数据中台热度下的理性思考

数据中台热度下的理性思考

一、数据中台是真的“热”

在2018年之前可能只有一少部分人在谈“中台”，从2018年下半年开始，随着“BAJT”这些互联网头部公司的追捧，“中台战略”在中国迅速火了起来。2019 年的科技圈，最火概念之一就是「数据中台」，也有人将2019年称之为「数据中台」的元年。

2018 年 9 月，腾讯宣布新成立云与智慧产业事业群(CSIG)和技术委员会，后者将负责打造技术中台。

2018 年 11 月，阿里云事业群升级为阿里云与智能事业群，并开始对外输出中台能力。

2018 年12月，百度调整组织架构，由百度创始人、董事长李彦宏发信宣布：“百度将打造AI时代最领先的技术平台，实现前端业务和技术平台的资源高效统筹及组织全面协同。”

紧接着，2019年初，京东集团人力资源部发布关于京东商城组织架构调整的公告，公告内容称：“在新的组织架构下，京东商城将围绕以客户为中心，划分为前中后台。中台为前台业务运营和创新提供专业能力的共享平台职能。”

据知名调研机构Canalys2019年2月的相关数据报告，2018年全球云计算市场规模突破800亿美元，达到804亿美元，未来10-15年，“数据中台”也许会超越今天的云计算市场，形成一个万亿级市场，同时中国也将诞生1—2家SAP级别企业。

这股数据中台热，让很多科技企业都看到了这个「风口」，相继开启了数据中台的市场争夺战，都希望成为那头站在风口插上翅膀的「猪」。在这股数据中台热之风之下，很多企业也都跃跃欲试，希望借助数据中台驱动企业管理和业务创新，谱写出一个造富神话。

二、数据中台是什么?

有人说：数据中台就是一个加强版的数据仓库;

有人说：数据中台是大数据平台的延伸，是大数据的下一站;

有人说：数据中台是数据资产的治理和应用的平台;

有人说：数据中台是提供场景驱动的数据API、智能API的能力平台;

有人说：数据中台是对内进行数据共享、对外提供数据开放的数据服务平台;

阿里的客户画像、产品推荐引擎，强调“千人前面”。在笔者看来「数据中台」也应当是“千人千面”的，以上对于说法都有道理，都正确，只是在不同的应用需求场景下的不同定义而已，不同的行业、不同的企业、不同的业务，所需要的数据中台并不同。

三、什么样的企业需要数据中台?

要说清楚哪些企业需要数据中台，我们不妨先看看都哪些企业在做数据中台。

如上文，数据中台的主要推动力量首先是“BAJT”这些互联网头部公司;其次，部分大金融公司，例如兴业银行也在调整组织架构，建设数据中台、推动“互联网+金融”的落地;第三，还有一些大型快消品的零售企业正在进行数据中台的探索，例如：百果园、耐克。我们不难发现不论是互联网公司、大型金融企业(银行、保险公司)还是大型的零售企业，他们都有以下几个共同的特点：

1、互联网+

金融公司、品牌营销企业、电信运营商、大型零售企业，以及BAJT等互联网公司，这些企业不是原生的互联网企业就是通过转型基于互联网来开展业务的企业。基于互联网开展相关的业务，尤其是移动互联网的应用为企业的需求端(市场和销售)带来了更多的机遇和挑战。互联网+，让企业有了驱动创新、跨界融合、重塑生态的可能，企业将可共享业务能力的提炼和可沉淀的数据资产放在一起，构建数据中台，以应对前端多变的竞争环境。数据中台的建设对互联网+下的企业人才、组织、服务、产品以及商业模式的创新、企业跨界融合和产业链的打通，重塑企业竞争生态将起到基础支撑作用。

数据中台“热”下的“冷思考”

2、数据量大

不论是金融、保险、证券、电信运营商这类大型企业，还是不“BAJT”这类大的互联网公司，他们都是IT建设较早、多年来沉淀了大量的数据资产。如果要给这类企业打个标签的话“大数据”无疑是其中一个重要标签，此类企业的日产生数据量是以每天TB级别计算的;而这些数据来源也比较复杂，有的是来自企业内部的各相关系统，有的是从外部采集/采购过来的数据;数据形态是

多样的，呈现出结构化/半结构化/非结构化数据，实时/非实时数据并存的状态。企业需要通过对数据进行加工处理，形成高质量的数据服务，赋能业务、突破业务瓶颈，驱动业务创新、释放数据价值，数据中台无疑是这类企业非常合适的解决方案。

3、IT能力强

企业的IT能力主要从三个方面评价，①IT基础设施的建设情况，网络、云计算、应用系统的建设情况;②IT组织与人才队伍建设情况，IT人员占比、能力分布;③IT规模、信息化应用水平以及ROI等。大概在8年前，工商银行在实施统一开发平台时，当时的IT技术人员规模就有2000多人，为工商银行提供开发、实施、运维等IT服务。这2000多人包括了工商银行自身的IT团队和外包的信息化人员，从IT人员占比上来说像工商银行这样的企业就不是普通企业能够比拟的。对于互联网公司，可以说至少80%以上都是IT人员。所以，不论是金融、运营商还是互联网公司，这些企业自身的IT能力都特别强，强大的IT能力有利于推动IT架构的改进和共性能力的沉淀。

4、组织机构灵活

企业建设数据中台，最核心的是在企业级复用数据中台的服务能力和共享数据，而这些服务能否被有效复用，数据能否被有效共享，很大程度上取决于企业文化和组织体系的建设。笔者曾经接触过一个国内大型集成商企业，工作原因和该企业的多个部门都一些的往来，发现这家企业的每个部门都在搞自己的一套“基础技术平台”(可以理解为现在的技术中台)。对于“基础技术平台”他们各部门的定位和理解是比较一致的——提供各种底层基础功能，为业务应用的开发提供支撑。但每个部门都有自己的想法，搞法也不相同，有的是自己招人建团队在做，有的是采购第三方供应商产品。这家企业是典型的组织层级较深，组织间各种为政，这与“数据中台”要求的灵活的组织体系是不符的，在不调整组织架构的情况下，“数据中台”也很难在该类企业落地。

四、数据中台的演进史

按照著名的“诺兰模型”，「数据中台」的产生并不是意外，而是信息技术发展的必然产物，而「数据中台」也并非是一个新生的事物，按照「中台」的核心思想“提供共性能力和共享数据的服务平台”，不论是传统的SOA、还是数据仓库，其本质的思想并没有改变，只是随着技术的发展，时代赋予了「数据中台」的能力和职责更为明确和智能了。