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數(shù)據(jù)中臺(tái)主要是通過(guò)復(fù)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)來(lái)驅(qū)動(dòng)前線業(yè)務(wù)的高速創(chuàng)新和改造，如果要是給數(shù)據(jù)中臺(tái)下個(gè)定義的話，從企業(yè)管理層面來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)是個(gè)組織。

一、數(shù)據(jù)中臺(tái)起初是個(gè)企業(yè)管理概念

很多人都知道“中臺(tái)”這個(gè)名詞，在國(guó)內(nèi)最早是由馬云提出來(lái)的。2015 年，馬云參觀了一家芬蘭游戲公司——Supercell。觀察到 Supercell 每個(gè)游戲開(kāi)發(fā)的小團(tuán)隊(duì)都只有六七個(gè)人，但是他們開(kāi)發(fā)新游戲的速度特別快，同時(shí)放棄游戲也很快。而能夠做到這一切的主要原因是他們把游戲開(kāi)發(fā)過(guò)程中用到的一些通用的游戲素材和算法整理出來(lái)了，作為工具提供給小團(tuán)隊(duì)使用，同一套工具可以支持多個(gè)游戲研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

馬云發(fā)覺(jué)這種方法很好，不久之后，阿里就成立了一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的團(tuán)隊(duì)，“數(shù)據(jù)中臺(tái)”這個(gè)名詞也漸漸在國(guó)內(nèi)流行起來(lái)，在公開(kāi)場(chǎng)合中談數(shù)據(jù)中臺(tái)的企業(yè)也多了起來(lái)，原因也很簡(jiǎn)單，大家都想往更新、更熱的概念上湊，增強(qiáng)用戶購(gòu)買欲、推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)中臺(tái)首先是個(gè)企業(yè)管理概念，“主要是通過(guò)復(fù)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)來(lái)驅(qū)動(dòng)前線業(yè)務(wù)的高速創(chuàng)新和改造，如果要是讓我給數(shù)據(jù)中臺(tái)下個(gè)定義的話，從企業(yè)管理層面來(lái)看，我認(rèn)為數(shù)據(jù)中臺(tái)是個(gè)組織，它提供 3 個(gè)方面的東西：共享的數(shù)據(jù)服務(wù)（Data-as-a-Service）、集中治理數(shù)據(jù)資產(chǎn)（Goverance）、用數(shù)據(jù)改造業(yè)務(wù)（Data changes business）。”

如果從企業(yè)管理概念出發(fā)，理論上來(lái)說(shuō)，不使用 IT 技術(shù)也可以完成數(shù)據(jù)中臺(tái)。舉個(gè)不太恰當(dāng)?shù)睦?，假設(shè)我們匯總了紙質(zhì)報(bào)表，進(jìn)行人工審核，并從中得到了某些趨勢(shì)洞察，進(jìn)而改造了多條前線業(yè)務(wù)，那么這些紙質(zhì)報(bào)表也可以稱之為“數(shù)據(jù)中臺(tái)”。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)是有其時(shí)代背景的，如果市場(chǎng)處于空白期，我們根本就不需要數(shù)據(jù)來(lái)輔助決策，當(dāng)紅利期過(guò)后，存量市場(chǎng)變得越來(lái)越小，這時(shí)企業(yè)之間就要比拼誰(shuí)的服務(wù)質(zhì)量更高、誰(shuí)的成本更低、人效更高。

于是，就出現(xiàn)了之前爆火的信息化，企業(yè)從手工作坊式轉(zhuǎn)型到用電子系統(tǒng)來(lái)管理。當(dāng)企業(yè)完成了內(nèi)部的組織架構(gòu)調(diào)整和信息化之后，并且簡(jiǎn)單的、侵略性的市場(chǎng)推廣不再奏效時(shí)，才適合聊數(shù)字化驅(qū)動(dòng)前線業(yè)務(wù)的高速創(chuàng)新增長(zhǎng)，也正是在這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)才會(huì)出現(xiàn)“數(shù)據(jù)中臺(tái)”這樣的概念。

二、數(shù)據(jù)中臺(tái)過(guò)渡到技術(shù)概念

從數(shù)據(jù)中臺(tái)的由來(lái)看，它是個(gè)企業(yè)管理概念，為什么很多人在談到“數(shù)據(jù)中臺(tái)”的時(shí)候都談到技術(shù)呢？

在信息化時(shí)代，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中臺(tái)的組織的主要職責(zé)就是維護(hù)數(shù)據(jù)、并提供數(shù)據(jù)服務(wù)，而他們使用的工具通常是電子信息相關(guān)的技術(shù)，所以很自然的，數(shù)據(jù)中臺(tái)就會(huì)從一個(gè)企業(yè)管理概念過(guò)渡到技術(shù)概念?！?/p>

從技術(shù)概念來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)和另一個(gè)平行概念有點(diǎn)相像——數(shù)據(jù)平臺(tái)。如果非要在技術(shù)概念的層面給數(shù)據(jù)中臺(tái)下個(gè)定義，數(shù)據(jù)中臺(tái)就是以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)為目的的數(shù)據(jù)平臺(tái)。對(duì)應(yīng)前文提到的數(shù)據(jù)中臺(tái)包含的三個(gè)內(nèi)容，數(shù)據(jù)平臺(tái)本身就提供共享的數(shù)據(jù)服務(wù)和集中治理數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

所以數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)平臺(tái)的區(qū)別就在于是否以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)為目的，并不是所有的數(shù)據(jù)平臺(tái)都有此目的，例如 Data Lake 是整個(gè)數(shù)據(jù)鏈條中比較靠底層的部分，它不是直接來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的，而是為了向上上一層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者更上層提供數(shù)據(jù)，所以，Data Lake 不能稱之為數(shù)據(jù)中臺(tái)，頂多可以稱為數(shù)據(jù)中臺(tái)的一部分。

想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)需要經(jīng)歷哪些階段呢？

關(guān)鍵的有三步：

• 第一步，需要有個(gè)完整的地方把所有數(shù)據(jù)串聯(lián)起來(lái)；
• 第二步，數(shù)據(jù)需要打通，并被整理好；
• 第三步，數(shù)據(jù)要能夠驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

其中，只有第二步和軟件架構(gòu)有關(guān)系，其它兩步與軟件架構(gòu)的關(guān)聯(lián)都不是那么緊密，第一步是信息化，第三步與管理層更緊密。

數(shù)據(jù)中臺(tái)中包含了很多系統(tǒng)，如果非要?jiǎng)澐忠幌聰?shù)據(jù)中臺(tái)的組成部分，一種典型的設(shè)計(jì)可以分為三層，從最底層到最上層分別為：Data Lake、Data Warehouse 和 Data Mart，再往上面就是對(duì)接 BI。

比如 Kyligence 就提供有下一代的智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品，處于 Data Mart 或 Data Warehouse 的定位，負(fù)責(zé)底層大數(shù)據(jù)與上層 BI 的高速對(duì)接，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，賦能前線業(yè)務(wù)。

在 Kyligence 接觸的客戶中，已經(jīng)有不少企業(yè)內(nèi)部建立了中臺(tái)的項(xiàng)目，Kyligence 也被貼上了“中臺(tái)供應(yīng)商”參與其中，而我們提供的技術(shù)方案實(shí)質(zhì)并沒(méi)有因?yàn)橹信_(tái)這個(gè)概念而發(fā)生變化。

三、數(shù)據(jù)中臺(tái)的企業(yè)與數(shù)據(jù)中臺(tái)的關(guān)系

前文提到現(xiàn)在談數(shù)據(jù)中臺(tái)的企業(yè)特別多，如果我們把這些企業(yè)稍稍分類一下，大致可分為三類：

• 第一類是做大數(shù)據(jù)營(yíng)銷、SaaS 企業(yè)；
• 第二類是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、開(kāi)發(fā)平臺(tái)類企業(yè)；
• 第三類是外包咨詢類軟件企業(yè)。

當(dāng)然，這些企業(yè)中不乏有炒概念的，但除去這些，我們來(lái)看看這三類企業(yè)和數(shù)據(jù)中臺(tái)有哪些聯(lián)系？

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷、SaaS 企業(yè)：這類企業(yè)主要提供的是共享的數(shù)據(jù)服務(wù)，即 Data-as-a-Service。

如果更加直白的來(lái)說(shuō)，它們具備一定的數(shù)據(jù)能力，是一個(gè)工具可以被用來(lái)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。當(dāng)他們理解了用戶的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)方式，并把這種增長(zhǎng)方式與其 SaaS 產(chǎn)品結(jié)合起來(lái)，那么勉強(qiáng)可以成為數(shù)據(jù)中臺(tái)，否則他們永遠(yuǎn)提供的是數(shù)據(jù)服務(wù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、平臺(tái)開(kāi)發(fā)類企業(yè)：數(shù)據(jù)庫(kù)其實(shí)是在數(shù)據(jù)中臺(tái)更低一層的系統(tǒng)，企業(yè)因?yàn)樾畔⒒臍v史周期不同，會(huì)沉淀非常多的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

如果我們認(rèn)可了前面數(shù)據(jù)中臺(tái)從最底層到最上層分別為 Data Lake、Data Warehouse 和 Data Mart，那么數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等企業(yè)只能是數(shù)據(jù)中臺(tái)的一部分，無(wú)法成為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

外包咨詢類企業(yè)：與前兩類企業(yè)相比，這類企業(yè)提供的更多的是一個(gè)解決方案，根據(jù)客戶定制化需求交付產(chǎn)品。同時(shí)也可能是對(duì)“數(shù)據(jù)中臺(tái)”概念理解最深刻的一類企業(yè)。

四、數(shù)據(jù)中臺(tái)是個(gè)新概念嗎？

數(shù)據(jù)中臺(tái)是個(gè)新概念嗎？

在國(guó)內(nèi)是，但全球來(lái)看并不是。早在三年前，Hortonworks 在都柏林舉辦 Hadoop Summit 活動(dòng)，其 CEO RobBearden 帶來(lái)的 keynote 分享“Data is ?Transforming the World of Business”就與數(shù)據(jù)中臺(tái)有異曲同工之妙。

由于國(guó)外數(shù)字化建設(shè)進(jìn)程總體領(lǐng)先，在數(shù)年前就提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商務(wù)革新的概念，僅大會(huì)上提到的案例就覆蓋了風(fēng)控、醫(yī)療、智能汽車等多個(gè)領(lǐng)域。

現(xiàn)在只是國(guó)內(nèi)恰好發(fā)展到這一階段了，數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念適時(shí)被提出來(lái)了，它的精妙之處在于指出了我們已不再處于野蠻生長(zhǎng)的狀態(tài)了，而是需要使用精細(xì)化來(lái)提高質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)下一輪增長(zhǎng)。

• 首先，企業(yè)組織架構(gòu)很明顯的變化會(huì)是，之前負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的部門或團(tuán)隊(duì)可能缺乏話語(yǔ)權(quán)，但是建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)之后，數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)化被動(dòng)為主動(dòng)；
• 其次，之前數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的主要工作是項(xiàng)目管理、需求管理等等，現(xiàn)在可能還需要研究業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和模型等；
• 第三，數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)要從傳統(tǒng)的支撐角色逐步向運(yùn)營(yíng)角色轉(zhuǎn)變。

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