8個你最想知道的數據中臺問題，咱們此次聊個透

問題一：是什麼催生了數據中臺？
問題二：數據中臺、 數據倉庫 、數據平臺、數據湖有何區別？
問題三：數據中臺只是一種技術嗎？
問題四：究竟什麼樣的企業更適合作數據中臺？
問題五：數據很少的企業能不能作數據中臺？
問題六：如今建設數據中臺是價格高於價值，仍是價值高於價格？
問題七：數據中臺企業要不要本身作上層應用？
問題八：我該如何快速掌握數據中臺必備技能，早日成爲數據中臺企業的一名干將！名利雙收！

若是在科技圈組織一次評選，選出過去一年裏最火的技術概念，中臺一定能收穫很多選票。
從去年開始，阿里、騰訊、百度、京東、美團、滴滴等互聯網巨頭前後開始了組織架構調整，意圖創建中臺架構體系。很快，很多中小企業也羣起而效之，吹響了向中臺架構轉型的號角。一時間，中臺彷彿成了企業的萬金油，無論什麼毛病只要有了中臺就能藥到病除。
但中臺究竟是什麼？什麼樣的企業應該建設中臺？中臺到底應該怎麼建？許多人都是一頭霧水。
先前，數據中臺領域最爲領先和活躍的四家企業，在杭州湖畔大學烹茶論道。袋鼠雲CEO拖雷、奇點雲CEO行在、數瀾科技CEO風劍和新華智雲CDO介然，圍繞當前關於中臺你們最想了解的問題展開了激烈討論。

大講臺通過整理和精簡，特將幾位專家的精彩觀點輯錄於下：

1、是什麼催生了數據中臺？

行在：
某種意義上來講，是場景和業務需求倒逼出了數據中臺。不少企業以往的業務系統是條塊化建設的，例如淘寶和淘寶商城（天貓前身）各自都有貨源體系，但因條塊化建設，阿里巴巴難以看到本身的數據全貌，也沒法將數據打通。奇點雲曾服務過的一家大型綜合體內部有12個系統（來自不一樣的供應商），分別都包含消費者信息，但無從整合。而數據中臺能夠作到。

風劍：
多雲適配，也是推進數據中臺出現的重要緣由之一。上雲已成爲DT時代企業的共識，但認爲上雲就能夠消除數據孤島，其實也很大程度上誤導了企業和政府。這裏一套阿里雲，那裏一套華爲雲，你們互不相關，就好像你有一個山頭，我有一個地盤，反而加重了數據孤島。國外曾有一篇報道，預測將來五年全球範圍內85%的企業會是多雲環境。既然多雲環境是必然的，底層的數據能力如何整合打通？這時候你們發現，不管是什麼樣的IT系統或者雲架構，不管是在哪朵雲上，經過數據中臺，均可以讓本身的這些系統的數據互聯互通，在企業購買和使用的多個雲環境中的數據自由流動。正是多雲環境的產生，決定數據中臺將來會變成企業的一個必選項。

2、數據中臺、 數據倉庫 、數據平臺、數據湖有何區別？

行在：
數據中臺能夠實現從看，到用，到賦能。20年前，數據倉庫出現，企業在數倉上建BI給決策者看報表，是「看」的階段。後來阿里發現，數據能夠爲一線運營的「小二」所用，還能夠搭建TCIF（消費者信息數據系統）幫助阿里瞭解消費者、優化廣告投放，也就進入「用」的階段。在「用」的基礎上，數據中臺能夠爲企業「賦能「，實現降本增效。簡單來講，「用」和「賦能」是數據倉庫沒法實現的」中臺「價值。數據湖則像一個雜貨鋪，更可能是堆集數據，而數據中臺不只須要「存」數據，仍是要把它「通」、「用」起來，所以中臺更像沃爾瑪或者淘寶，分門別類，清晰可見。

介然：
平臺更強調系統的建設，而中臺更強調能力的服務。媒體對數據的依賴很是強——線索發現、自身績效評估、稿件編輯校驗等都須要數據，能夠說在媒體行業，數據就是生產資料。在平臺的階段，更多的是爲了收集數據，管理數據，而數據中臺則是要爲媒體創建核心能力，提升發現新聞線索的能力、內容生產能力、新聞傳播的能力以及信息追蹤的能力等等。

拖雷：
以京東的「亞洲一號」爲例，若是今天的「亞洲一號」只有倉庫而沒有管理系統的話，可能就是數據湖。但今天「亞洲一號」最強的不是在於這個倉庫面積有多大，放了多少貨，而是在於管理系統能很方便地管理任何貨物，好比知道任何一件貨物的位置、數量，能夠快速獲取、配送，以達到高效管理。這就是數據中臺的能力。

風劍：
數據湖爲構建數據中臺提供了一個良好的基礎，大量數據的整合沉澱爲數據的接入、使用提供了必定便利，但這隻解決了「看見數據」的問題，並無解決「數據怎麼用」這個問題，在將來面對不肯定性的場景時，數據中臺相較於數據湖將發揮出更強大的功效。

3、數據中臺只是一種技術嗎？

拖雷：
數據中臺更多的是一種理念。對於企業來講，數據是能源，是生產資料，能夠爲下一階段的智能化打下良好基礎。因此今天的數據中臺對於機構、企業，就是構建一個數據大腦。產品作得好，組織架構配合得好，固然這顆數據大腦會運行得更好。數據中臺的構建能夠分紅五步：第一步——數據資產盤點，就好像盤點家裏有多少食材，能作多少菜，梳理完才知道想作什麼，能作什麼；第二步——數據中臺建設，這就須要一個具體產品來作支撐；第三步——數據的清洗和加工，比如造房子前要先打地基，乾的都是髒活、累活，而這部分工做也是最會被誤解的，由於業務方看不見；第四步——數據的應用，對於不少企業來講，他們最關注的就是數據能不能用起來。第五步——持續迭代，真正的數據中臺須要持續迭代，而不是一勞永逸的。

介然：
咱們把數據中臺的英文定義爲Office而不是平臺（Platform），說明它並非一個純技術上的概念。數據中臺須要技術，但毫不僅僅是技術。

4、究竟什麼樣的企業更適合作數據中臺？

介然：
作數據中臺的核心，仍是要強調數據在業務上發揮價值。若是說任何一家機構的業務須要利用到數據去改善或提高它的業務價值，那它就適合作數據中臺。媒體大腦數據中臺有一個用戶是江西省融媒體中心，該中心經過中臺打通省市縣三級融媒體中心和互聯網數據，作到百縣聯動，省宣能夠更好地協調全省媒體資源，講好江西的故事；而地縣級的基層融媒中心也能夠經過媒體數據中臺提升生產效率。

風劍：
數據中臺的服務對象不會止於某個特定的行業或羣體。再過十年，無論你是什麼樣的客戶，是政府仍是企業，都須要數據中臺。就像ERP之於企業，所產生的價值是***到企業中的角角落落，這就是我爲何說數據中臺必定是一個企業級的戰略，而非部門級的。

拖雷：
如今是信息化2.0時代，數據中臺把數據聚集在一塊兒，造成企業的數據大腦。到了信息化3.0時代，會真正造成智能化趨勢，將來全部的企業都是數據化企業，須要利用大數據來做爲驅動力。什麼樣的企業更適合作中臺？就比如每一個人須要代步工具，有的人買汽車，而有的人買自行車就好了。一樣的，每一個企業都須要一個數據中臺，一個數據大腦。不要以爲數據中臺就是一輛汽車，它也能夠是自行車、電動車。代步是一個剛需，數據化驅動也是一個剛需。

行在：
用老套的話說，數據中臺、數據驅動必定是將來，這和20年前互聯網爆發的時候同樣，誰先用誰先受益。

5、數據很少的企業能不能作中臺？

介然：
數據不全、不夠用是廣泛現象，今天企業可以意識到本身的數據不夠用，已是一個進步。不少企業可能不知道本身有多少數據，也不會想到如何把數據用起來。
同時，數據中臺不只要幫助企業把本身的數據用好，還要能把企業要用到的數據聚集到中臺裏來，將不足的數據經過行業甚至互聯網數據補足，這樣價值更高。以媒體行業爲例，咱們要打造面向媒體的數據中臺，而當前媒體自身數據的業務價值可能還不如行業數據的價值高，因此聚集行業產生的數據也應是中臺能力的一部分。咱們長期的願景也是要打造'開放數據分享的第一平臺，將開放數據和媒體技術相結合。

行在：
建設數據中臺有三個階段，在線化、數據化和智能化，三階段相輔相成。在數據化環節，每每難以要求企業在作中臺以前都已經有很是完備的數據。奇點雲的作法是幫助客戶產生新數據，經過AI、IOT來幫助客戶補充數據。另外，與新華智雲類似，也會加入互聯網公開的數據來豐富數據。舉個例子，咱們有一位作生鮮超市的客戶，之前經過買手在Excel裏計算明天要進多少生鮮，咱們入場後爲他們建了一個智能定貨的算法，一方面作了數據升維，把周邊的消費者信息、天氣、節假日等考慮進去，另外一方面用算法代替了人工經驗。作出來效果很好，比歷史提高了35%。咱們作中臺的公司除了幫客戶解決TA數據使用的問題，還要幫助TA解決數據生產的問題。數據中臺賣產品，也要賣服務，兩者不可分割。

6、如今建設數據中臺是價格高於價值，仍是價值高於價格？

風劍：
相比國外，國內對企業軟件付費的意向是很弱的。另外，不少行業會設定許多准入標準，好比證券行業、金融行業，而標準都是十幾年前定的。

拖雷：
袋鼠雲給客戶帶來的價值遠遠高於數據中臺服務的價格。將來的企業服務必定要作到價值驅動，不作價值驅動的話跟外包就沒有區別。並且我相信環境在好轉，付費意願會愈來愈強。中國的2C發生天翻地覆的變化花了10年左右，中國的2B我相信也必定會有天翻地覆的變化。關鍵企業願不肯意改變，咱們願不肯意改變，這是很關鍵的基礎。

7、數據中臺企業要不要本身作上層應用？

拖雷：
客戶其實有不一樣類型，若是有比較懂技術的客戶（例如企業的技術部門），TA知道這個東西能帶來的價值，就會直接買咱們的平臺產品。若是是企業的業務部門，則每每更關注數據中臺完成後能爲業務帶來什麼價值。

風劍：
數瀾科技的願景是成爲客戶信賴的數據應用基礎設施供應商，就像建造樓房同樣，經過數瀾紮實的技術能力和行業最佳實踐，給企業提供一箇中臺底座，賦予企業超乎想象力的將來空間。想盡辦法把過往的一切業務數據化，匯聚聯通，再想盡一切辦法把這些數據變成可用的資產，最後提供工具方法技術把這些資產沉澱爲數據服務。目標在於讓客戶的數據可見、可用、可運營，但數據中臺的價值基礎，是客戶是否主動去擁抱科技帶來的變化。不會有人比企業更懂自身的業務，數瀾是要幫企業構建數據能力，幫助企業解決更通用的場景化問題。

介然：
公司裏有媒體從業經驗很豐富的人，和阿里過去的技術經驗豐富的人結合在一塊兒，是能夠攻克一些問題的。若是咱們只作技術性的平臺，在媒體行業裏會比較難生存。中臺究竟是技術推進仍是業務推進，我以爲不必定要分得很清楚，它多是一個綜合體。只不過今天新華智雲的中臺必定須要解決媒體行業的業務痛點。

行在：
咱們不只提供底層數據平臺的產品，例如奇點雲自研的大數據智能服務平臺DataSimba，同時也但願咱們的行業專家能和客戶一塊兒共創，讓土地（底層數據平臺）變得肥沃的同時也能爲客戶種出幾棵蘋果樹（數據應用）。才能讓客戶真正實現數據化企業運營，盤活企業的數據資產，創造更多商業價值。奇點雲如今主要是在零售行業，但咱們絕對不止於零售。將來咱們必定會多行業拓展，你們也會在這個生態裏不斷成長。

拖雷：
咱們不一樣的企業關注點不一樣是很正常的，你們會造成一個生態，成爲夥伴。就好像有的服務商去作電網（數據中臺基礎設施），有的去作電器（數據應用），不會要求作電器的必定要去把電網也給作了，只作電器同樣能成很大的企業。

8、我該如何快速掌握數據中臺必備技能，早日成爲數據中臺企業的一名干將！名利雙收！

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我堅信：數據中臺、數據驅動必定是將來，這和20年前互聯網爆發的時候同樣，誰先用誰先受益，誰先掌握誰先收益。