务调用，调用次数其实也是衡量整个数据中台价值的一个核心的指标。

六、数据中台只是IT部门或研发部门的事吗？

数据中台是随着企业业务态势发展多元化，原先的组织架构、发展战略已无法跟上企业需要而产生的，如果没有系统的配套变革，单靠一个数据中台很难真正发挥作用。

首先，中台是一种经营理念。从整个公司管理来说，这种经营理念就是利用中台的思想去提升整个公司的组织效率、协同效率和运营效率；其次，它也是一种组织形式，需要组织架构来保障，所以搭建数据中台需要与公司战略、组织架构相协调。

一方面，需要对企业内部架构进行整合，形成业务中台，为数据中台发挥价值提供基础；另一方面，还需要从公司发展战略、部门设置、员工配套等入手，从整体上实现企业战略转型，才能真正使得数据中台在企业落地。企业构建数据中台需要经历以下五个过程：

七、小结

企业数字化转型的路径从最初的建立数据库，到加强数据应用、数据分析，再到建设数据中台充分整合数据，数据对企业的价值和作用越来越大。数据中台不仅有利于企业与用户之间的交互，还能够更系统地完成与产业链上下游企业数据的对接，促进产业链中生产、销售各个环节的数字化转型，提高行业整体效率。

同时每一个技术架构的升级，其实背后是管理思路的变革，数据中台将过去数据决策迭代周期从数月到数天乃至数天，是“精益”理论和敏捷开发在数据行业里的具体实现，更多的让业务用户可以直接使用数据、利用数据进行运营、测试。

相比于数据平台注重的是对业务的积累和沉淀，数据中台构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程，最终实现了数据中台的核心理念“数据取之于业务，用之于业务”。

上一篇：被大家热议的“新基建”包含哪些内容，政府和企业又该如何积极投身其中？

下一篇：数据分析方法论那么多，我推荐你只看这一个！

Data Analytics

Data MAX