伴隨著數據量的爆發式增長，數據處理技術日漸成熟，國內的數據中臺行業正在逐步進入高速發展階段，行業增長勢頭明顯。據艾瑞咨詢預計，到2023年我國數據中臺的市場規模將達到183億元。

但數據中臺從提出到現在已經經歷了3-5年時間，在這個過程中，很多業內人士對數據中臺提出了很多觀點與解讀，且行業對中臺的爭議不斷。這是因為大家把什么都往數據中臺概念里裝，從而導致了一些問題。

例如越來越多的企業經歷了建中臺到拆中臺的過程，主要是因為側重于搭建完整體系的方式周期非常長且重。比如，數據中臺是搭好了，但是不少企業卻找不到數據應用的場景，數據中臺建了半天沒用起來，更沒發揮出應有的作用。那么數據中臺的本質到底是什么？以及企業該如何更好的落地數據中臺呢？今天小億就來為大家分享下。

一、什么是數據中臺？
1.定義
數據中臺介于前臺和后臺之間，是企業級的數據共享和能力復用平臺。

數據中臺是從后臺及業務中臺將數據導入，完成海量數據的存儲、計算、產品化包裝過程，同時要輔助以數據治理，保證數據的輸入輸出質量，構成企業的核心數據能力。最終為前臺基于數據的定制化提供了強大的支撐，也幫助業務中臺基于數據反饋做持續的演進。

數據中臺鏈接所有數據，賦能業務，是解決數據業務化的問題關鍵。

除此以外，數據中臺是技術的概念，但更多是管理的思維，是企業數字化轉型的基礎和數據中樞。數據中臺并不是一個簡單的軟件體系或標準化產品，更多是強調資源整合、集中配置、能力沉淀、分布執行的運作機制，是一系列數據組件或模塊的集合，指向企業的業務場景。

2.本質
數據中臺服務于數字化轉型，而企業數字化轉型的終局是傳統業務變成數字化業務，數字化業務的本質就是以數據作為新生產要素進行加工，構建以數據作為主要存在形式的產品，產生商業價值的業務模型。

因此數據中臺的本質更像一種企業架構，是一套接互聯網技術和行業特性，在企業發展的不確定性中，尋找確定性，并且持續沉淀和提煉企業核心能力，最終支持企業快速、高效、低成本進行業務創新和增強的企業架構。

3.5種對外展現形式
（1）服務：指可以提供對外信息查詢、可視化查詢、數據接口、元數據接口等服務形式，用戶可以直接訪問或者通過協議對接到自己的平臺或服務當中。

（2）數據：指數據工作中一個核心的產出，最終以一個統一數倉的形式呈現出來。統一數倉完成一些標準化的工作，把業務都需要的一些通用邏輯進行抽象處理，避免下游使用方在使用過程中的重復處理。因為在重復的處理過程中，可能會引入不一致的口徑或者維度，造成資源的浪費。

（3）平臺：更多面向數據開發人員，對整個的大數據能力進行了平臺化的封裝。提供界面化的數據開發能力，并且數據任務的運維和管理更加高效，同時也會把工作中常用的信息以更好的組織形式展現出來。

（4）投遞：在形成了一套投遞標準之后，去建立一些對應的投遞工具用于進行投遞管理。進一步，在測試和灰度階段也增加了兩個平臺用于保證投遞質量，分別是統計測試平臺和灰度測試平臺。在這兩個階段對質量進行監控，最終保證數據在真正投遞出來之前穩定可能且質量比較高。

（5）標準/規范：中臺要輸出標準流程和規范來讓大家可以快速按照流程和規范去開展工作，而且這個流程和規范一定是方便用于接受的。

二、企業為什么要建數據中臺數據中臺對企業的價值是什么？
數據中臺不等于大數據平臺，數據中臺的核心工作也并不是將企業的數據全部收集起來做匯總就夠了。數據中臺的使命是利用大數據技術、通過全局規劃來治理好企業的數據資產，讓數據使用者能隨時隨地獲取到可靠的數據。因此，數據中臺一旦建成并得以持續運營，其價值將隨著時間的推移將呈指數級增長，主要體現在以下3個方面：

1. 幫助企業建立數據標準
在有數據中臺之前，企業基本不會有全局的數據標準，即使有相關的數據標準，由于沒有數據中臺這個實體形態，數據標準也無從執行。數據中臺的建設天然會幫助企業建設數據標準，包括數據建設規范和數據消費規范。

數據建設規范有諸如數據接入規范、數據建模規范、數據存儲規范和數據安全規范等，數據消費規范包含數據權限規范、數據調用規范以及數據銷毀規范等。這些標準都是建設數據中臺時必須建立起來并依托數據中臺去執行和落地的。

2. 促進中臺組織形成
再宏偉的企業戰略規劃，都離不開一套科學合理的組織去落地執行。數據中臺建設將是企業宏觀戰略規劃的一個重要部分，那么在踐行數據中臺建設的過程中，擺在企業第一位的問題就是如何搭建起一套能穩定護航數據中臺建設及運營的數據中臺班子。

數據中臺這種體系化工程將橫向拉通企業數據相關方，包括中臺建設團隊、中臺運維團隊、數據產品經理團隊、數據資產管理團隊、數據運營團隊等，組成標準的企業數據委員會，從而形成企業真正的中臺組織。

需要說明的是，中臺組織可以是一個橫跨各個業務部門的弱矩陣組織，也可以是一個完整的實體組織。這需要因地制宜，因企業不同而異。

3. 全面賦能業務，促使降本增效
數據中臺的終極價值是降本增效，無論是建設數據標準還是形成中臺組織，其核心目標都是幫助企業達成戰略規劃。

通過數據中臺，可以更加合理地布局團隊；數據從加工生產到使用的整個時間周期將大大縮短；以中臺之力拉通整合企業營銷、交易、服務、庫存、物流等一方數據，結合二方及三方數據，以全局視角，形成強大的數據資產，滋養各業務板塊。

同時有目的性地針對場景，設計出賦能場景的數據應用，幫助其從研、產、銷等多個方面縮短產品研發周期，生產未來一段時間暢銷的產品，精準找到愿意購買公司產品的群體，以至于增強用戶對企業產品及服務的友好體驗，提高用戶對于企業品牌的忠誠度，降低企業運營過程中的損耗，壓縮供應鏈端的周期等。

這些價值都是企業一直以來孜孜追求的目標。

三、企業如何落地數據中臺？
1.什么企業適合上數據中臺
數據中臺的構建需要大量人力物力的投入，所以數據中臺的建設一定要結合企業的現狀，按需選擇，不可盲目跟風。因此，企業在選擇是否構建數據中臺的時，可以從以下幾個方面思考：

首先，看企業是否有一定的信息基礎，是否實現了業務數據化的過程，有了一定的數據沉淀，數據中臺，顧名思義，數據是基礎；

其次，企業是否存在業務數據孤島，是否有需要整合各個業務系統的數據，進行關聯分析的需求，如果有，需要通過構建數據中臺，打通數據孤島，整合各業務系統數據，滿足關聯分析的需求。比如某零售企業，在業務發展初期，商品、銷售、供應鏈等都是獨立的數據倉庫，后期要構建智能補貨系統，需要打通多個業務系統的數據，因此選擇建設數據中臺；

最后，在日常的數據使用過程中是否遇到指標口徑不一致、需求響應速度慢、數據質量差、數據成本高等痛點，如果滿足前兩個條件，且在數據應用中存在以上所述的一些痛點，那建議你可以考慮將數據中臺項目提上日程了。

2.如何落地數據中臺
應從面向“業務價值”入手，簡單來講就是，面向應用更有目標性，能更早地發揮數據的價值，讓企業客戶的數字化轉型路徑不再是一個漫長的周期建設，而是一個逐步演進的過程。換一個更好的理解方式，其實是面向企業客戶實際需求，以及業務價值構建數據中臺。

首先，上數據中臺的最好是業務發展或變化快速的部門，因為這些業務上中臺，一是ROI容易成正比，二也能充分發揮數據的價值，容易得到各方認可；

其次，一開始不一定就得從統一數據口徑入手，是不是可以先容忍數據層面一定程度的混亂，驗證價值。當業務發展起來后，再去治理它，這很大程度上符合敏捷的理念，也符合很多企業的實際情況。

然后，針對業務價值或實際存在的問題提供服務，務實而非務虛。比如，①先上專家或架構師，進行項目診斷；②用產品和解決方案，走通關鍵路徑；③當核心業務問題被解決后，也有一些事情是需要客戶自己來完成，這時也能夠針對性提供一些咨詢服務。

四、行業客戶建設數據中臺需要考慮哪些問題？

建設數據中臺要遵循企業數字化進程各階段的要求，因此，企業數字化發展可以分為數據匯集、融合、開放、智能化處理幾個階段。
第一階段，對于本身已經覆蓋較多信息系統的企業，需要考慮把有關數據匯聚到一起。而對于信息化程度相對偏低的企業，則要實現企業業務的在線化；
第二階段，需要企業評估其自身數據是否已經實現了有機地融合。所謂的“融合”指的是企業通過一種標準把各個系統產生的數據進行有效的資產化。也就是說，這個階段企業需要完成數據治理和歸集工作；

△數據中臺架構圖

第三階段，涉及數據的開放，即企業需要有專門的部門把歸集以后的數據開放給內部各個部門，讓各部門了解企業的數據資產情況，從而更好地實現企業基于數據的服務提升與創新。有條件的企業再把數據開放給生態鏈上下游的企業，實現服務創新、協作方式的重構，從而形成更大范圍的協同；

第四階段，指的是利用數據進行智能化處理。眾所周知，企業通過機器學習等人工智能的方式進行數據處理，可以創造出十分廣闊的增值空間，就像尋找礦產資源一樣，通過數據智能的方式，企業可以從前所未有的角度挖掘出全新的數據價值。

以上的數字化進程對于計劃實施數字化戰略的企業而言，是相對比較適合的一個過程。同時，由于各企業的實際情況不同，各自的戰略也會有所差別。大型企業建設中臺主要需要考慮轉體系問題，即企業應從整個組織、商業模式、戰略協同方面，開展全面的改造，即三個全：全在線、全鏈接、全協同。而發展中企業則需要先考慮“工具化”問題，即企業可以借助數據平臺、工具，首先實現業務的在線化，然后再考慮基于數據的服務提升。

五、數據中臺后續如何發展？
1.更加標準化，且從業務場景出發
數據中臺大多以偏定制化的方式在項目中落地，未來將以更標準化和通用的形式來應對各行業的各類應用需求。且數據中臺距離前端業務場景很近，因此數據中臺的建設將從業務場景出發，先探索數據價值的使用需求，然后將不同業務應用場景對于技術的需求抽象建模成相應的數據服務，再由業務應用場景牽引著逐步建設、快速迭代。

2.將與與SaaS融合
數據中臺是面向內部提供數據服務，并且為前端業務場景提供半成品服務，而SaaS為業務需求方提供標準的完整解決方案產品，兩者之間存在一定的關系，SaaS其實是數據中臺發展的下一階段演化產物。未來數據中臺再往下發展就可以抽象出中臺+SaaS產品服務于整個行業。

3.智能化發展
海量數據與多樣的業務場景導致數據中臺數據量大增，積累了豐富的數據指標，未來數據中臺將會應用智能技術提供通用化智能服務，為業務決策提供直接輔助場景，比如商品銷量預測，千人千面推薦算法、營銷活動預測等。同時，通過智能技術算法可以為前端員工降低數據使用的門檻，提高整體工作效率和生產效率。

六、小結
近幾年很多企業都開始了中臺的建設，互聯網、零售、銀行最先開始。中臺建設的真正困難是組織上的重構，數據中臺能否和組織架構進行匹配，這是一道繞不過去、但必須要邁過去的門檻。數據中臺更像是企業戰略定力、組織架構、技術架構于一體的一種管理理念，企業從戰略角度出發建立統一的基礎底座，利用先進的技術架構和匹配的組織架構來共同推進數據中臺理念的落地。

數據中臺的應用也是定制化、個性化的。如果僅僅是跟隨行業發展大趨勢，不考慮自身情況與特點，照葫蘆畫瓢式的生搬硬套，不僅無法達到降本增效的目的，對于各種資源的投入也是一種浪費。

其次，數據中臺的構建需要從全局考慮，想要達到預期目的，企業內部各部門間在觀念上能否達成一致，實現有效的數據共享，對于企業文化、組織體系的建設是一個考驗。