数字中台

数据中台是什么意思?

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。相关信息在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力，为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。

数据中台是什么意思

数据中台是指通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析、应用使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢。数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。

价值变现：提供数据应用的管理能力；提供数据洞察直接驱动业务行动的通路；提供跨行业务场景的能力；提供跨部门的普适性业务价值能力；提供基于场景的数据应用；提供业务行动效果评估功能数据中台更好的支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析、多元化结构化数据分析，数据中台建设是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。

数据中台到底是什么？

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。一、什么是数据中台？（一）前台、中台与后台前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。（二）“数据中台”的由来“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。二、企业为何要布局数据中台？数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。三、企业如何布局数据中台？从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：（一）连接对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。（二）沉淀核心能力对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。（三）把数据变成资产根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。（四）让资产发挥价值数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

数据中台是什么？

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。扩展资料1，回归服务的本质－数据重用浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”2，数据中台需要不断的业务滋养在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。3，数据中台是培育业务创新的土壤企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。4，数据中台是人才成长的摇篮原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。

数据中台在企业数字化转型中起到什么作用？

企业数字化转型：数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。
数字化转型包括三个方面：
（1）“转换”——从传统的信息技术承载的数字转变成“新一代IT技术”的数字，实现技术应用的升级；
（2）“融合”——从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字，打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，实现信息技术与业务管理的真正融合;
（3）“重构”——适应互联网时代和智能时代的需要，基于数字化实现精准运营的基础上，加快传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等的变革与重构。
数字化的快速发展，使企业可以利用便利的手段进行全价值链的管理，所以利用数字化能力建立各种管理模式，以便更快速的应对市场变化成为当今的管理潮流，中台架构正是利用了各种数字化工具孵化出来的管理模式。
在人工智能、大数据等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，近两年，数据中台在众多赛道中脱颖而出，成为行业焦点。随着越来越多的企业加入数据中台建设的大军，数据中台从概念热点全面走向建设落地。作为支持企业多业态、全渠道、全终端，同时连接财务、生产、供应链等各种后台系统的数据中台，正在成为未来企业数字化建设的核心。
1、中台是企业管理变革的产物
中台是匹配前台和后台的配速
企业结构有两个部分：一部分是我们的业务前端，称为前台组织，比如说销售、市场、生产；另一一部分是传统的职能部门，财务、人力等，过去前后台衔接得不是很好。很多业务部门都在抱怨，说财务给他提供的支持不是很多，天天就像一个管家一样，今天管预算，明天管资金，但认为真正提供给业务的支持是不够的。所以业务部门对财务部是一个敬而远之的态度。
反过来，很多的财务人员其实也有抱怨，业务变化太快了，信息反馈不及时，财务人员每天的工作很辛苦。产生这个问题的背后就是因为两个部门分别处理两个管理体系。如果我们用轮子来比喻的话，两个轮子的配速不一样。一个是面向市场，先天地就快；一个是处于后台，它更多的是标准规范，先天地就是慢。如何把这两块结合起来？在两者之间再加一个轮子，就是中台的轮子能够把两边的配速平衡协同起来，这就是应用中台的概念
相对于面向客户的前台和面向管理者的后台，专注于数据处理的“数据中台”概念大受欢迎，就是切中了企业在进行大数据处理时的能力和与前端客户实时互动的现实需求。与此同时，把很多相同的商业逻辑进行抽象，就可以避免为不同行业特性单独开发从前端到后端的完整运营系统，而没有复用模块是所有IT开发项目成本支出最大的开发模式，也是最没有效率的应用模式。而强大的数据中台可以接受不同行业的数据，用相同的逻辑完成数据运算，并给出相应的运算结果，给前台或后台调用，这样就可以用同一个数据中台服务不同行业实体的运营管理，为集团企业扩展业务带来了更加快捷有效的部署方式，企业总拥有成本（TCO）大幅降低！
2、数字化转型推动了中台思维的产生
关于如何解释数字化转型，我们应先明白“数字化”这个概念。
最近两年，“数字化”悄悄替代了“信息化”。从各种定义中，我们可以得出数字化所指：即把模拟数据转化成0和1表示的二进制代码，需要或涉及计算机技术的使用。
信息化时代，因为技术手段有限，对于一个客户、一件商品、一条业务规则、一段业务处理流程方法，我们只能以数据的形式人为的录入下来，大量依靠关系数据库：表（实体）、字段（属性），把这所有的一切一切都变成了结构性文字描述。而如今，随着人工智能、大数据、云计算一系列新兴技术在经历了前期摸索式发展，并逐渐向产业和行业下沉后，我们大可利用这些技术把现实缤纷世界在计算机世界全息重建。现实世界什么样，我们就有能力把它在计算机的世界里存储成什么样。
这就是企业数字化，而“数字化转型”便是基于IT技术所提供一切所需要的支持，让业务和技术真正产生交互而诞生的。比如海尔，通过对传统生产模式的颠覆与升级，打造按需设计、按需制造、按需配送的互联工厂体系，使整个制造过程实现高度的柔性，满足个性化定制的需求。

客户数据中台有什么作用？

客户数据中台（Customer Data Platform，简称CDP）指的就是跨平台收集和整合客户数据的公共数据平台，CDP可以收集实时数据，并且将其构建成单独的，集中的客户档案。 其目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中，让企业各个部门都可以轻松使用。
作用：
1、统一客户数据，统一客户身份
为了了解用户，对用户进行精细化运营，需要对用户数据采集与沉淀，CDP客户数据平台能够采集企业内外部多渠道多平台的数据源，包括广告投放、 CRM、客服系统、网站、微信、App等。
2、多场景的客群分析，深度洞察客户
针对不同的运营阶段和业务场景，CDP可以提供不同的客户行为数据分析模型，对目标人群或全量客户的留存情况/参与度进行洞察，及时发现影响客户增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、促进用户转化等。
3、赋能客户运营，解决数据在业务中应用不足
企业内部应用系统、营销工具、前端触点之间连接力弱，大都垂直独立，数据应用难，无法形成运营闭环。CDP是获取、管理和应用企业全域客户数据的系统，赋予企业深度应用全渠道数据的能力，是承载全链路和全生命周期的客户经营基础。