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实际上，“数据中台”在2019年成为了最火的概念。据了解，去年年中，数据中台的百度指数还在120徘徊，今年春节后翻倍涨到了300，今年6月已经达到500。今年以来，不仅有行业内对于中台定义的百家争鸣，更有华为、腾讯、万科、京东等诸多行业头部企业带动了对数据中台落地实践的探索热潮，“数据中台”在2019上半年的数字化转型舞台中稳居C位。

即使在资本寒冬背景下，细分领域中，以建设中台为发展核心的创业型服务商也频频受到资本青睐，仅2019年1季度，即有数澜科技在内的三家企业获得新一轮融资……，这些小趋势的出现，让业内更多企业看到了中台潜在的机遇。

业务价值：从洞察走向赋能业务创新，形成核心壁垒

数据中台对以客户为中心的时代的数字化转型具有重要作用，以数据中台为基础的数据系统将位于企业应用的核心，通过数据从企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。具体来说，笔者认为包含以下三个层面：

(1）以客户为中心，用洞察驱动企业稳健行动

当前的商业周期将会是客户占据主动的时代，客户的观念和行为正在从根本上改变企业的经营方式和企业与客户的互动方式。

数据中台建设的核心目标就是以客户为中心的持续规模化创新，而数据中台的出现，将会极大提升数据的应用能力，将海量数据转化为高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，从而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。

譬如，数据中台能够汇聚全渠道的数据，在标签管理、营销圈人、效果分析等应用上实现全域的闭环，优化对客户全生命周期的理解。此外，以数据中台为基础，通过数字化运营提升客户留存、复购和忠诚度，也得到诸多企业的认可。

（2）以数据为基础，支持大规模商业模式创新

只有依托数据和算法，将由海量数据提炼的洞察转化为行动，才能推动大规模的商业创新。数据中台在通过算法将洞察直接转化为行动、实现大规模商业创新方面的能力，受人瞩目。

另一方面，数据无法被业务用起来的一个问题是因为数据没办法变得可阅读、易理解。信息技术人员不够懂业务，而业务人员不够懂数据，导致数据应用到业务变得很困难，数据中台需要考虑将信息技术人员与业务人员之间的障碍打破，信息技术人员将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容，业务人员看到内容后能够很快结合到业务中去，这样才能更好的支撑商业模式的创新。

此外，数据中台提供标准的数据访问能力，简化集成复杂性，促进互操作性等特性也非常受到企业CIO们的青睐。同时，在快速构建服务能力、加快商业创新、提升业务适配等方面,数据中台也将会发挥重要的作用。

（3）盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先

在客户时代，只有赢得客户的企业才能在竞争中保持优势。企业能否真正做到“客户至上”，并不断提高对客户的快速响应力，来满足客户的需求，甚至引领市场潮流，持续推进规模化创新，终将决定企业能否在充满挑战和机遇的市场上发展壮大，长久保持生命力与竞争力。

面对纷繁复杂而又分散割裂的海量数据，数据中台的突出优势在于，能充分利用内外部数据,打破数据孤岛的现状，打造持续增值的数据资产，在此基础上，能够降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，实现数据“越用越多”的价值闭环，牢牢抓住客户，确保竞争优势。

技术价值：能力多、成本低、应用广

数字化转型的需求必将催生多元化的数据场景，而多元化的数据场景将会带来以下技术需求，企业数据中台建设势在必行。

（1）应对多数据处理的需求

针对不同的数据应用场景，需要能够快速应对多数据处理需求，比如需要保持原来的报表需求，仍需要保持批量离线计算的能力（Hadoop、Oracle RAC）；针对准实时的指标统计和实时推荐，需要实时流式计算的能力（Storm、Spark Streaming、Flink）；针对决策类业务如海量人群的圈人需求和ad-hoc需求，需要即席计算能力（Greenplum、Elasticsearch、Impala）；针对高并发业务场景（如用户画像），需要在线计算能力（MySQL、Redis、Oracle）。

因此，企业需要一个统一的数据中台来满足离线／实时计算需求、各种查询需求（实时查询和ad hoc），同时在将来新数据引擎（更快的计算框架，更快的查询响应）出现时，又不需要重构目前的大数据建设。

（2）丰富标签数据，降低管理成本

根据全国新标委大数据标准工作组发布的《数据管理能力成熟度模型》（DCMM），针对数据标准提到的数据分类主要为主数据、参考数据和指标数据，但根据目前真实数据建设情况来看，需要对一类数据进行定义和分类，譬如标签名为“消费特征”，标签值为“促销敏感”“货比三家”“犹豫不决”。数据中台能对这类标签进行快速定义和有效管理。

（3）数据的价值能体现业务系统效果而不仅是准确度

在过去的数据应用场景中主要为报表需求，注重数据的准确性，但在更多数据场景下特别是对于标签数据应用，越来越多的数据是需要不断“优化”的，本身数据没有准不准确之分，比如某个会员是属于促销敏感人群，这个数据其实更多的是概率。

（4）支持跨主题域访问数据

企业早期建设的数据应用app层（传统数仓ods/dw/app）更多是为某个主题域所服务的，如营销域、人力资源域、风控域，而企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题，会从业务对象主体出发来考虑数据应用，如人（会员、供应商、渠道、员工），物（商品、仓库、合同），从全域角度设计完整的对象数据标签体系。但现实是企业往往在数据治理领域和数据仓库建设都做得比较初级，而数据中台项目往往会包含数据的治理和建模。

（5）数据可以快速复用而不仅是复制

传统的架构中，对于数据应用到业务中，通用的做法都是通过数据同步能力，把计算的结果同步给业务系统，由业务系统自行处理，这会带来一个数据管理问题，即无法获取数据在应用场景具体的价值和热度，而整个数据血缘链路也是割裂的。这种方式笔者认为是复制数据，而不是复用数据。如何快速复用数据，正是数据中台中数据服务可以解决的问题。

数字化浪潮席卷全球，颠覆性创新正在加速，企业面临着前所未有的挑战和机遇，必须不断加速数字化转型才能生存和保持领先。数据中台能够帮助企业聚合内外部数据，支撑高效的数据服务，最终提升企业决策水平和业务表现。企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续、充分地利用数据，实现数据可见、可用及可运营的目标，以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型。总结一句话：数据中台是把数据这种生产资料转变为数据生产力的过程。

叮～福利✨✨✨

什么是数据中台？什么样的企业需要建数据中台？数据中台应该如何架构与设计？建设数据中台的系统方法论是什么？一个完整的数据中台有哪些组成部分？如何从0到1实现一个数据中台？数据中台应该如何运营？数据中台的安全如何保障？……

以上所有问题都能在本书中找到答案！

本书从建设、管理、运营、安全4个维度详细讲解了数据中台概念、认知、架构、原理、组成，以及从0到1的完整过程。得到了阿里巴巴集团联合创始人谢世煌、原阿里集团副总裁卜鹰等近10位行业专家的高度评价和推荐！

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