数字化转型，你懂多少? (九)

9  数字化转型的利器-数据中台

9.1  多维度定义数据中台

        数据中台是全新的架构变革，是能力共享平台，是有机的一体化平台，是一种新的技术建设思路。

1）数据中台是全新的架构变革

        数据中台的工作原理如同饭店满足食客需求。数据可被比作基础食材，CRM、ERP等管理系统将数据分门别类地放到数据库里（中央厨房），通过数据治理技术将数据清洗好，对于某些有特殊要求的数据还需要做深加工。

        经过以上处理方式，数据才能提供给业务人员或者技术人员使用，相当于将分类规整好、清洗好的食材交给厨师。业务人员在使用数据时会根据不同的需求对数据进行组合搭配，即对数据进行建模。数据通过建模生成不同的应用方向，再通过可视化将其美化，最终为用户呈现契合需求的应用产品。

        企业建立一套完整的数据中台体系，就相当于建立了一体化的中央厨房。该体系将食材加工装配好，业务人员直接按需“下单”，随即生成定制化应用。企业依靠强大的数据中台服务可以提升竞争力，保持市场有利地位。

2）数据中台是能力共享平台

        在数据中台上开发的应用更注重能力共享，以便快速满足不同需求。数据中台将数据统一采集、清洗后形成标准数据，并进行存储，形成大数据资产层。这些数据服务是以实现业务目标为前提的，是企业独有的，并且具备复用能力，是企业业务和数据的积累。这样的数据服务不仅能够帮助企业减少重复建设，还可以减少部门间协作的壁垒，帮助企业提升竞争能力。

3）数据中台是有机的一体化平台

        数据中台是包含模型资产、应用资产、工具资产、技术资产的赋能平台，如图9-1所示。数据中台不只是输出技术能力、数据能力、资产能力、应用能力以及制度能力，也输出中台的价值。数据中台的核心在于赋能业务部门及用户，快速响应外部需求。

图9- 1数据中台架构

4）数据中台是一种新的技术建设思路

        数据中台作为一种新的技术建设思路，打破了企业传统的功能式和集成式建设思路。以前企业打造产品需要先搭建基础技术架构，再添加应用功能，这种建设思路比较适合产品模式稳定的企业，对于应用需求多变、应用出发点无法统一的公司来说，并不是最佳的选择。以应用为核心的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而建设数据中台将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。

 9.2  数据中台的9个基本能力

 图9- 2  数据中台的九个基本能力

1） 数据服务能力

       数据中台帮助业务部门建立工作台，业务人员可以通过工作台快速获取相关服务，如数据提取、数据分析、数据推送、数据回流等。数据中台能保证数据服务的性能以及数据的准确性。

        数据中台可以对数据进行加工、治理、切分、建模、打标签等。数据中台就像一个生态平台，可以根据业务要求不断生长出各种数据服务，这些数据服务可以被提取、记录、监控和审核。

2)   数据应用开发能力

        数据中台可以向不同业务岗位的工作人员提供个性化的数据探索和分析工具，并在此基础上生成数据接口，赋予业务人员分析数据的能力。业务人员可以根据需求，探索和发现数据价值，做深度应用开发，这些应用可以变成独立产品。

3)  数据处理能力

        数据中台对数据的采集、治理、融合、同步提供了强大的技术支持，真正实现了数据的打通和共享。不同的业务场景需要不同规模的计算平台处理海量数据，建设数据中台可以帮助业务人员根据应用需求随时调度计算能力。

4）数据开发能力

        数据中台分析工具、挖掘工具、清洗工具可以帮助上下游企业和外部用户直接开发应用。数据中台可以将上下游工具进行傻瓜式包装，帮助企业针对不同领域的用户实现数据共享、应用共享。

5）自学习和自动完善能力

        数据中台具有自学习能力，可以赋能业务人员。中台可以不断叠加能力，将数据和公司资产进行良性循环和回流，赋能业务和技术，并成为一个滚动增长的自学习能力平台。

6）资产沉淀能力

        公司内部高价值的资产可以通过中台沉淀下来，为日后的业务发展提供更多支持。长此以往的沉淀可以帮助公司提升竞争力，使企业在数字化转型中先行一步。

7）数据质量自动跟踪能力

        数据在使用过程中往往有多部门多角色参与，各个部门会定义不同的数据指标、标签和使用方式，数据治理体系会越来越复杂。一旦数据无法跟踪，就会导致前端的数据应用出错，最终影响企业决策，让企业付出更大代价。数据中台可以避免出现以上问题，通过数据质量智能追踪和血缘分析，确保数据质量。

8）数据融合打通能力

        随着企业业务增长，发展过程中产生的内部数据与外部数据也会成倍增加，数据互联互通变得越来越重要。企业自身算力有限，数据之间存在屏障，形成数据烟囱，无法将数据资源转变为业务驱动力，严重浪费数据资源。数据中台将数据规范化，真正实现数据融合打通，后台技术部门能够随时支持、满足前台业务部门的需求。

9）IT系统和DT系统风险隔离能力

        OA、ERP、CRM等IT系统在企业数据采集、管理方面发挥着重要作用。IT系统的建设目的在于帮助企业管理、存储数据，DT系统的建设目的在于帮助企业提高效率、深化服务，实现智能化精细管理。两个系统的目标、定位不同，若随意嫁接必然导致数据应用分歧。而数据中台的建设可以帮助企业隔离数据风险，确保系统互不影响。

9.3 数据中台的3种应用方式

1) 帮助业务部门灵活进行数据分析

        数据中台打破了数据的复杂格式，对企业的内部数据、外部数据、结构化数据和非结构化数据进行实时整合与分析，解决了数据应用过程中如何获取数据的问题，实现了数据共享。通过数据中台进行加工整理之后的数据直接输出到具体业务场景的应用端，例如保险销售可以通过数据中台反馈的客户信息定制个性化推销方案，在数据分析技术方面为业务部门开通了绿灯，业务人员可以自由地进行数据分析。

2) 帮助技术单元、业务单元、外部单元灵活创建应用

        在DT时代，满足用户的需求是企业生产经营的首要目标。企业需要借助数据中台快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求，基于数据中台开发的智能应用满足用户需求，从而创造更多利润。

        企业内部技术部门、业务部门甚至外部供应商等第三方也可以基于数据中台完成应用的创建，及时、有效地响应用户需求，直接解决业务问题。数据中台帮助企业搭建行业生态共享平台，服务于企业内外部人员及上下游企业客户。

3) 技术部门可以不断构建应用能力，沉淀数据资产和价值资产

        数据中台打通了业务、技术、资产，将分散、凌乱、重复的数据整合为有条理、有脉络的数据资产，技术部门使用数据资产可以形成持续的应用开发能力，同时推陈出新的应用产生的数据又为新应用的诞生提供了肥沃的土壤，两者形成闭环。

        总而言之，依托数据中台构建的新应用可以帮助企业实现实时、自动、智能的数据应用。

9.4  数据中台建设建议

        建设数据中台首先要明确目标。构建数据中台能取得什么样的效果？对于数据中台建设的预算投入是多少？企业的CEO和董事会要制定一个关于数据中台建设的详细规划。

        建设数据中台需要统一数据源头和数据归集应用，对企业内部的数据资源进行整合、分析，将重复的数据剔除，减少数据重复建设，共享数据，提高业务响应效率，达到降本增效的目的。

        企业对数据中台有认知误区会导致建设风险。建设中台需要考虑兼容的问题，需要变革技术架构和更新产品体系。一旦中台搭建错误，基于中台产生的应用也会出现问题，重新搭建的代价是非常大的。因此，企业要保障数据中台建设的正确性，并注意各个建设内容的迁移。