文章轉自「首席數字官」

ID：ChiefDigitalOfficer

作者：李國歡

4 月 24 日晚，由數瀾科技聯合錦囊專家共同打造的《資料中臺硬核匯》系列線上微課第一講火熱開啟。1000 位 CXO 同時收聽，群友累計提問 30+，問嗨全場！本文為本次微課分享內容整理，錯過 24 日晚微課的同學不要慌，乾貨文章已備好，快來嚐鮮吧！

> 「DT時代真的來了！今天，我國整個行業的模式已經發生了變化，從網際網路+、智慧到智慧，再到大資料和人工智慧等技術在各應用場景中的作用發揮等等，這一切的發生均為企業發展注入了全新的活力。」——數瀾科技聯合創始人兼 CTO 江敏

### 一、企業為什麼需要建設「資料中臺」？

中臺概念最早由阿里提出，2015 年阿里巴巴集團啟動了中臺戰略，目標是要構建符合網際網路大資料時代的，具有創新性、靈活性的「大中臺、小前臺」的機制，即作為前臺的一線業務會更敏捷、更快速的適應瞬息萬變的市場，而中臺將集合整個集團的運營資料能力，產品技術能力，對各前臺業務形成強有力的支撐，所謂的中臺，也就是企業網際網路架構，把公共的資源共建，服務化共享。

近兩年大家對中臺的認知越來越明顯，這和整個行業的模式變化有著很大關係。最早我們傳統to B 模式很多時候只是後臺+前臺，前臺更多的是在做單個的業務場景後臺，這種能力大都是為了對內經營管理，如下圖中的左邊傳統 to B 模式，其中有 CRM、ERP 等相應系統，主要是針對內部管理。

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隨著近兩年網際網路的發展，包括移動網際網路的發展，企業的經營業務模式發生了很大的變化，以前一家制造型企業可能沒有最終端的業態，但是近幾年透過微信、移動網際網路、小程式的模式等，也開始進行 to C 業務模式。

而這其中會涉及很多與早先時期的經營管理無法快速匹配的情況，如早先的 CRM 是銷售進行拜訪後將其錄入；今天，我們在觸達客戶時，可能是透過一個線上系統，如營銷系統，可直接觸達最終客戶，而這當中則會出現一個問題，即兩邊的資料沒法進行串聯。

這時，我們該如何來解這一問題，為將這些資料進行打通，所以企業在構建資料中臺時需要將原先各個業態的資料，或者各種業務模式下的資料，將其更好地匯聚到一起，進而基於這些資料對其進行融合，之後，再將資料進行相應的價值挖掘、服務應用、最終使其服務回饋到現有的業務系統。

是什麼關係？在企業進行數字化轉型時，可分為兩個概念，一個是業務中臺，一個是資料中臺。首先業務中臺解決的是業務資料化。企業透過業務資料化後形成的是企業未來可供挖掘的一個礦產。這些礦產是整個資料中臺原材料來源。雖然當前可能感知不到它的價值，但是未來，隨著新技術應用、包括場景的挖掘，這些資料就能夠為企業帶來巨大的增值。

![2](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19094728-85d57cdf98f5af85.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

因為業務中臺其實很多時候解決的是 OLTP 的場景，對於業務的響應，包括交易事務性、處理關聯性等，更多的是生產資料的一個過程；而資料中臺的定位是將這些資料的價值進行挖掘，資料中臺不是一個生產資料的過程，而是一個使用資料的過程，所以將其定義成「資料業務化」。

從資料中臺的角度來說，我們把業務系統中沉澱的資料礦產，透過新的技術，如大資料建模、機器學習等能力，對其進行價值提煉，從而形成最後的企業資料資產，然後透過服務化能力，賦能現有業務系統，如推銷商品、個性化推薦等。這種結果透過業務系統記錄下來後，進而回饋到資料中臺中，資料中臺再基於這些結果資料進行建模型分析，逐步最佳化業務策略。

資料中臺更多的是面向使用場景，把沉澱的資料價值得以最大化，服務於現有業務，甚至擴充出新的業務形態，為企業帶來新的增值，因此**資料中臺和業務中臺是相輔相成、相互協助的關係。**

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### 二、資料應用流程機制，為企業打造資料應用流水線

企業建設資料中臺，其中非常關鍵的是，企業能否將使用資料的流程機制快速構建起來。如果只是買工具來填補某一能力缺失，而不考慮流程機制，是無法串聯的，而這一串聯的過程就是資料價值挖掘的過程。

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一旦我們構建出與企業相匹配的一套資料應用的流程機制後，就像為企業買了一條資料應用的流水線，是形成資料價值挖掘的閉環。資料會按照要求流程輸入，便可以驗證，如：哪些資料在哪些場景下是有價值的、哪些資料在哪些場景下是沒有價值的，這一過程就是資料中臺非常核心的部分。

拒絕「三拍」，塑造企業資料文化很多時候業務部門在推進業務時，無法認知到資料的價值能力，進而忽略了資料價值的存在。這個價值未必直接產生收入，而是體現在讓整個事情流轉效率更高，決策更精準，服務更加個性化、精準化，這些都是資料給企業帶來的價值。

![5](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19094728-88e2cfcd4b67b2ad.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

構建企業資料文化，我們有時候開玩笑講做決策，沒有資料支援很可能是一個三拍的形態，一拍腦袋，這個事情我要幹；二拍胸脯，這個事情我一定幹好；三拍屁股，幹不好拍個屁股走人。但資料能力提升後會避免這種情況，讓企業精細化運營。透過資料的方式支撐整個管理過程、服務過程，更加針對性的提供相應的技術支撐。

資料中臺的兩大核心：第一，技術產品體系。資料中臺不是一個產品，每個企業的資料中臺都應該是跟別的企業不一樣，因為企業的業務各有特點。第二核心是資料資產體系的建設。這部分相當於是一個人的認知和靈魂，如果沒有這部分東西，那就是個植物人。所以企業構建資料中臺只是有工具平臺是不行的，其中資料資產是非常重要的一個部分。

除了資料資產之外，還有一部分是我們的服務體系，它能降低企業資料價值的試錯成本。所以，在構建資產服務體系時，需要考慮結合企業場景沉澱和共效能力，業務部門再透過資料加服務的方式，快速組裝想要的能力，由他們自助式的完成整個資料的價值挖掘過程。這是資料中臺需要提供的一種對外輸出的能力。

那麼如何把資料當成一種業務來運營，總結為四個字：**研、定、行、優**。

首先要透過資料的方式研究分析問題；第二在定策略或者做相應決策時，需要有相應的資料支撐。第三在行動時由資料來提供相應的行動支撐。第四最佳化整個最後結果，企業需要以資料的方式記錄，然後透過資料的方式來提供相應的最佳化能力。

### 三、資料中臺的三大核心價值

資料中臺的核心價值有關鍵三點。第一是創新力。資料中臺怎麼樣能夠幫企業將資料價值挖掘出來，讓業務人員的業務知識沉澱。為什麼阿里運營比較強？我們自己的理解是，更多是說他們的運營，即以資料驅動的方式做整個業務。

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第二是場景驅動模式。需求驅動可能會帶來問題，首先響應一定是滯後；另外一方面，響應過程取決於整個基礎能力建設，很多時候一個需求提出之後，需要經過兩三個月的週期才能有支援，時間也會比較長。

因此我們需要考慮以場景化方式驅動。即把事情過程全部資料化，當新的問題出現時，有可能會基於之前積累的知識和能力經驗，可以快速給出解決方案，來支撐問題解決方案。

第三是經驗沉澱。在構建整個資料中臺時，需要將經驗轉換為資料資產體系的一部分，來指導企業未來使用資料，站在巨人的肩膀上不斷最佳化，不斷迭代，讓資料資產越來越有價值。

但面向技術人員的資料，其業務價值很難發現，技術人員很多時候可能更多關注在技術層面，所以對資料能否服務於某個業務場景的理解並不深刻，因為企業裡面理解業務深刻的一定是一線的業務人員，所以我們的資料和業務之間就形成了一道鴻溝。怎麼樣把溝上的橋建起來，其實是我們資料中臺在構建時需要考慮的問題。

引人注意的是，這座橋有一個特點可以抓到，就是怎樣讓資料變成一種可閱讀易理解的資產。

從業務視角，我們需要將其轉換成一種業務人員可閱讀易理解的形態，然後給到他們。所以我們一旦把資料轉換成業務視角會較容易理解，但業務會有很多想法和創新點，如需求驅動、場景驅動，所以這些資料一旦沉澱下來是可以為企業未來的經營決策提供良好的支撐。

經驗沉澱，首先資產體系會分成人、物、場景這三個維度來構建，之後，會提供一些基礎的資料服務能力，如查詢、分析、推薦等，當然服務的能力可能會根據企業的情況有不同的選擇，但是這些能力一旦沉澱下來，業務人員在做精準營銷時，就可以知道今天需要通什麼要的推薦方式進行、推薦時需考慮哪些維度指標、透過哪些特徵來訓練推進演算法，這時就可以嘗試，一旦嘗試成功之後，就會去看結果好還是壞，進而持續做最佳化。

### 四、資料中臺的演進路徑

資料中臺的演進路徑可分為四個階段。

統計分析。第一個階段主要以統計分析為主，以業務需求為導向，然後加上少量的統計分析方法來做，常見的形態如業務系統中加統計報表模組，在業務系統的資料上直接做統計工作。

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決策支援。第二個階段開始做決策支撐，這時開始有一些資料理念，開始構建基礎數倉，透過數倉方法支撐整個資料決策過程。

資料服務。第三個階段為資料服務階段，這個過程中很典型的是業務需求開始以資料化的方式驅動，這時資料和業務開始逐步融合，但融合的過程中可能更多的時從業務需求出發，很少會考慮共性問題。所以在這一過程中，為很好地支撐業務，為業務帶來價值，會有很多的重複建設。

資料驅動。第四個階段，是從全域性角度看問題。3.0 階段是從需求的場景來出發；4.0 階段，非常典型的是透過業務場景驅動的方式，即建好基礎設施能力，構建業務需求、以及在哪些場景應用，在資料驅動下可以快速透過現有服務能力的拼裝，應用到具體業務中去， 形成整個資料應用的閉環。

![8](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19094728-31ec7fdfea3904fd.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

對於資料成熟度的評估，其實每個企業都可以根據當前所處階段做一些相應的評估，關於整個資料中臺推進落地，我們總結了 16 個字，即以用促通、以通帶存、以存訓算、以算利用。怎麼理解這 16 個字？很多時候企業做資料中臺的投資是比較大的，風險也很高。

以用促通。我們首先對資料中臺明確認知，資料中臺是長什麼樣子；整個鏈路閉環是怎樣；所以企業在第一步落地時，需要先找到一個對於企業來說最能體現價值的應用點，以應用點為切入口，其資料能力建設最終要從切入點上產生，進而看到業務價值、資料價值。

以通帶存。在應用場景中，要把資料拉通，資料拉通之後，對於儲存的要求很高，在這一過程中需要進行儲存的考量，如怎麼樣來支撐未來業務的發展，儲存能力是否可以和以後深度學習知識、學習框架進行結合等。

以存訓算，擁有資料基礎後，包括計算能力、演算法的資料基礎等，這時演算法、以及智慧化應用場景才有了可行性基礎。於是要以儲存的內容來訓練 AI 能力，或者是演算法模型能力，將這些資料中的資產內容進行提煉，之後回到應用場景。

所以其核心關鍵在於如何能夠就一方面避免被業務影響，然後進行純支撐某單個業務的資料中臺建設。同樣，我們在構建整個中臺時也需要多考慮，以找到一個具體的場景進行切入，然後真正突出價值之後再去做擴充套件。

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