数据中台全面分析总结

数据中台背景介绍

2019年9月，中国IT界正在掀起一股新的汹涌大浪，“中台”这股技术之浪正在席卷IT界的每个角落，并经由IT工厂人员和各界媒体传导至各个行业。数据中台在DT时代的大背景下尤为引人注意，一些先知先觉的企业在讨论和探索数字化转型，谈论有关“数据中台”的概念，有人认为这是新一波的厂商向甲方企业收“智商税”的概念泡沫，有人认为这是给予CIO影响力的权柄，也有人认为这是企业应对“危”与“机”的快速创新利器。利用数据进行创新，看似机遇近在眼前，但各种问题又充斥在每个相关人士的心中。

数据中台的3个核心认知

1．数据中台需要提升到企业下一代基础设施的高度，进行规模化投入

数据中台的目标是提供普惠数据服务，在“互联网+”行动计划和“智能+”的推动下，数字产业化和产业数字化成为数字经济的两大基础。数字产业化（互联网）从C端市场起步进而走向B端市场（互联网+），产业数字化天然在B端市场（+互联网）。数据中台只有在B端市场被企业提升到下一代基础设施的高度，才能帮助企业从根本上解决数字化转型过程中遇到的瓶颈和痛点，例如数据孤岛林立（其实质是底层计算和存储架构的复杂性和异构造成的）、数据资产化程度低、数据服务提供效率与业务诉求严重不匹配等。相比于信息化部门把数据中台中的某些功能和特性作为新技术来局部验证和引入，数据中台更需要企业从战略高度进行顶层设计、确定规模化投入政策、设置更合理的组织架构，才能够确保数据中台作为数据应用的基础设施并落地建设，承担起企业数据资产全生命周期的管理。

2．数据中台需要全新的数据价值观和方法论，并在其指引下形成平台级能力

数据中台所包含的数据技术创新可以在成熟的平台型企业内部孕育，技术的创新和融合应用于很多贴近业务的创新应用场景。但数据中台不仅仅是技术平台，倘若停留于此，就完全忽略了IT到DT的本质变化是围绕数据资产，企业面临的主要矛盾是无法解决业务端的灵活性和经营管理稳定性之间的冲突，单纯地增大技术投入和人才投入都无法保障企业经营效能的持续提升。只有秉持数据价值观和方法论，才可能系统性地解决企业经营发展围绕数据的诸多问题，谁能率先解决面向数字经济特征的全新数据价值观和方法论的问题，并在其指引下打造出平台级能力，谁就能真正意义上帮助企业把数据用起来。

3．数据中台围绕业务、数据、分析会衍生出全新人才素养要求，需要尽快启动人才储备

人才永远是瓶颈，并且人才的具体定义在动态变化，需要为人才准备成长的土壤。信息化历程中从简单的搭建网站、单功能系统开发，到复杂系统开发、建设、运营，再到新技术引入等都曾经是人才具体定义的重要关注点。在社会范围内，信息化人才天然趋向两类企业：成熟稳定的平台型企业或有成熟平台潜力的企业。企业只有围绕数据中台明确了人才在企业的定位和职业通道，才可能吸引到或培养出拥有业务、数据、分析等综合素养的新型信息化人才，企业在数据中台人才储备上需要尽快做起来。

数据来自于业务，并反哺业务，不断循环迭代，实现数据可见、可用、可运营

通过数据中台把数据变为一种服务能力，既能提升管理、决策水平，又能直接支撑企业业务。数据中台不仅仅是技术，也不仅仅是产品，而是一套完整的让数据用起来的机制。既然是“机制”，就需要从企业战略、组织、人才等方面来全方位地规划和配合，而不能仅仅停留在工具和产品层面。

数据需要经过：汇聚 - 提纯 - 可视化 - 变现四个核心关键步骤

汇聚：

数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力，能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据，协助不同部门和团队的数据使用者更好地定位数据、理解数据。

提纯：

可视化：

为了尽快让数据用起来，数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力，让相关人员能够迅速开发数据应用，支持数据资产场景化能力的快速输出，以响应客户的动态需求。多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。

变现：

数据中台与业务中台形成闭环

这个价值框架融入企业的运营活动中就能支撑数据中台的组织地位：数据中台必须拥有与企业的设计部门、制造部门、销售部门等同样重要的地位

数据中台不是单纯的技术叠加，不是一个技术化的大数据平台，二者有本质区别。大数据平台更关心技术层面的事情，包括研发效率、平台的大数据处理能力等，针对的往往是技术人员；而数据中台的核心是数据服务能力，要结合场景，比如精准营销、风控等，通过服务直接赋能业务应用。数据中台不仅面向技术人员，更需要面向多个部门的业务人员。这在建设过程中要特别注意，不论是由信息化部门牵头还是由业务部门牵头执行数据中台项目，都需要在整个企业内部形成一张有共识的蓝图：数据是企业的战略资产

数据中台架构

数据中台是位于底层存储计算平台与上层的数据应用之间的一整套体系。数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性，降低对技术人才的需求，让数据的使用成本更低。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力，服务于企业业务