数据中台:下蹲,是为了跳得更高

来源:中国软件网 作者:赵满满 2021-04-26 19:53:52.0 阅读:118

[摘要]:中台,特别是数据中台,这一中国原创的技术,从发展之初如猛龙过江,勇往直前,受到了行业龙头用户的青睐和背书;到后来质疑声渐起,传说的国酒茅台数据中台歹戏拖棚,以及数据中台建设的高投入和低成效等。

中台,特别是数据中台,这一中国原创的技术,从发展之初如猛龙过江,勇往直前,受到了行业龙头用户的青睐和背书;到后来质疑声渐起,传说的国酒茅台数据中台歹戏拖棚,以及数据中台建设的高投入和低成效等。

2020年底,网传阿里董事局主席张勇在内网发帖称,“现在阿里的业务发展太慢,要把中台变薄,变得敏捷和快速。”此言一度被解读为阿里“过河拆中台”。

一时间,数据中台市场的声音少了,声量小了。

不过,中国软件网持续关注数据中台,发现数据中台在加速企业数字化转型方面的作用日益明显!

下蹲,是为了起跳,是为了跳得更高。数据中台在面对3000万传统企业数字化转型机遇,正在打造全新的增长“引擎”。

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数据中台的“四根支柱”

对于一个信息化系统,普通人都知道有一个前台,面对业务和用户,为用户和业务提供服务。前台历来讲究敏捷。

也知道有一个后台,保存大量的数据,对数据进行处理,并将结果快速发送到前台,因而后台一般大而厚重。

当一个企业足够大,或者业务迅速增加时,为了快速响应前端业务和用户的需求,要求后端能够提供更快的处理速度,能够提供更多的数据服务。但是后台过于庞杂,难以快速满足前台的需求。

因此阿里在前后台之间,增加了中台,积淀了能力和资源,能够快速向前台提供服务。

这种小前台、大中台、厚后台的思路,毋庸置疑在阿里的世界中取得了非常明显的效果:业务快速扩展,消费者数据得到复用,用户营销被做到了极致等。

阿里确实依靠中台战略体系,在短短几年内就成为行业霸主——尤其是数据中台,创造了不可估量的价值。

现在来看,阿里中台战略结构主要以数据中台、技术中台为支撑,业务中台为总成。马云曾直言,数据中台让“阿里本质上是家数据公司”落在实处!

中国软件网认为,数据中台背后可能包含一套软件系统或者标准化产品,但数据中台更多的是强调发挥数据价值的能力。数据中台也逐渐从项目型,向产品方案型发展,否则难以适应数字化敏捷性的需求。

笔者认为,数据中台市场不管是技术中台、业务中台、数据中台、AI中台等,其概念主要包括四个支柱:

一是打通系统,汇集数据。 企业传统的信息系统底层计算和存储架构的多源和异构形成系统烟囱和数据孤岛,需要一套机制将新老模式融合,整合分散在各个孤岛的数据,形成数据服务能力。

数据中台首要功能是将企业信息化架构由不同平台下分散的烟囱式系统集群,变革为部署在同一平台下基于服务的应用系统集群。基于数据中台,企业可以打通和汇聚多源数据,实现数据资产化和内外部数据的整合,有效解决企业的信息孤岛问题,提升数据采集和数据转换的效率和质量。

必须明确,数据中台几乎不产生数据,主要是各种数据的接入,数据往往会分散在不同的网络环境、不同的系统和存储中,一般数据中台首先会考虑数据汇聚,把异构网络、异构数据方便、快速、准确的采集到中台。

二是融合技术,提升数据能 力。 各类数据技术是构建数据中台的基础,能够高效对数据进行统一采集、处理、储存、计算、分析和可视化呈现,使数据最终与业务链条结合,真正转化为企业核心资产。

数据中台搭建需要大数据、云计算、AI等技术应用的平台,能快速适应业务发展需要的处理能力。如大数据技术涉及数据采集和清洗,统一数据存储、计算口径,提供报表、数据分析和可视化的能力。

云计算确保数据运算的即时性与高效性,提供更高的灵活性,更强的可扩展性,是企业的降本增效的催化剂。

人工智能提升对异构数据的处理能力,与应用场景深度融合,实现智能预测、智能决策等数据分析智能化,将环节中的脑力劳动知识和经验沉淀下来。

中台应该融合不同的技术,提升数据处理的能力。

三是实现数据能力的复用与共享。 数据中台将不同业务场景的通用能力抽离出来,下沉到一个共享平台,共享和复用给前端应用系统,实现特定的数据应用,更好地支持前台系统的灵活变化。,,它

数据中台的核心思想就是复用和共享,可以确保同一类或同一个数据来源的惟一性,实现了对数据的集中化储存,使数据在应用端的复用和共享变得触手可及。

在数据中台上企业还可以构建模型,并将其作为知识沉淀在中台内,可在数据应用端调取进行复用,可根除IT系统重复建设的现象,为数据存储和数据管理带来便利。

四是针对不同行业或者领域,提供数据服务。 不同的行业或者领域需要不同的数据服务,如消费者画像、会员个性化服务等,形成针对不同企业的数据服务,支持企业业务发展,为企业数据治理效率的提升、业务流程与组织架构的升级、运营与决策的精细化赋能。

当然,一些专家认为,中台更是一种企业组织管理模式和理念,企业从战略上构建统一的协同基座即中台化组织,以协调和支持各业务部门,用技术拓展商业边界,为新业务、新部门提供成长空间。

这种组织中台也是中台思想的一种体现,但是更多的是一种管理思想。

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数据中台的四类供应商

阿里依靠自己的实力,孵化出了几十家数据中台企业。互联网和云服务企业也纷纷发展自己的中台战略。

中台战略更是横向扩展,适应企业智能化的需求,发展出了AI中台,百度将AI中台玩得炉火纯青,为企业快速搭建AI应用提供平台。

在相对沉寂的2020年,数据中台市场一路飙升。

艾瑞咨询报告显示,2020年数据中台市场规模达到68.2亿元。随着企业数字化转型驱动,市场需求将持续增加,数据中台行业增长势头明显,市场规模快速扩张,预计将在2023年达到183.2亿元,增长速度惊人!

中国软件网观察,目前进入数据中台领域的企业越来越多,而且资本市场依旧看好这一领域,投资范围也在不断扩大。

目前数据中台市场的主要参与这包括以下几类:

一是互联网企业和云服务商。 典型的代表企业如阿里云、腾讯云、华为云,以及百度、京东、滴滴等。这些企业拥有内部落地中台战略的实际经验,坚持对外输出服务。提供底层技术能力、可标准化封装输出的产品和解决方案,同时为行业发展输出资源、核心技术、方法论和工具体系。

前文所说的阿里抛弃中台说有点武断,阿里云总裁张建锋在接受采访时提到:未来做深基础,做厚中台,做强生态。腾讯技术中台战略一直走得很稳健。百度把中台扩展到了AI领域。美团被曝正在打通大众点评、摩拜等各业务间的数据,构建数据中台。

二是独立数据中台开发商。 阿里和腾讯在其生态发展战略中,明确培育上亿市值的中台企业。目前,市场上出现了大量的专业数据中台开发商。

这些数据中台的主力军也是企业数字化的开路先锋。它们以数据中台相关技术、工具为服务核心,既作为头部公司的生态合作伙伴,提供实施服务,同时也深入行业,深耕场景及垂直行业,创造了大量的数据中台成功应用。

代表企业众多,如云徙科技、袋鼠云、企加云、百胜软件、数澜科技等。中国软件网相信,未来几年这些企业中不少企业会成功IPO。

三是数据与人工智能公司。 不管是数据公司,还是AI公司,目标都是服务企业数字化,专注一项技术后,也必须将其落地到企业的数字化应用场景中。

像明略科技、星环科技、神策数据、百分点等企业具备数据资源或者大数据处理能力、AI技术等,能帮助企业客户补缺短板,快速开展应用落地。

四是软件企业。 目前软件企业都将自身定位于企业数字化服务商,数据中台市场当然不能缺少他们。

用友、浪潮、金蝶等在数据中台建设上后发力量强大,拥有丰富的ToB服务经验和客户资源,积累大量垂直行业的认知和洞察,能快速梳理企业业务及流程,准确识别客户需求,能基于中台架构输出综合的数字化转型服务。

不过中国软件网相信,数据中台市场参与的企业越来越多,如过江之鲫,整合、兼并、调整等在所难免,留下的将愈战愈勇。

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数据中台行业化

中国软件网两年前就明确预言,数据中台必将行业化。回望几年的发展,数据中台包揽每个行业的应用越来越少,而行业化的数据中台发展理念越来越强化

作为中台发展理念的始作俑者,以前,阿里一直向各行各业提供通用性数据中台,并有了越来越多的成功应用案例。

而最近一两年,阿里巴巴中台开始拥抱行业,提高数据中台的行业和场景针对性。

在2020阿里云线上峰会上,阿里巴巴发布数字政务中台。数字政务中台提供政务知识引擎、服务事项、事件受理、服务评价等产品能力模块和系统集成工具。应用这些产品和工具,政务部门能够在手机APP、小程序、网站、政务服务大厅、社区服务站等服务终端快速构建政务服务应用。

阿里云推出的金融级数据中台,助力金融机构构建全方位数据资产化的整体方案,从数据和组织变革的层面加速数字化转型升级。

据介绍,阿里云金融数据中台是集方法论、工具、组织于一体,帮助银行、保险、证券等金融机构把数据智能等能力嵌入到业务流程中,赋能组织和员工,进而实现金融业务增长和创新,让数据以资产化的方式为业务的增长而赋能。

阿里云的数据中台产品已经针对零售、金融、政务和互联网四大行业,提供具有行业属性的解决方案。

专业的数据中台企业云徙科技不断拓展。先是成立了专门针对餐饮零售行业的成长型企业用户的云徙数盈,后又成立了第一家行业专业子公司——云徙数瓴。

云徙数瓴将聚焦于地产行业,以数字中台为基础,深耕服务地产行业数字化。作为地产数字化新势力,截止目前,云徙数瓴已服务于碧桂园、万科、富力集团、龙光地产等20+一流房地产企业,以出色的表现为伙伴进行数字化赋能。

泛零售业。 在零售企业中,随着线上线下各种零售渠道的涌现,线下门店、自有商城、电商平台、社交软件平台等渠道也带来大量碎片化的数据。业务系统的割裂和渠道的分散弊端逐渐暴露,即无法通过统一的会员数据管理搭建全场景的消费者画像,无法实现精准营销。

数据中台的建设整体上提升了零售企业的数据能力,使企业能够以数据为导向进行销售策划、选品铺货策略制定、商品运转与库存预测等,实现对消费者的精准分析以及对终端市场变化的灵活应对。

例如,上海顶誉和云徙数盈联合梳理久久丫的9大核消费者运营场景、25个子场景,围绕这些场景,构建业务主流程与细节流程,建立新营销中台,打通企业内外部数据,充分进行数据流通,确保消费者的数据在各个渠道、每个环节能够互通,保证消费者体验始终如一。

政务。 用户规模扩大挑战“一网通办”平台对高并发的承压和快速响应能力;服务不断进化挑战“一网通办”平台对功能和应用进行多渠道敏捷迭代的能力。

基于微服务的中台化系统架构,可以实现对办事全流程咨询、办理、交付、评价等环节的全面覆盖,以及用户管理、安全监测、数据分析等需求的有效满足,通过‘用户通’‘证照通’‘材料通’‘支付通’‘物流通’‘消息通’,为用户提供‘一件事办理’和‘全程网办’等新时代网上办事体验。

目前,地方政府部门依托数据中台提供的统一的数据采、建、管、用能力,能实现政务领域数据的统一管理,基于各部门打通的数据能展开更深度的数据洞察,提升部门内和跨部门的办公及办事效能,促进政府工作精细化开展,全面提升政府面向公众的便捷服务能力、科学化的决策能力,为政府带来新的治理模式和服务模式。

制造业。 工业企业陆续上线了ERP、SCM、SRM、WMS、PLM、MES等工业管理系统,以及一些与上下游厂商协同的编码系统、SPC、质量追溯系统等,如何高效集成异构的工业数据,构建企业级的数据架构和完备的数据服务体系?

数据中台无疑是回答这一问题的一个合理的解决方案,但由于工业企业生产制造流程复杂且专业性强,而目前的数据基础设施相对薄弱,数据应用服务仍处于早期阶段,数据中台在工业领域仍有较大的发展空间。

金融行业。 数据中台是金融机构实现全渠道、全链路的敏捷业务能力的有效方案。

数据中台能够帮助金融机构落地全生命周期的标准管理流程,帮助企业实现内部部门连接、与终端客户的连接,实现跨部门、多业务系统数据的统一管理,以提升数据质量,提供数据服务,更快地应对政策、规则、需求的变化。

目前,金融行业是数据中台落地渗透率最高、应用最成熟、数据服务类型最丰富的行业之一。

相信,随着企业规模的扩大、业务的多样化等的发展,数据中台的行业应用将不断扩充,以更具行业特色和需求的数据中台服务行业数字化转型的螺旋式上升。

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