数据分析｜“让数据用起来”：解读数据中台必备的4个核心能力
The following article comes from 大数据DT Author 付登坡 江敏 等
导读：本文主要阐述数据中台的定义和核心能力。
作者：付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等
来源：大数据DT（ID：bigdatadt）
伴随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速发展，以及这些技术与传统行业的快速融合，企业数字化、智能化转型的步伐逐渐加快。IDC预测，到2021年，全球至少50%的GDP将被数字化，而每个行业的增长都会受到数字产品与服务、数据化运营的驱动。
数字化转型成功的企业，其内部和外部的交互均以数据为基础。业务的变化快速反馈在数据上，企业能够迅速感知并做出反应，而其决策与考核基于客观数据。
同时，数据是活的，是流动的，越用越多，越用越有价值。随着数据与业务场景的不断交融，业务场景将逐步实现通过数据自动运转和自动优化，进而推动企业进入数字化和智能化的阶段。
传统IT建设方式下，企业的各种信息系统大多是独立采购或者独立建设的，无法做到信息的互联互通，导致企业内部形成多个数据孤岛。
互联网、移动互联网的发展带来很多新的业务模式，很多企业尝试通过服务号、小程序、O2O平台等新模式触达客户、服务客户，新模式是通过新的平台支撑的，产生的数据与传统模式下的数据也无法互通，这进一步加剧了数据孤岛问题。分散在各个孤岛的数据无法很好地支撑企业的经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务。
因此需要一套机制，通过这套机制融合新老模式，整合分散在各个孤岛上的数据，快速形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台，如图2-1所示。
▲图2-1 数据中台定位
01 解码数据中台
与许多新概念诞生之初的境遇一样，数据中台目前正处于“定义混乱期”。
有人认为数据中台是云平台的一部分，同时包括业务中台和技术中台；有人认为数据中台是数据的共享、整合和深度分析；还有人认为数据中台是“计算平台+算法模型+智能硬件”，不仅有云端，还需要智能设备帮企业在终端收集线下数据……从服务方到客户方，对数据中台的理解并不相同，如同一千个观众心中就有一千个哈姆雷特。
笔者们有幸见证了数据中台在中国从0到1的全过程，并在其中实践多年，对于数据中台的定义，笔者们认为：数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是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，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
数据来自于业务，并反哺业务，不断循环迭代，实现数据可见、可用、可运营，如图2-2所示。
通过数据中台把数据变为一种服务能力，既能提升管理、决策水平，又能直接支撑企业业务。数据中台不仅仅是技术，也不仅仅是产品，而是一套完整的让数据用起来的机制。既然是“机制”，就需要从企业战略、组织、人才等方面来全方位地规划和配合，而不能仅仅停留在工具和产品层面。
以中国某大型央企集团的数据中台为例，该集团旗下拥有横跨金融、地产、零售的多条业务线。要做数字化转型，不仅是技术问题，更是组织与业务运转模式改变的问题，需要顶层战略规划和组织架构上的改变。这也是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时，会伴随着组织架构调整。
▲图2-2 数据中台是一套“让企业的数据用起来”的机制
每家企业的业务与数据状况各不相同，业务对数据服务的诉求不同，数据中台的建设将呈现出不同的特点，没有任何两家企业的数据中台是完全相同的。数据中台的实施不仅需要一整套技术产品，更需要针对不同业务、数据、应用场景的体系化的实施方法和经验，过程中涉及企业战略、组织、技术、人才等全面的保障和配合。
02 数据中台必备的4个核心能力
早在2015年，数字化领域的领先者已经开始从顶层战略设计入手，调整组织架构，协调内外部的利益，更新方法论和认知体系，着手构建数据中台体系。从2018年下半年开始，以数据中台战略为核心的变革潮流席卷互联网行业，然而多数企业对数据中台内涵的认识仍不够全面，导致业务落地和商业创新还是困难重重。
数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。
1. 汇聚整合
随着业务的多元化发展，企业内部往往有多个信息部门和数据中心，大量系统、功能和应用重复建设，存在巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费，同时组织壁垒也导致数据孤岛的出现，使得内外部数据难以全局规划。
数据中台需要对数据进行整合和完善，提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具，在简便有效的基础上，实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。
数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力，能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据，协助不同部门和团队的数据使用者更好地定位数据、理解数据。同时数据安全、灵活可用也是绝大多数企业看重的，他们期望数据中台能协助企业提升数据可用性和易用性，且在系统部署上能支持多种模式（见图2-3）。
▲图2-3 企业看重的数据整合和管理能力
2. 提纯加工
数据就像石油，需要经过提纯加工才能使用，这个过程就是数据资产化。
企业需要完整的数据资产体系，围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设，推动业务数据向数据资产的转化。
传统的数字化建设往往局限在单个业务流程，忽视了多业务的关联数据，缺乏对数据的深度理解。数据中台必须连通全域数据，通过统一的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系，以满足企业业务对数据的需求，如图2-4所示。
▲图2-4 企业看重的数据提炼和分析加工能力
3. 服务可视化
为了尽快让数据用起来，数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力，让相关人员能够迅速开发数据应用，支持数据资产场景化能力的快速输出，以响应客户的动态需求。
多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。
此外，伴随着人工智能技术的飞速发展，AI的能力也被多数企业期待能应用到数据中台上，实现自然语言处理等方面的服务。数据洞察来源于分析，数据中台必须提供丰富的分析功能，数据资产必须服务于业务分析才能解决企业在数据洞察方面的短板，实现与业务的紧密结合（见图2-5）。
▲图2-5 企业看重的数据资产服务化能力
4. 价值变现
数据中台通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力，以实现数据的更大价值变现。
企业期待数据中台能提升跨部门的普适性业务价值能力，更好地管理数据应用，将数据洞察变成直接驱动业务行动的核心动能，跨业务场景推进数据实践。同时，企业对于如何评估业务行动的效果也十分关注，因为没有效果评估就难以得到有效反馈，从而难以迭代更新数据应用，难以持续为客户带来价值，如图2-6所示。
如前所述，数据中台是一套持续地让企业的数据用起来的机制，要想把数据用起来，四个核心能力都需要不断迭代和提升。从战略上来看，汇聚整合、提纯加工、服务可视化和价值变现的能力是数据中台最核心的竞争力，是企业真正将数据转化为生产力、实现数字化转型和商业创新、永葆竞争力的保障，如图2-7所示。
▲图2-6 企业看重的数据价值变现能力
▲图2-7 数据中台4大核心能力不可分割
本文摘编自《数据中台：让数据用起来》，经出版方授权发布。
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