數據中臺發展進階

數據中臺是以數據驅動業務產生價值的技術架構，2019年被稱為“數據中臺”年，自此，各大互聯網企業爭相推廣數據中臺。

那么，數據中臺是在什么背景下提出的？

數據中臺的提出有何戰略意義？

什么是真正的數據中臺，如何定義數據中臺？

數據中臺構建過程中存在哪些誤區？

數據中臺應該包含哪些要素？

企業該如何構建數據中臺？

1數據中臺的戰略意義PROJECT REPORT

在阿里巴巴“大中臺、小前臺”的中臺戰略背景下，各大互聯網巨頭均結合自身優勢開始探索數據中臺，并對外提供服務。

是什么原因讓互聯網巨頭如此積極地調整組織架構，集中打造數據中臺？為什么數據中臺成為各大互聯網企業爭相部署的戰略高地？

01數據中臺戰略由來

事實上，阿里巴巴很早便開始運用中臺模式滿足業務需求，并于2015年正式提出中臺戰略。中臺戰略的原理是將不同業務通用的工具和技術加以沉淀，成立專門的中臺部門，這樣新的業務需求可以不再重新設計，避免因重復的功能建設和維護造成資源浪費。

構建靈活、多變的組織機制和業務機制是阿里巴巴建立數據中臺的戰略核心。各行業的領頭企業也開始對數據中臺、數字化轉型進行積極探索，力求以數據智能的方式實現生產經營的智能化和精細化管理。

2018年8月末，騰訊宣布組織架構變革，成立技術委員會，未來將打造技術中臺。與此同時，京東、華為、美團等不同業務領域的互聯網公司均著手改革組織架構，積極打通數據平臺，構建數據中臺。至此，數據中臺由概念逐漸變為現實，數據智能賦能業務，用更低的成本、更高的效率為用戶服務的模式逐漸被認可，數據中臺得到進一步發展，掀起了一波數字化轉型的浪潮。

02數據中臺的戰略意義

當企業發展到一定規模后，資源浪費和功能重復建設合成為一種普遍現象。如何保持企業核心競爭力并挖掘新業務是企業必須要思考的問題。數據中臺對企業來說有著至關重要的作用。

數據中臺構建完成之后，不僅可以統一數據，還可以實現數據標準化存儲，為企業梳理可以靈活調用的數據資產。數據中臺形成的數據服務是企業獨有的且能復用的資產，是業務和數據的沉淀，不僅能夠減少各部門、多項目的重復建設，還能幫助企業在競爭激烈的商業環境中形成差異化優勢。

在移動互聯網飛速發展的背景下，無論是有著數十年行業經驗的傳統制造業還是新興的互聯網公司，都面臨著內外部的“困境”。在企業外部，移動互聯網為消費者提供了豐富的產品使用場景，新的需求關系應運而生，但企業的響應速度、服務能力跟不上用戶的節奏。

在企業內部，同樣因為多業務系統的存在，各個組織和部門壁壘林立，CRM、ERP等數據系統無法打通，無法實現多部門有效溝通，為業務提供統一、精確的服務。多種用戶相關的高價值數據只能在內部單一系統內打轉，無法在統一平臺上發揮價值。這就使得企業內部創新不足，最終無法為客戶提供更優質的服務。

長此以往，企業必將在競爭激烈的商業環境中慢慢出局。阿里巴巴敏銳地發現了企業痛點，在經歷了早期“共享事業部”效用發揮失敗的教訓后，硬性要求多平臺業務對接必須經過“中間組織”。

由此，“大中臺、小前臺”組織機制和業務機制構成的“中臺模式”成為了阿里巴巴數字時代發展的有利抓手，帶動了眾多互聯網公司制定中臺戰略。通過數據中臺，阿里巴巴記錄用戶搜索商品的需求，及時為用戶推送相關產品信息，這是阿里巴巴斥巨資打造數據中臺的目的之一。利用企業歷史數據產生價值，也是諸多企業越來越認可的發展之道，是企業決心打造數據中臺的目的所在。

多數公司在開展新項目時，都是由業務部門提出需求，技術部門進行設計和研發。這一方面增加了部門間溝通的成本，另一方面，讓各個業務系統的數據孤島現象嚴重。

隨著用戶的需求越來越多，運營人員面臨的業務問題將不斷增加，提升系統軟件的響應速度、挖掘用戶潛在需求、提高用戶滿意度、減少不同部門的溝通成本，成為企業發展迫切需要解決的問題。

因此，數據治理被企業提上了日程。在經過數據治理局域化、片面化發展后，數據中臺概念誕生了。在阿里巴巴先行實踐下，數據共享成為中臺戰略建設的核心。

中臺戰略并不是一個純技術概念的數據堆砌，而是將企業的核心能力、數據、用戶信息以共享服務的形式加以沉淀，避免各業務部門重復建設、降低新業務生產的成本，使得大多數業務需求由業務團隊自行接入。這種將數據和業務融為一體的模式不僅實現了公司內外信息的流通、提高了內部創新力，同時因為滿足了用戶現在和潛在的需求，數據價值被不斷挖掘出來，力保企業在激烈的市場競爭中屹立不倒。

積極打造數據中臺對企業的長遠發展具有重要意義。

1）顛覆傳統數據縱向架構

數據中臺可以幫助企業快速響應市場需求，提高企業捕捉市場機會的能力；有利于企業形成敏捷組織，根據市場情況快速調整組織架構；有利于企業集中火力，在保證決策正確的同時，節省人力、物力成本，如圖所示。

2）重新定義IT和DT

建立數據中臺可以顛覆企業樹狀建設模式，避免IT部門重復工作，有效控制企業運營成本，可以說是重新定義了IT的工作方式。數據中臺在快速響應客戶需求的同時，避免了業務部門表達業務需求的繁冗程序，有效節省了溝通成本，提高了業務精準下達度，更方便業務部門與技術部門配合研發DT應用。由此可見，數據中臺可讓企業不同職位角色歷盡其責，優化企業用人資源配置。

2如何定義數據中臺PROJECT REPORT

到底什么是數據中臺?數據中臺具備何種能力？數據中臺的應用領域有哪些？數據中臺的建設內容包含什么？下面我們一一解答這些問題。

01多維度解讀數據中臺

數據中臺是全新的架構變革，是能力共享平臺，是有機的一體化平臺，是一種新的技術建設思路。

01數據中臺是全新的架構變革

過去30年，企業數據管理都以傳統的IT架構為基礎，每當技術部門為業務部門解決問題時，都需要建設一個新系統。每個系統自成一體，只為滿足單一的業務需求。這不僅耗費了各部門大量的精力，也難以打通各系統的數據，無法形成更強大的數據能力。

此外，IT輔助管理系統更注重數據采集，各個系統數據孤立存在、煙囪林立。在新的產業互聯網時代，企業需要快速響應外部變化，建立多維度的數據以重塑DT應用，傳統的架構并不適合現在的市場發展情況，而數據中臺架構顛覆了過去30年傳統的IT數據管理架構。下圖所示是數據中臺價值。

數據中臺的工作原理如同飯店滿足食客需求。數據可被比作基礎食材，CRM、ERP等管理系統將數據分門別類地放到數據庫里（中央廚房），通過數據治理技術將數據清洗好，對于某些有特殊要求的數據還需要做深加工。

經過以上處理方式，數據才能提供給業務人員或者技術人員使用，相當于將分類規整好、清洗好的食材交給廚師。業務人員在使用數據時會根據不同的需求對數據進行組合搭配，即對數據進行建模。數據通過建模生成不同的應用方向，再通過可視化將其美化，最終為用戶呈現契合需求的應用產品。

在企業有數據中臺之前，生成應用產品也需要經過數據治理、清洗、建模等流程，但只形成了這款產品的加工鏈，數據沒有實現同步，煙囪式的壁壘由此產生。新的業務需求即使與之前做的產品有重合，仍然需要從頭再做。

在IT管理系統時代，這樣漫長的開發周期需要3到6個月，且實施過程中不能有太多變更，也就是說不能根據業務變化隨時調整需求。這樣的應用研發不僅進度慢、周期長，而且重復建設有共性的功能會造成企業資源和成本的浪費。

企業建立一套完整的數據中臺體系，就相當于建立了一體化的中央廚房。該體系將食材加工裝配好，業務人員直接按需“下單”，隨即生成定制化應用。企業依靠強大的數據中臺服務可以提升競爭力，保持市場有利地位。

02數據中臺是能力共享平臺

過去，企業做項目時，在應用產品研發之初都會強調功能，各個應用的功能或多或少會有重復。企業對這些重復功能的定義并不相同，也沒有沉淀這些共用的功能。

在數據中臺上開發的應用更注重能力共享，以便快速滿足不同需求。數據中臺將數據統一采集、清洗后形成標準數據，并進行存儲，形成大數據資產層。這些數據服務是以實現業務目標為前提的，是企業獨有的，并且具備復用能力，是企業業務和數據的積累。這樣的數據服務不僅能夠幫助企業減少重復建設，還可以減少部門間協作的壁壘，幫助企業提升競爭能力。

03數據中臺是有機的一體化平臺

數據中臺是包含模型資產、應用資產、工具資產、技術資產的賦能平臺，如下圖所示。數據中臺不只是輸出技術能力、數據能力、資產能力、應用能力以及制度能力，也輸出中臺的價值。數據中臺的核心在于賦能業務部門及用戶，快速響應外部需求。

數據中臺是新一代的數據架構思路，其工作原理是以應用為出發點進行數據整合，最終呈現的結果是數據應用的平臺。人們的需求千變萬化，以純技術為導向的數據中臺很難快速響應外部需求。

數據中臺并不是一種端到端的技術平臺，它更注重業務端的使用和業務價值的體現。傳統API能力輸出模式需要中間層的技術轉化，無法快速、高效地產生應用，無法滿足企業多變的需求。企業搭建數據中臺、創建API接口，僅僅是完成了數據中臺建設的一環。

可見，數據中臺的建設需要公司各個部門的多維配合，它是業務、技術和資產的有機結合體，并不是片面的模塊組合。

04數據中臺是一種新的技術建設思路

數據中臺作為一種新的技術建設思路，打破了企業傳統的功能式和集成式建設思路。以前企業打造產品需要先搭建基礎技術架構，再添加應用功能，這種建設思路比較適合產品模式穩定的企業，對于應用需求多變、應用出發點無法統一的公司來說，并不是最佳的選擇。以應用為核心的建設思路才是企業保持長久生命力的關鍵，而建設數據中臺將幫助企業改變傳統的產品應用建設方式。

在過去，企業為提高管理效率，會部署多種管理系統，這些管理系統只能在管理基礎數據、簡單分析業務等方面為決策者提供片面的參考。這種集成式的建設思路無法真正賦能業務，數據應用多樣化，大量臨時的、即時的、分散的需求不時產生，數據模型需要根據業務重點經常調整，僅僅通過聯通各個管理系統賬號是無法及時響應需求的。

02數據中臺的9個基本能力

數據中臺通過9個基本能力賦能企業，下面進行詳細介紹。

01數據服務能力

數據中臺幫助業務部門建立工作臺，業務人員可以通過工作臺快速獲取相關服務，如數據提取、數據分析、數據推送、數據回流等。數據中臺能保證數據服務的性能以及數據的準確性。

數據中臺可以對數據進行加工、治理、切分、建模、打標簽，數據中臺就像一個生態平臺，可以根據業務要求不斷生長出各種數據服務，這些數據服務可以被提取、記錄、監控和審核。

02數據應用開發能力

數據中臺可以向不同業務崗位的工作人員提供個性化的數據探索和分析工具，并在此基礎上生成數據接口，賦予業務人員分析數據的能力。業務人員可以根據需求，探索和發現數據價值，做深度應用開發，這些應用可以變成獨立產品。

03數據處理能力

數據中臺對數據的采集、治理、融合、同步提供了強大的技術支持真正實現了數據的打通和共享。

不同的業務場景需要不同規模的計算平臺處理海量數據，建設數據中臺可以幫助業務人員根據應用需求隨時調度計算能力。

04數據開發能力

數據中臺分析工具、挖掘工具、清洗工具可以幫助上下游企業和外部用戶直接開發應用。數據中臺可以將上下游工具進行傻瓜式包裝，幫助企業針對不同領域的用戶實現數據共享、應用共享。

05自學習和自動完善能力

數據中臺具有自學習能力，可以賦能業務人員。中臺可以不斷疊加能力，將數據和公司資產進行良性循環和回流，賦能業務和技術，并成為一個滾動增長的自學習能力平臺。

06資產沉淀能力

公司內部高價值的資產可以通過中臺沉淀下來，為日后的業務發展提供更多支持。長此以往的沉淀可以幫助公司提升競爭力，使企業在數字化轉型中先行一步。

07數據質量自動跟蹤能力

數據在使用過程中往往有多部門多角色參與，各個部門會定義不同的數據指標、標簽和使用方式，數據治理體系會越來越復雜。一旦數據無法跟蹤，就會導致前端的數據應用出錯，最終影響企業決策，讓企業付出更大代價。數據中臺可以避免出現以上問題，通過數據質量智能追蹤和血緣分析，確保數據質量。

08數據融合打通能力

隨著企業業務增加，發展過程中產生的內部數據與外部數據也會成倍增加，數據互聯互通變得越來越重要。企業自身算力有限，數據之間存在屏障，形成數據煙囪，無法將數據資源轉變為業務驅動力，嚴重浪費數據資源。數據中臺將數據規范化，真正實現數據融合打通，后臺技術部門能夠隨時支持、滿足前臺業務部門的需求。

09IT系統和DT系統風險隔離能力

OA、ERP、CRM等IT系統在企業數據采集、管理方面發揮著重要作用。IT系統的建設目的在于幫助企業管理、存儲數據，DT系統的建設目的在于幫助企業提高效率、深化服務，實現智能化精細管理。兩個系統的目標、定位不同，若隨意嫁接必然導致數據應用分歧。而數據中臺的建設可以幫助企業隔離數據風險，確保系統互不影響。

03數據中臺的3種應用方式

下面詳細介紹數據中臺具備的3種應用方式。

1幫助業務部門靈活進行數據分析

數據中臺改變了業務部門數據分析技術能力不足的窘況。在數據中臺出現以前，業務部門因為缺乏技術能力，面對分析需求時只能求助技術部門。業務部門、技術部門、分析部門的溝通與配合會耗費大量時間成本和溝通成本，分散了技術部門有限的精力。

數據中臺打破了數據的復雜格式，對企業的內部數據、外部數據、結構化數據和非結構化數據進行實時整合與分析，解決了數據應用過程中如何獲取數據的問題，實現了數據共享。通過數據中臺進行加工整理之后的數據直接輸出到具體業務場景的應用端，例如保險銷售可以通過數據中臺反饋的客戶信息定制個性化推銷方案，在數據分析技術方面為業務部門開通了綠燈，業務人員可以自由地進行數據分析。

02幫助技術單元、業務單元、外部單元靈活創建應用

在DT時代，滿足用戶的需求是企業生產經營的首要目標。企業需要借助數據中臺快速響應、探索、挖掘、引領用戶的需求，基于數據中臺開發的智能應用滿足用戶需求，從而創造更多利潤。

企業內部技術部門、業務部門甚至外部供應商等第三方也可以基于數據中臺完成應用的創建，及時、有效地響應用戶需求，直接解決業務問題。數據中臺幫助企業搭建行業生態共享平臺，服務于企業內外部人員及上下游企業客戶。

03技術部門可以不斷構建應用能力，沉淀數據資產和價值資產

數據中臺打通了業務、技術、資產，將分散、凌亂、重復的數據整合為有條理、有脈絡的數據資產，技術部門使用數據資產可以形成持續的應用開發能力，同時推陳出新的應用產生的數據又為新應用的誕生提供了肥沃的土壤，兩者形成閉環。

總而言之，依托數據中臺構建的新應用可以幫助企業實現實時、自動、智能的數據應用。

03數據中臺建設建議PROJECT REPORT

現如今，數據已經成為企業提升競爭力的核心資源，企業在發展過程中要充分發揮數據的潛在價值，將數據變為企業的資產，通過數據發現企業存在的問題，改進企業的管理模式。

建設數據中臺首先要明確目標。構建數據中臺能取得什么樣的效果？對于數據中臺建設的預算投入是多少？企業的CEO和董事會要制定一個關于數據中臺建設的詳細規劃。

建設數據中臺需要統一數據源頭和數據歸集應用，對企業內部的數據資源進行整合、分析，將重復的數據剔除，減少數據重復建設，共享數據，提高業務響應效率，達到降本增效的目的。

企業對數據中臺有認知誤區會導致建設風險。建設中臺需要考慮兼容的問題，需要變革技術架構和更新產品體系。一旦中臺搭建錯誤，基于中臺產生的應用也會出現問題，重新搭建的代價是非常大的。因此，企業要保障數據中臺建設的正確性，并注意各個建設內容的遷移。

數據中臺是完整的數據方案和解決思路，是阿里巴巴在完整的數據體系基礎上，經過反復驗證和試錯而建立的，很多頭部企業或中小企業缺乏海量且完整的數據基礎，無法預測未來企業會出現什么問題，也較難設計出契合企業發展的中臺產品。專業的數據中臺建設團隊能夠將前沿的技術經驗與行業發展情況相結合，保障中臺架構建設的正確性和延展性。