作者：付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等
来源：华章科技
01 业务价值：从洞察走向赋能业务创新，形成核心壁垒
在以客户为中心的时代，i l t数据中台对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n x a # 0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h W _ b o ? * G 1。具体来说，笔者们认为包w 8 d P D o含以下三个层面：
1. 以客户为中u 2 C s 4 ~ y心，用洞察驱动企业稳健行动
在以客户为中心的时代，客户的观念和行为正在从根本上改变企业的经营方式以及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z / z中台的出现，将会极! B o大提升数据的应用a 4 @ 9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i W / 9 C B W M f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，通过数据化运营提升客户留存、复购和忠诚度，也得到诸多企业的@ K q / )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s . i M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y P 6 W w e大规模商业创新方面的能力，令人瞩目。
另一方面，数据无法被业务用起来的一个原因是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} n r D p Z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~ - V W理解的内容，业务人员看到内容后能够很快结合6 . V L b 5到业务中去，这样才能更好地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企业CIO们的青睐。同时，在快速构建服务能力、加快z & T 2 { U商业创新、提升业务适配等方面，数据中j | 4 O台也将会发挥重要的作n M v % e L X H用。
3. 盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先
在以客户为中心的时代，只有赢得客$ q T v ! X户的企业才能在竞争中保持优势。企业能否真正做到“O 6 K N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( u z } K , _ A规模化创新，U | ] 8 | ^ Q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6 4 H = Y 8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。
02 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：
- 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 Strea~ m Cming、Flink）；
- 针对决策类业务如海量人群的圈人j h . + 4 E r n {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/ i } G v P B t a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7 O 9 M 1 x的大数据体系。
2. 丰富标签数据，降低管理成本
根据全国信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有主数据、参考数据和指标数据# 9 k J，但根据Q W G | 1 D目前真实的数据建设情况来看，需要对一类u 7 1 . h d 3数据进行定义和分类，譬如标签名为“^ S j ( u消费特征”，标签值为“促[ ( m 4 O g E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@ . X # 8 B P定义和有效管理。
3. 数据的& p * ! f P价值能体现业务系统效果而不仅是准A q *确度
过去的数据应用场景主要为报表需求，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的应用，越% Q - j + p来越多的数据是需要不断“优化”的，数据本身没有准不准确之分，比如某个会员是属于促R n L B z销敏感人群，这个数据其实更多的说的是概率。
4. 支持跨主题域访问数据
企业早期建设的应用数据层ADS（传统数据仓库ODS/DW/ADS）更多是为某个主题域所服务的，如营销域@ - m、人力资源域、风控域，而0 ` l ;企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题，f X ; k f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）和物（商品+ I ] ?、仓库、合同），从全域角度设计完v 0 ~ W整的面向对象的数据标签体系。
5. 数据可以快速复用而不仅是复制
传统的架构中，要将数据应用到业务中，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R 4 8 e f n Z b P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中的具体价值和热度，整个数据血缘链路也是割裂的。
这种方式笔者们认为是复制数据s p 5 % H Q，而不是复用数据。如何快速复用数据，正是可以在数据中台中解决的问题。
数字化浪潮席卷全球，企业正面临着前所未有的挑战和机S k M J F - 1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、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1 j { 8据生产力的过程。
关于作者：付登坡（花名：天湛），资深大数据专家，数澜科技联合创始人&地产事业部总经v f ^ F 4 2 W理。有1y C d0余年大数据领域从业经验，擅长数据建模、海量数据产品N U p架构设计与实现。原阿里巴巴集团大数据专家，曾在阿里巴巴集团负责消费者数据X X ~ 3 u m ^标签体系、DMP平台等大数据项目P . W r t设计与实施。
江f ? e ?敏（花名：江敏），资深大数据_ ) 6 X k %专家，数澜科技联合创始人& CTO。有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部，负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能，并打造行业的数据共享交换，是ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者、数据交易U ` W 4 *模式的早期探索者。
任寅姿（花名：影姿），资深数据产L e v : C ) 7 G品专家，数澜科技创新事业部总经理f + m。曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计2 J - w X c ^ f 6、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套完整的数据标签类目体系方法论，擅长对各种复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模，关注采用大数据方法切实解决场景痛点，提升业务效率。
孙少忆（花名：守正) V R q），资深数h B F V ! 0 F n字化转型咨询专家，数澜科技战略副总裁。20年企业信息化n ~ N工作经验，积累了丰富的信T Y d p 1 6息化内部运营、解B v k } w决方案K ~ a B销售及交付等方面的实践经验。
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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