這11個靈魂問答，解決你80%的資料中臺困境

4月初，由奇點雲創始人兼CEO行在發起的「數智加速度」11堂硬核直播課已落幕。每週1場的直播課已成為許多資料人的必聽課程。10位資料中臺親歷和實踐者群策群力，全方位解析資料中臺，幫助企業經營者擊破數智化轉型過程中的種種難題。

本文從資料中臺認知篇、建設篇、實戰篇三個維度總結了受眾最關注的11個問題並一一作答。

資料中臺認知篇

1、資料中臺的定義及價值是什麼？

廣義的資料中臺應該集公司的戰略決心、組織架構、技術架構於一體，以業務價值為導向，用技術擴充商業邊界。要上資料中臺一定是一把手工程，一定要有戰略決心。其次才是組織要進行變革，例如你的部門有沒有配備資料開發工程師、演算法工程師、CDO（首席資料官）。最後才是技術架構，技術一定要透過商業變現，不能降本增效的技術都是沒有意義的。 如果把資料中臺比為土地，我們更喜歡在土地上為客戶種出更多的蘋果樹，並且能夠產生持續的價值，這才是我們想給客戶提供的。

2、資料中臺演進的四個階段？

阿里所經歷的四個發展階段：最初的 資料庫階段，主要是提升連線買家賣家的效率；然後慢慢進入 資料倉儲階段，我想要用我的資料來幫我進行事後的差距分析和追溯分析；慢慢進入 資料平臺階段，我們不僅要看見這些資料，我還想海量的資料來幫我做分析，這裡面所要解決的是一些技術問題，也就是我們所謂的去IOE， 到最終，我的分析結果能否直接變成一些運營動作，這個需要系統、智慧演算法來進行強烈對接，這是 資料中臺階段。

很多人會把資料中臺當成放大的資料倉儲和資料平臺。這是有理解的偏差的，舉個例子來說，我們可以把資料倉儲和資料平臺當成我們城市中的建築，但是城市一定不是建築的放大，城市本身需要形成社群，他需要形成有效的城市規劃，他能把這些建築安排到合適的位置，並且讓建築和建築之間發生充分的關聯，我們才稱之為一個有效的城市，資料中臺和資料倉儲、資料平臺的關係也是如此。

3、中臺戰略下，企業組織該如何構建？

效果第一、效率第二、可持續性第三。什麼叫效果？現在我們踐行中臺戰略，他是業務價值驅動的，你的組織和技術架構都是在解決業務裡面的問題，中臺是要強化業務競爭力的。

組織想要變化，首先第一件事情是要 落實卡位點，讓這個組織能夠生長起來，有了效果之後，第二件事情就是 效率，規模化地支援資料化的運營，這個時候我們就需要 AI驅動的資料中臺，AI是推動有效果的場景批次化的複製。

如果我們規模化地做了這件事情，那誰在驅動組織變革，究竟是業務部門還是IT部門，我把他分類A模式、K模式、混合模式。A模式是阿里巴巴，阿里巴巴是先建業務中臺，再開始建開放平臺，然後搭資料平臺部，後面才開始建公共資料層。K模式是科大訊飛，他們是先做資料中臺，再做業務中臺。我的看法是，只要是有了show case，就不拘泥形式，但是我目前推薦大家的還是選擇混合模式，把業務中臺和資料中臺都立項，可持續性會得到保障。

資料中臺建設篇

4、如何保證資料中臺成功落地？

從兩個角度看，一個是 驅動力，另外一個是 實施保證，驅動力是資料中臺成功落地很大的因素，因為資料中臺很難在短期內有一定的成效，最好方式就是成為一個CEO專案，讓老闆能夠全力長期支援。另外一個驅動力就是你有一個非常強的業務痛點，比如說資料孤島的問題，報表產出很慢的問題，包括一些智慧決策的問題，業務部門有一個強有力驅動的話，可以把這個資料中臺成功落地。

實施保證這塊我認為，正確的人，正確的工具，正確的事，最後給企業降本增效，所以說要求主導或者提出資料中臺專案的人他是有方法論+實施經驗的，第二塊大家在面臨選擇資料產品的時候也會遇到各種各樣的挑戰，如何去選適合自己企業的資料產品，也是一個很重要的事，那為什麼說做正確的事，我們一定要定位好資料中臺是解決什麼問題的， 資料中臺最後一定還是要解決企業痛點，給企業帶來降本或者增效。

5、企業資料化實踐的三種路徑？

目前在資料化的實踐路徑上有三種主要思路：第一種思路我們叫 業務先行、小步快跑的思路。從業務中抽取某些專案先做起來，不斷地去產出業務想要的成果，一邊跑一邊去調整整體規劃；

第二種我們稱之為 技術先行、大步前行的道路，就是有很多企業已經充分認識到了資料的作用，並且瞭解到了資料中臺是這裡面最重要的基礎設施，那麼，他就先上一個資料中臺，然後我再回頭去看能幫我的業務解決什麼樣的問題。但是我們也看到有兩家公司是 組織先行的，一家是阿里，一家是華為，因為他的平臺豐富了以後他有足夠的資料幫助他去做相應的決策，可以快速地支撐公司去進行掉頭的動作，這是非常可怕的，盤大，他的掉頭比你還快，比你還猛，而且卡點比你還準，投入比你大，這是很多公司想學但是學不會的。

6、如何釋放資料價值的三個關鍵點？

資料價值的三個關鍵點：第一步是 資料資產，第二步是做一個 資料分析，第三步是我們要做 行業知識。

資料資產是資料價值的基礎，是我們整個資料盤點、資料治理的過程，那我們透過盤理管用方法論，把資料梳理出來後，形成資料資產。進一步我們透過資料分析的方法論，透過演算法，分析資料潛在的價值。同時我們還會引入一些行業知識、行業經驗，來構建一些行業特有的經驗模型，實現資料價值的最大化。如果說沒有這些行業模型的話，我們在做資料應用的時候，會偏離行業的真實需求，做出來的一些所謂應用模型很難發揮真正的價值，只能是一些我們跑出來的業務邏輯，所以說我們認為資料價值的三個關鍵點，除了資料資產和資料分析，還要加上行業知識。

7、資料資產管理的「五步驟」怎麼走？

我們怎麼管理資料資產，有五個步驟。第一步是 業務資料化，圍繞人貨場構建能夠落資料的業務系統，第二步 一定要把它打通，實體歸一化，打通才能真正發揮資料最大的價值，第三步是 資料資產化，資產化之後一定是降低成本的，這個是時候才說我們擁有資料的主權，才去談資料的創新、 資料的應用。 資料服務化是第四步，意味著我們的資料能夠開放給各個的應用去呼叫、各個應用去創新，對業務來說，它應該是透明化，讓你更聚焦到你的創新業務裡面去，最後一步是 資料業務化，資料業務化才是資料資產最核心、最終極的目標，資料一定要被用起來。只有做到這五個步驟，我們整個資料中臺的資料資產才可以真正的變成利潤中心，而不是成本中心。

8、演算法在企業中的四個核心應用是什麼？

在「存」和「通」的兩個階段裡，演算法的兩個應用價值：第一個： 數字化。透過機器視覺把收集的資料先採集下來，變得能夠存到資料庫裡。第二個： 標籤化。舉個例子，在天貓及各大電商網站裡面，大家都在做千人千面，首先要把每個商品、每個使用者做大量的標籤畫像。接下來根據標籤畫像透過演算法完成推薦。

在「用」的階段，演算法的用途有兩個，第一個： 預測，第二個： 決策。決策和預測之間有什麼區別？預測更傾向於預測行為的可能性。決策是幫你完成一件事，幫你去Action。例如一個鞋服的客戶，有1000個sku，3000家門店。第一個問題是每家店到底賣什麼？第二個問題是調補貨怎麼調？這時候就需要演算法完成調補貨的問題。

資料中臺實戰篇

9、資料中臺如何賦能全域消費者運營？

奇點雲其實有以資料中臺為核心的完整的技術架構圖，我們會幫助客戶去沉澱一方的資料，例如ERP、電商、CRM等等。但是一方的資料對於我們消費者運營來講往往是不夠的，我們首先要做的一件事情是 升維， 不光是要去完善資料來源，更重要的是去完善資料的維度。綜合這些商品的維度，包括導購的維度，門店的維度等等，都要升維以後和消費者的一方資料進行結合，全部進入資料中臺。

那麼在資料中臺裡面主要做的事情就是 沉澱資料資產，透過資料清洗、資料治理、One ID、One Model、One Service來實現整體的資料加工、沉澱及服務， 透出的指標資料、標籤資料、 演算法服務。核心是企業在經營、營銷、 運營中賦能，降低運營成本，提升服務能力，這就是奇點雲消費者運營技術的整體架構。

10、資料智慧如何助力企業智慧人效？

奇點雲開發了一款智慧人效的產品，主要特點有兩個：第一個是 業務價值高，只需要使用智慧人效產品後， 就可計算出所有門店的業績波動， 以及幫每位導購做好人員畫像， 結合預測演算法給出綜合評估。首先會給出這家門店每個月、每個季度需要的人力編制，為每位員工、每家店進行排班；

第二個是 實施成本低、見效快，舉個例子，有一家公司在全國有2000家門店，從2家門店到20家門店用了一週時間，從20家到200家用了兩週時間，從200家到2000家，用了三到四周，總共用了兩個多月的時間， 完成2000多家門店的推廣，並且拿到成效。

11、AIoT如何賦能線下零售？

從三個方面闡述，第一個： AIoT可以給線下零售帶來更全面和更精細的資料採集能力；第二點： AIoT可以給線下零售提供更強大的資料智慧洞察能力；第三點： AIoT能提供更好的人機互動能力。

在此三個重要能力背後的支撐手就是 資料能力，如果我們只是有AIoT的硬體和AI的能力，而沒有背後的資料能力支撐，AIoT技術本身是沒有辦法很好落地的。所以AIoT和資料能力是高度耦合的，在AIoT上採集的大量的結構化及非結構化的資料和其他渠道資料需要在資料中臺進行融合。這也是為什麼奇點雲一直倡導AI驅動的資料中臺的原因， 我們認為在未來AIoT的技術會給整個資料行業帶來非常大的挑戰和能力的提升，資料中臺就是要承載這個技術能力的平臺。