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01 資料中台VS業務中台
1.資料中台與業務中台的差別
業務中台更多偏向于業務流程管控，将業務流程中共性的服務抽象出來，形成通用的服務能力。比如電商平台，有C2C、B2C、C2B、B2B四種模式，其中訂單、交易、商品管理、購物車等子產品都是有共性的。
将這些元件沉澱出來，形成電商行業的業務中台，再基于這些業務中台元件的服務能力，可以快速搭建前台應用，譬如C2C模式的淘寶、B2C模式的天貓、B2B模式的1688、C2B模式的聚劃算，使用者通過這些前台業務觸點使用業務服務。業務中台不直接面向終端使用者，但可以極大提升建構面向終端使用者的前台的速度和效率。
業務中台是抽象業務流程的共性形成通用業務服務能力，而資料中台則是抽象資料能力的共性形成通用資料服務能力。比如，原始業務資料通過資産化服務化，形成客戶微觀畫像服務，這個服務可用于電商平台的商品推薦，也可能用于地産購房意願，還可能用于金融領域的信用評級等。
同一個服務，在應用層面展現的内容可能不一緻，但是底層的資料體系是一緻的。資料中台也将極大提升資料開發的效率，降低開發成本，同時可以讓整個資料場景更為智能化。
2.資料中台與業務中台的聯系
如果同時擁有業務中台和資料中台，則資料中台與業務中台是相輔相成的。業務中台中沉澱的業務資料進入到資料中台進行體系化的加工，再以服務化的方式支撐業務中台上的應用，而這些應用産生的新資料又流轉到資料中台，形成循環不息的資料閉環，如圖2-8所示。
圖2-8 業務中台與資料中台的資料應用閉環
業務中台與資料中台互相促進，為企業業務的發展、管理者更好的決策提供支援。其中，業務中台的存在是為了圍繞公司業務營運進行服務，将擷取的多元度資料傳遞給資料中台，由資料中台挖掘新的價值回報給業務中台，以優化業務營運。
有人可能會有疑惑：資料中台和業務中台的建設是否有先後順序？
筆者們以為，這兩者的建設沒有先後之分，主要依據企業的實際情況進行規劃。
從資料層面看，業務中台隻是資料中台的資料源之一，除此之外，企業還有很多其他的資料來源，如App、小程式、IoT等多源資料，可以将這些資料的價值直接賦能于現有業務或某個創新業務。
從服務層面看，資料中台的資料服務也不一定經過業務中台作用于業務，它可能直接被上層應用系統進行封裝，如電商領域的“千人千面”系統。
而從業務中台的角度來看，如果沒有資料中台，可以做一些簡單的資料處理，如分析和統計等，而通過資料中台賦能，則可以使業務系統擁有“全次元”、“智能化”的能力，譬如推薦、圈人等，系統将從資訊化更新成為一個智能化的業務系統。”
不僅僅是業務中台，目前各種中台層出不窮，但筆者們認為中台不是平台，平台可以有很多，可以有營銷平台、風控平台、管理平台等，但是中台，一個企業隻需要有一個。現在還有業務中台、資料中台之分，但我們預測未來資料與業務會更緊密地結合，完全融為一體，會統一成“企業中台”。
02 資料中台VS資料倉庫
資料倉庫的主要場景是支援管理決策和業務分析，而資料中台則是将資料服務化之後提供給業務系統，目标是将資料能力滲透到各個業務環節，不限于決策分析類場景。資料中台持續不斷地将資料進行資産化、價值化并應用到業務，而且關注資料價值的營運。
資料中台建設包含資料體系建設，也就是資料中台包含資料倉庫的完整内容，資料中台将企業資料倉庫建設的投入價值進行最大化，以加快資料賦能業務的速度，為業務提供速度更快、更多樣的資料服務。
資料中台也可以将已建好的資料倉庫當成資料源，對接已有資料建設成果，避免重複建設。當然也可以基于資料中台提供的能力，通過彙聚、加工、治理各類資料源，建構全新的離線或實時資料倉庫。
另外，資料中台一般采用全新資料技術架構，可以更友善地進行資料價值的挖掘。随着企業資料量越來越大，智能化場景越來越多，傳統架構的存儲計算能力無法滿足這類資料業務的需求。而随着機器學習、深度學習等技術的發展，從看似無用的資料中挖掘出新價值的能力也越來越強，新的技術架構為這些場景的建設提供了很好的能力支撐。
03 資料中台VS現有資訊架構
如何喚醒沉睡的資料資産，把資料真正用起來，以支援自身業務的智能化更新，這是擺在所有傳統企業面前的數字化轉型難題。是以，對于是否有必要建設資料中台這件事情，似乎并無太多質疑之聲，但真要建設資料中台，尤其是落實到具體建設的實操階段，企業又開始擔心，他們最擔心的莫過于，建設資料中台是不是要将企業現有資訊架構推倒重來。
資訊化時代初期，随着公司的業務發展和戰略調整，為了更好地支撐業務，企業的資訊化系統不知道被推倒重來過多少次，經曆了成千上萬次取數，也生成了數以千計的報表。伴随着一批又一批的資料人員的成長和離開、行業專家和業務人員的晉升或轉型，資料倉庫之間的演進也經常是推倒重來，消耗了企業大量成本。
資料中台作為解決企業級資料應用難題的新方案，不是一套軟體系統，也不是一個标準化産品。站在企業的角度，資料中台更多地指向企業的業務場景，即幫助企業沉澱能力，提升業務效率，最終完成數字化轉型。是以，資料中台與企業現有資訊架構不存在競争關系，不會導緻企業現有系統、功能和應用的重複建設。
舉個簡單的例子，筆者們此前與一家做輪胎制造的上市公司進行過交流，它當時就用到很多個業務系統，比如OA系統、ERP系統、工藝設計與管理系統、物流系統、生産系統等。該企業的一個核心痛點是：“無法準确知道目前的輪胎能否準時或者提前傳遞”。
制造型企業一般處于産業鍊的中間位置，非終端或者源頭端，比如這家輪胎制造企業，它的上遊是橡膠提供方，下遊是汽車組裝商或者汽車零部件廠商。輪胎的及時傳遞就意味着公司的生命線——穩定的現金流。
而影響輪胎能否及時傳遞的資料變量是散落在所有系統中的，諸如物流的及時性、對生産過程的控制力、是否有重大的經濟壓力、甲方工藝設計需求的變化等。
在有資料中台之前，他們是怎麼做的呢？企業首先需要拉出所有系統資料庫中的表，然後再用Excel去做對應關系，整個過程是非常瑣碎且耗時的。
如果有資料中台體系，可以通過中台機制彙聚相關系統中的原始資料，并且面向輪胎這一公司經營的實體建構一系列場景化的标簽特征。同時，通過離線或者實時的資料互動模式，不斷更新特征值，将業務場景所關注的資料的價值直接展現出來。
從上面的例子能看出，資料中台在定位上與業務IT系統并不沖突。企業原有的IT系統依舊會根據業務和IT技術的疊代不斷更新，依舊對企業的生産營運或者經營管理提供支撐。資料中台的定位則是在資料領域幫助企業不斷沉澱資料能力。兩者之間的關系是互相依托、互相賦能、互相促進的。
資料中台需要IT系統不斷提供資料，而IT系統未來更加需要橫向、綜合的資料特征來支撐。隻有形成了資料中台和IT系統良好的配合關系，才能更好地建構企業整體的IT支撐能力。
關于作者：付登坡（花名：天湛），資深大資料專家，數瀾科技聯合創始人&地産事業部總經理。有10餘年大資料領域從業經驗，擅長資料模組化、海量資料産品架構設計與實作。原阿裡巴巴集團大資料專家，曾在阿裡巴巴集團負責消費者資料标簽體系、DMP平台等大資料項目設計與實施。
江敏（花名：江敏），資深大資料專家，數瀾科技聯合創始人& CTO。有10年大資料平台規劃、資料安全交換使用、資料應用場景建設方面的實踐經驗。曾任職于阿裡資料平台事業部、阿裡雲資料事業部，負責阿裡資料能力及平台的行業客戶賦能，并打造行業的資料共享交換，是ID-Mapping體系能力建構及服務化的核心參與者、資料交易模式的早期探索者。
任寅姿（花名：影姿），資深資料産品專家，數瀾科技創新事業部總經理。曾任阿裡巴巴資料産品專家、資料創新梧桐工作室負責人等。對大資料資産設計、資産服務、資産應用在實踐的基礎上形成了一套完整的資料标簽類目體系方法論，擅長對各種複雜業務場景進行需求拆解、資料抽象和資料應用模組化，關注采用大資料方法切實解決場景痛點，提升業務效率。
孫少憶（花名：守正），資深數字化轉型咨詢專家，數瀾科技戰略副總裁。20年企業資訊化工作經驗，積累了豐富的資訊化内部營運、解決方案銷售及傳遞等方面的實踐經驗。
原文釋出時間：2019-12-18
本文作者：天湛、江敏、影姿、守正
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