数据中台体系结构、建设方法和落地实践（3）数据中台的商业价值模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hadoopdevelop/article/details/114026767

本文探讨了数据中台的商业价值困境，包括量化之困、归因之惑和人心难平，并提出数据中台的商业价值模型，包括基础价值——业务呈现和增量价值——业务赋能。通过数据真实反映业务、赋能产品设计、市场营销、业务运营和业务策略，揭示数据中台在企业中的重要性。

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一、前言
二、正文

一、前言

数据中台建设历经坎坷，有过高潮，也有过低谷，被各类自媒体小文写死过无数次，一旦有草动风吹，就从棺材板里，拉出来，锤一波。无聊的同时，也能感受到行业的焦虑和躁动不安，数据中台的概念因阿里而兴，却不会因为阿里数据中台之死而死，换个名字，换个身份，继续折腾而已，比如数字化转型等等。数据不死，中台不死，因为本质上，谈论数据中台，我们聊的是企业的数据应用体系的建设，都2021了，就不在论证一个企业没有数据化支撑的可能性了。絮絮叨叨一大堆，做个结论：中台可亡、数据不死、唯轮回而。
-----------------------------------------------------------------------墓志铭：数据中台死亡鉴定书

二、正文

2.1 数据中台的商业价值困境

2.1.1 量化之困

正如引文所言，既然数据中台必将长久的以各种形态存存活下去，那么就有一个永远都无法回避的问题需要回答，那就是数据中台商业价值度量。关于这个话题，一直是数据人的锥心之痛，既然无法去天桥底下摆摊卖个人信息，数据的价值也就始终无法直接用现金收益来衡量，能够用货币来衡量的东西是商品和服务，而数据以商品或服务的形势存在，对于大部分的企业内部数据系统建设而言，是不现实的，总不能看一个数据报表，就要求业务方支付一定数额的货币，从而满足价值量化的需求（市面上部分靠走私、贩卖用户数据的企业不再此考虑范围之内），此为数据中台的商业价值困境之一：量化之困；

2.1.2 归因之惑

承接前辈的结论，数据是基础设施，是石油，是水电，你总不能要求石油和水电的使用方，把使用石油水电产生的商业价值切分出一部分，比如出租车司机，需要计算92号汽油，到底给带来了多少收益，并且分配给石油公司。分配收益给石油、水电的行为，在当今这个世道，好像确实无法操作，从而导致了数据中台商业价值量化的第二个困境：归因之惑。

2.1.3 人心难平

困扰数据人的第三个价格困境，则在人心，职位有高低，薪资有多寡，格局有局限、视野有高低，立场有不同，总归是屁股决定脑袋。数据中台的商业价值评定，有时候则直接取决于一个企业文化，尤其是一个企业的高层领导个人主观判断，其个人喜好数据和认可数据的价值，则数据有价值，否则就没人家，换句话说：就是说你行你就行，不行也行；说你不行就不行，不行也行。 很多时候，自我安慰的言辞，更多的则是：没有功劳，还有苦劳，呵呵一笑而已。此为数据中台商业价值度量的困境之三。

2.2 数据中台的商业价值模型

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世事纷扰，回归本心，做自己的事，任人评说，唯心安而。静下心来，抽丝剥茧，总结和归纳，慢慢的也探索出了一条数据人严重的，数据中台商业价值模型，诚如上图所示。不喜勿喷，其听我慢慢道来。

2.2.1 基础价值：业务呈现

数据中台的基础价值在于通过数据真实的反应业务、呈现业务。具体可以表现为对于业务目标、业务对象、业务活动和商品服务的，数字量化。作为一个数据人，只要完成此，就可以安心的领取薪水和报酬了。如果某些人，不认可，可以直接考虑换个认可此结论，毕竟两条腿的人还是比较好找的。
围绕业务目标，真实的呈现业务目标的完成情况，无论是考核业务规模、平台人效、业务收益和客服体验，都可以通过量化时间进度和目标完成情况进行真实反馈。围绕业务对象，我们可以基于业务参与角色的不同，进行用户洞察（有访问行为）、客户洞察（有交易行为）、商户洞察（平台模式）、平台洞察。基于业务过程，则可以从交互行为、交易行为、交付行为和售后服务四个阶段，进行行为事件的数据化呈现。

2.2.2 增量价值：业务赋能

完成业务的数据化呈现，实现了数据中台的商业价值的基础部分，很多时候，无法免俗，虽然证明数据存在的价值，一直是一个数据人所不齿的问题，却又始终无法回避的问题。既然数据不能产生直接的商业价值，那么我们可以考虑到底谁能够产生商业价值，真正产生商业价值的东西是什么呐？是业务，直接操作商品交易买卖的业务系统。那么是否可以考虑数据中台和业务中台融合呢，从而通过优化和改善现有业务，从而实现数据的价值呢，此为我们需要探索和实现的方向，即数据中台的增量价值：业务赋能。
关于数据中台的业务赋能落地，我们后边会以追加案例的方式，进行详述，在这里，只呈现归纳后的几个方向，做个印子。数据中台可以直接赋能产品设计，具体的影响内容，包括用户接口、交互逻辑、业务流程和功能模块；数据中台可以直接赋能市场营销，包括资金预算、投放策略、市场活动和营销活动；数据中台可以直接赋能业务运营，包括呈现业务、发现问题、分析原因和定位问题；数据中台可以直接赋能业务策略，包括营销策略、推荐策略、定价策略和运营策略等。当然还有其他，后续的内内容，我们争取每一个方向，选择一个实际的案例，进行详述。