数据中台=数据平台+敏捷组织

目录

 

1、数据中台概念解析

 

2、数据平台：数据中台的技术基石

 

3、敏捷组织：激活数据价值的关键

 

4、数据中台的业务价值与实践

 

5、数据中台的未来展望

 

 

一、数据中台概念解析

 

 

1.1 数据中台的定义

 

 

数据中台是一种数据管理架构,旨在打破企业内部数据孤岛,实现数据在不同部门和业务线之间的共享与流通。它将分散在各个系统中的数据进行整合、清洗、统一管理,并以服务化的方式提供给各业务部门,使其能够基于统一的数据资产开展数据分析与应用。数据中台的建设需要强大的技术平台支撑,同时也离不开敏捷高效的组织保障。

 

 

1.2 数据中台的起源与发展

 

 

数据中台概念的提出,既有技术驱动,也有业务驱动。一方面,以Hadoop为代表的大数据技术发展日新月异,让海量数据的存储、计算、分析成为可能,为数据中台奠定了技术基础。另一方面,互联网的快速发展催生了数字化商业模式，企业开始意识到数据价值,亟需通过数据洞察来指导业务决策、优化运营效率,由此对打通数据孤岛、释放数据价值提出了迫切需求。

 

 

同时,传统企业在数字化转型中也面临着数据割裂、业务响应不及时等问题,而互联网企业的成功实践,如阿里巴巴的中台战略，为传统企业树立了标杆，加速了数据中台在各行业的应用和普及。

 

 

1.3 数据中台的核心组成要素

 

 

数据平台与敏捷组织，看似是两个不同领域，但在数据中台的语境下,二者相辅相成,缺一不可。数据平台解决了数据要素的"存流用"等技术问题,但如果没有一套高效的组织方式，没有一群懂业务、善分析、会应用的复合型人才,再完善的平台也难以真正发挥作用。反之,单纯的组织变革,如果没有一个强大的数据和算力后盾,也很难在数字化时代立于不败之地。

 

 

因此,我们需要用系统思维、全局观念来统筹数据中台建设,以开放的心态拥抱变化,以创新的勇气打破边界,让业务、技术、数据三位一体,在敏捷的氛围中碰撞出智慧的火花。

 

 

二、数据平台:数据中台的技术基石

 

 

2.1 数据平台的定义与架构

 

 

数据平台的架构设计需要兼顾灵活性、可扩展性、安全性等多个维度。在数据源层,要考虑异构数据源的接入能力,在架构上往往采用分布式的设计,以便支持海量数据的存储和处理。在数据集成层,需要考虑多种数据处理模式,如ETL、ELT、CDC等,以应对不同的业务场景。在数据存储层,要根据数据特征和业务需求,合理选择存储引擎,并进行容量规划和性能优化。在数据服务层,要注重数据服务的可复用性,提供标准化的接口协议和规范化的元数据管理。

 

 

总之,数据平台的设计需要在性能、成本、复杂度之间进行权衡,需要循序渐进、不断演进。一个成熟的数据平台往往经历了单一数据源到多源异构、批处理到流处理、集中式到分布式的发展过程。建设之初,可以从某一业务痛点切入,快速见效,然后再逐步扩大平台边界,丰富平台功能。

 

 

2.2 数据集成与存储

 

 

2.2.1 数据采集

 

数据采集的首要原则是全面性,即要尽可能地将对业务运营、决策有价值的数据纳入采集范畴。其次是实时性,对于业务变化较快的实时数据,需要借助Kafka等消息队列实现实时采集与传输。此外,在采集过程中要注意数据格式的标准化,如对日期、金额等字段进行统一格式定义,为后续的数据处理奠定基础。

 

 

2.2.2 数据清洗与转换

 

在数据清洗方面,要制定完善的数据质量标准,从完整性、唯一性、及时性、准确性等维度,设定数据质量校验规则。利用表的逐条扫描或者UDF函数,实现重复数据的识别、异常数据的修正,并建立数据质量看板,直观展示数据质量状况。

 

 

在数据转换方面,需要预先梳理业务主题模型,定义统一的业务口径和计算逻辑。利用SQL、MapReduce、Spark等数据处理工具,对分散的原始数据进行抽取、聚合、关联,形成面向主题的汇总表或宽表,便于后续的分析应用。在转换过程中,要权衡数据的时效性和计算成本,采用T+1、T+N等不同时效的数据处理策略。

 

 

2.2.3 数据存储

 

选择数据存储方案时,首先要明确对数据的访问模式。如果以批量、复杂的分析查询为主,则更适合用Hive等面向分析的数据仓库;如果以单条记录的随机读写为主,则HBase等NoSQL数据库是更好的选择;如果需要进行海量数据的关联探索,则Kylin等OLAP引擎是理想方案;如果要存储爆发的流式数据,则Druid、InfluxDB等时序数据库大有可为。

 

 

因此,数据平台往往呈现多元异构的存储格局。面对这种异构环境,我们要通过统一的元数据管理、访问接口等手段,屏蔽底层存储差异,让数据使用者能够以更简单、透明的方式访问数据。同时,要关注存储系统的可扩展性,当数据量激增时,能够通过横向扩容、数据分片等手段,提升系统吞吐能力。

 

 

2.3 数据分析与挖掘

 

 

2.3.1 OLAP分析
OLAP分析是数据中台的重要功能,它以多维数据立方体为基础,支持flexible、interacttual的数据分析。一个典型的OLAP分析过程包括:定义维度、度量 - 物理化数据立方体 - 聚合运算 - 可视化展现等步骤。

 

 

在维度设计上,要全面刻画业务实体,如客户可以从年龄、性别、地域、消费等角度描述。在聚合运算上,要选择恰当的聚合函数,如求和、平均、计数等。此外,OLAP分析还需要支持灵活的切片切块、上钻下取等操作,让使用者能够从不同角度、不同粒度分析数据。

 

 

常见的  OLAP引擎如 Kylin、Mondrian都提供了可视化设计工具,大大降低了开发门槛。但OLAP分析也有其局限,如不擅长复杂的统计分析,难以挖掘数据内在规律。因此,OLAP分析常作为数据分析的"前菜",为后续的数据挖掘、机器学习提供特征数据。

 

 

2.3.2 数据挖掘算法

 

数据挖掘旨在从海量数据中发现隐藏的、有价值的知识。它综合运用统计学、机器学习等方法,建立描述数据内在规律的模型。常用的数据挖掘算法如下:

 

 

关联规则:发现事物之间的关联性,如啤酒和尿布的购买相关性。典型算法有Apriori、FP-Growth等。

 

 

聚类分析:把相似的事物自动归入一个集合,形成若干个类簇。典型算法有K-Means、DBSCAN等。

 

 

分类预测:通过已知类别的样本,训练出判别模型,对新样本进行类别预测。典型算法有决策树、朴素贝叶斯、SVM等。

 

 

异常检测:识别出明显偏离大多数的异常数据,在反欺诈、风控等场景应用广泛。典型算法有统计检验、聚类等。

 

 

推荐系统:根据用户的历史行为,推荐其可能感兴趣的内容。典型算法有协同过滤、矩阵分解等。数据挖掘需要与业务场景紧密结合。我们要明确挖掘目标,选择恰当的算法,调试算法参数,并用业务知识解释算法结果,持续迭代优化,让数据挖掘产生切实的业务价值。

 

 

2.3.3 机器学习与人工智能

 

随着算法模型的日益成熟和计算力的不断提升,机器学习已成为人工智能的核心驱动力,在图像识别、自然语言理解、知识图谱等领域取得了瞩目的进展。机器学习大致可分为监督学习、非监督学习、强化学习等范式。

 

 

监督学习从大量已标注的数据中学习,训练出从输入到输出的映射模型。如我们从历史数据中学习,建立"用户特征 - 是否流失"的判别模型,来预测新用户的流失可能。非监督学习从无标注数据中学习,自动发现数据的内在结构和规律。如用LDA主题模型,从海量文本中自动提炼出主题词。强化学习通过智能体与环境的交互,不断试错,最大化长期收益。如AlphaGo通过大量的自我博弈,掌握了高超的围棋策略。

 

 

要将机器学习大规模应用到业务中,离不开数据中台的算力支持。我们要为模型训练提供充足的算力,利用GPU、FPGA等异构硬件加速计算。在算法工程化方面,要规范化机器学习流程(数据准备-特征工程-模型训练-模型评估-模型服务),打通从样本数据到预测接口的全链路。

 

 

2.4 数据服务与API

 

 

2.4.1 数据服务目录

 

 

梳理数据服务目录,本质是对企业数据资产的盘点。一方面,通过目录梳理,我们可以系统地了解企业有哪些数据、这些数据分布在哪里、主要用于哪些业务场景,进而规划数据治理工作。例如,当发现某业务场景缺乏必要的数据支撑时,我们就要考虑补充相关数据。另一方面,数据服务编目也是服务管理、服务复用的基础。通过统一目录,使用者能够便捷地检索数据,根据接口规范调用数据,避免重复劳动。

 

 

在梳理服务目录时,要对数据资产进行适当分类,如按主题划分为客户数据、营销数据、财务数据等,按来源划分为业务库数据、日志数据、外部数据等。对数据表及其字段,要添加易于检索的标签,记录数据的业务含义、权限要求等元信息。

 

 

此外,随着企业数据服务的日渐丰富,服务之间的依赖关系日益复杂,这就要求我们实现服务的可视化血缘分析,即清晰展现出一个服务调用了哪些上游服务,又被哪些下游服务调用。这样当某个基础数据发生变更时,我们可以评估其对相关服务的影响。

 

 

2.4.2 API管理与治理

 

 

对于大型复杂系统而言,API已成为连接各子系统的重要纽带。数据平台要以API的方式,把数据服务开放给各业务应用使用。与此同时,API的管理与治理也成为关键课题。首先是API的设计要严格遵循REST等成熟规范,力求接口定义的标准化。其次要建立API的全生命周期管理流程。以API网关为例,在API创建时,需发布API文档、SDK,并定义API级别、配额等策略。在API运行时,要监控API的调用量、延时等指标,及时优化性能瓶颈。在API变更时,做好版本管理,保证兼容性。在API下线时,提前通知调用方,以免影响业务连续性。

 

 

API治理的核心是为API提供统一、标准、规范化的管理方式,减少对API的滥用和错用。我们要明确API的适用场景和约束条件,合理划分不同业务方对API的访问权限。同时,建立API的计量计费机制,以API调用次数等指标,合理分摊成本。在安全方面,要对API请求进行认证和鉴权,防止未授权的访问。此外,要保证API的高可用,当某个API节点故障时,可自动切换到备用节点。

 

 

2.5 数据安全与隐私保护

 

 

2.5.1 用户权限管理

 

 

在大数据时代,数据已成为企业的核心资产。而数据资产的安全访问与合规使用,离不开严谨、细粒度的权限管理。基于角色的访问控制(RBAC)是常用的权限管理方案。我们首先要梳理企业内的用户角色,如数据管理员、业务分析师、应用开发者等,明确各角色的数据使用边界。然后要将角色与权限相关联,可采用用户-角色-权限三层架构。即一个用户可对应多个角色,每个角色定义一组数据访问权限,如可读、可写、可删除等。

 

 

除了基于用户角色,权限管控还可基于数据资产的敏感程度。比如对客户的身份证号、手机号等隐私数据,要设置更严格的权限,如只有个别业务处理岗位才能读取。而对于汇总类的统计数据,可适当放宽权限,供更多人员查看。

 

 

在实现上,Hadoop生态提供了基于角色的权限管理机制,如Ranger、Sentry等,可集中管理Hadoop组件的访问权限。对于自研的数据服务,可利用Shiro、Spring Security等安全框架,将权限管理嵌入到系统中。

 

 

2.5.2 数据脱敏

 

 

大数据技术让企业能够采集、存储海量数据,其中不可避免地包含一些敏感数据。如果这些敏感数据被不当利用,极易造成用户隐私泄露、企业声誉受损。数据脱敏正是为了最大限度保护数据安全,又不影响数据可用性而生的。

 

 

数据脱敏的常见方法有:

 

 

数据加密:利用加密算法,将明文数据转换为密文。在使用时需要解密还原。适合于敏感程度高,但使用频次低的数据。

 

 

数据掩码:利用特定规则,对敏感信息进行部分屏蔽。如将手机号"13012345678"掩码为"130****5678"。掩码后的数据可用于日常业务查询,而敏感信息得到保护。

 

 

数据替换:用一个假名值来替代真实的敏感值。如对姓名进行哈希映射,将"张三"替换为一个随机串"as34f"。替换后的数据仍可开展分析,但难以追溯到真实个人。

 

 

数据删除:对于高度敏感且不再使用的数据,应及时删除。这需要制度规范和技术工具双管齐下。

 

 

值得注意的是,脱敏通常发生在数据流动的"最后一公里",即在呈现给用户时进行。这就要求我们有选择性地对不同数据消费场景进行脱敏。如对于BI类的统计报表,往往只需较弱的掩码脱敏;而对于对外开放的数据,则要进行彻底的加密脱敏。

 

 

2.5.3 安全审计

 

 

安全审计是事后监管,对平台上每一次数据访问行为进行记录、分析,用以识别可能的数据泄露或违规操作。当前,大数据平台中的用户行为日志高度分散,传统的日志收集与关联分析方法难以满足要求。因此,亟需建立大数据安全审计机制。

 

 

具体而言,审计日志要涵盖多个关键要素:时间(when)、地点(where)、人员(who)、数据(what)、行为(how)等,用以还原数据访问的5W1H。在采集过程中,要注意日志的规范性与集中性,定义统一的日志格式,采用flume等工具进行集中采集。考虑到海量的审计日志给存储和计算带来的压力,可利用主题模型、关联规则等算法,提取日志的行为模式,再利用机器学习算法建立异常行为甄别模型,从而实现自动化的违规行为发现。

 

 

总之,数据中台要筑牢"安全防火墙",将"堡垒"前移至数据采集、存储、流通、使用等各个环节。既要"以防为先",完善制度流程,加强权限管控与脱敏处理;又要"以查为用",借大数据分析手段,对数据使用行为进行穿透式审计,消除潜在的数据安全隐患。

 

 

三、敏捷组织:激活数据价值的关键

 

 

3.1 传统组织模式的局限性

 

 

在传统的职能制组织中,业务部门和数据部门往往是割裂的。一个典型的数据需求流程是:业务部门提需求 - 数据部门出方案 - 业务反馈不满足 - 数据重新开发。业务与技术的鸿沟,导致需求响应迟缓,开发成本居高不下。而数据部门对业务理解不足,只能被动接受需求,缺乏主动洞察业务的动力,难以真正发挥数据的价值。

 

 

当前,越来越多的企业意识到,打破部门壁垒,构建敏捷组织,让业务、数据、技术紧密融合,是数据中台落地和发挥价值的关键一环。通过跨部门人才组建数据小组,以产品思维和持续迭代的方式开展工作,快速验证数据价值,把数据的效用最大化。

 

 

3.2 敏捷组织的优势

 

 

3.2.1 跨部门协作

 

 

传统的开发模式中,制定需求、设计方案、进行开发、测试上线等环节,由不同部门各自负责,导致协作成本高,进度难以把控。而敏捷组织打破部门藩篱,组建跨职能的产品开发小组。小组成员来自业务、产品、开发、数据等岗位,掌握产品全生命周期的技能。这种"全栈化"的人才结构,有利于增进部门间的理解和信任,形成"主人翁"意识,激发团队的创造力。

 

 

例如,当业务提出一个数据需求时,在传统模式下,需求会在不同部门间流转,每个部门只关注自己的一亩三分地。而在敏捷组织中,来自业务、数据、开发的成员齐聚一堂,围绕需求展开头脑风暴,分析数据的潜在价值,设计数据应用方案。大家立场统一,目标一致,迅速达成共识,形成可落地的方案。

 

 

3.2.2 快速迭代

 

 

当前瞬息万变的市场环境,决定了企业必须以快制胜。而大数据系统的开发往往周期漫长,系统上线时,需求可能已经变了。敏捷开发正是针对这一痛点而生。它倡导将一个大目标分解为若干个小目标,每个小目标都可在1-2周内完成,并产出可用的产品增量。

 

 

在数据中台建设中,我们可采用"数据即服务"的思想,将数据服务拆分为多个独立的小模块,每个模块围绕某个数据主题,提供一组相对完备的API,可被下游系统灵活调用。这种"微服务化"的架构,可显著提升平台的迭代速度。

 

 

以某银行的客户画像系统为例。传统的做法是设计一个涵盖各种标签的大而全的客户画像,历经数月才能建成。而采用敏捷思维后,团队将客户画像划分为人口属性、资产、行为、偏好等多个子域,每个子域可独立开发。先快速建立MVP(最小可行产品),覆盖关键标签,尽早应用到营销等场景中,在使用中不断完善。3个月内,即建成一套可持续演进的客户画像体系,且收效斐然。

 

 

3.2.3 持续交付

 

 

持续交付是敏捷开发的高级阶段,它要求在代码变更后,能快速、可靠地将变更部署到生产环境,实现价值的"高频小步"交付。这对开发运维一体化(DevOps)提出了更高要求。我们要打通需求、开发、测试、部署、运维等各个环节,利用自动化工具实现端到端的流程贯通。

 

 

在数据中台建设中,我们要规范数据分析、数据开发流程,利用Jenkins等CI工具,将数据处理逻辑的变更,自动编译、测试、打包、发布。利用Ansible等运维工具,实现一键式环境部署。利用Prometheus、Grafana等监控工具,实时采集数据服务的性能指标,及时发现和解决故障。

 

 

持续交付让数据分析、数据开发如丝般顺滑,极大压缩了数据应用的"创新周期"。但它对团队的技术实力和协作能力提出了更高要求。我们既要打造全栈化的数据团队,又要营造开放、包容、互信的组织文化,让创新的源泉充分涌流。

 

 

3.3 业务敏捷Scrum框架

 

 

3.3.1 Scrum角色

 

 

Scrum框架中,对传统的项目角色进行了重新定义。这种新的角色划分打破了职责边界,强调个人跨界发展,增强了组织韧性。

 

 

产品负责人(PO)作为需求方代表,全面把控产品方向。PO需要平衡业务利益相关方的诉求,引导团队聚焦最有价值的需求。这就要求PO既要熟悉业务,又要深谙技术。在数据中台团队中,PO往往由业务部门的骨干和数据部门的专家共同担任,以业务视角驱动数据应用的产品化。

 

 

Scrum主管(SM)是敏捷教练和引导者。SM负责营造高效、和谐的团队氛围,协调资源,推动Scrum流程在团队内扎根。这就要求SM具备出色的沟通、谈判、组织能力。在数据中台团队中,SM可由经验丰富的项目经理或架构师出任。

 

 

开发团队则是Scrum的主力军。Scrum团队通常由5-9人跨职能人员组成,既有懂业务的产品经理,又有擅长数据分析、数据开发的技术专家,大家协同工作,互补长短。在自组织的团队氛围中,成员的创造力和主人翁意识得到激发,团队凝聚力和战斗力倍增。

 

 

3.3.2 Scrum事件

 

Scrum规定了一系列规范的仪式,将约束转化为自觉,让团队在民主和高效中找到平衡。Sprint是Scrum的核心, 通常以2-4周为周期,团队在此期间完成一个产品增量。Sprint让庞大的开发任务变得可分割、可管理,将不确定性降到最低。Sprint开始前,举行Sprint计划会议,团队对照产品Backlog,评估工作量,选择本次Sprint要完成的需求,制定Sprint Backlog。之后在每日站会上,团队成员简要汇报昨天完成的工作,今天计划的任务,遇到的障碍等,以自我管理的方式共同推进Sprint的进行。

 

 

Sprint结束时,召开评审会议,团队向PO展示本次迭代的成果。PO根据验收标准,给出反馈意见,决定是否发布。无论成败,团队还要举行回顾会议,总结经验教训,找出改进措施。Sprint让团队在紧张有序中前行,在反思改进中成长。

 

 

Scrum的一个独特实践是每日站会。团队成员每天都要围站在一起,简单回答三个问题:我昨天为Sprint目标做了什么,我今天计划做什么,有什么障碍需要解决。站会时间控制在15分钟内,简洁高效。通过站会,团队及时同步信息,发现问题,调整方向,形成紧密的协作网络。

 

 

3.3.3 Scrum工件

 

 

Scrum框架中的各种工件,如用户故事、Sprint Backlog、燃尽图等,是团队沟通和自我管理的重要工具。用户故事是从用户视角表述的需求,通常由PO编写。一个好的故事要体现用户、功能和价值三要素,如"作为一个数据分析师,我希望有一份销售日报,以便及时洞察销售情况"。将需求细化为一个个小故事,可降低交付风险,缩短反馈周期。

 

 

Sprint Backlog由开发团队分解产生,是本次迭代要完成的任务列表。与传统的需求文档相比,Backlog更加灵活、易于变更。团队每天更新Backlog,调整优先级和工作量估算,确保Sprint目标如期达成。

 

 

燃尽图直观展示了Sprint的完成进度。横轴是时间,纵轴是剩余工作量,随着Sprint的进行,曲线应稳步下降。燃尽图揭示进度异常,让团队有机会及时应对。例如,如果线路平缓,说明近期没有需求完成,要分析是否是技术障碍或外部依赖导致。

 

 

在数据中台团队中,我们要因地制宜地应用Scrum工件。围绕数据集成、数据服务、数据应用等目标,梳理出清晰、细粒度的待办需求。将需求装入产品Backlog,并随时保持排序和更新。Sprint内则聚焦少数高价值需求,快速开发,灵活应变。通过燃尽图和Jira等敏捷管理工具,团队能及时掌控Sprint进展,在自我管理中激发潜能。

 

 

3.4 敏捷转型的挑战与应对

 

 

尽管敏捷开发已被证明是行之有效的研发模式,但对于习惯了传统"瀑布"模式的团队而言,转型之路并不平坦。组织惯性、思维定势、能力缺口等,都将对敏捷转型形成阻力。

 

 

在组织结构方面,敏捷倡导扁平化、去中心化的团队架构,强调自组织和主人翁精神。这与等级森严的科层制组织存在天然的张力。转型过程中,我们要循序渐进地重塑组织架构,先从局部突破,以点带面。比如可先在数据应用项目中试点Scrum,积累经验后再向数据平台建设推广。我们还要打造"服务型"的职能部门,建立灵活的人才流动机制,让团队能随需求而动态调整。

 

 

在流程和工具方面,敏捷倡导"个体和互动高于流程和工具"。但这并不意味着完全抛弃流程和工具,而是要因地制宜地应用。对于数据平台这样复杂的系统,我们仍需建立最小必要的规范流程,如数据治理流程、数据开发规范等。同时,要用好现代化的敏捷工具,如用Jira管理Backlog,用Confluence沉淀知识,用Jenkins实现持续集成。但要警惕工具成为"挡箭牌",失去敏捷的精髓。

 

 

思维转变的挑战或许更加艰巨。无论是管理者还是团队成员,都难免受传统观念的束缚。管理者要学会放手,以"授权型领导"取代"指令型控制",为团队创造宽松、互信的环境。团队成员要革故鼎新,学会自我驱动,用开放的心态拥抱变化。这需要组织持续开展敏捷教练和培训,营造鼓励创新、宽容失败的文化。

 

 

四、数据中台的业务价值与实践

 

 

4.1 提升数据驱动的业务洞察力

 

 

在数字化时代,无数据,不决策。企业要从数据中获得敏锐、深刻的业务洞见,指导战略制定、资源配臵、运营优化。数据中台的建立,为企业的数据驱动决策奠定了坚实基础。

 

 

在战略层面,企业领导者需要通过数据,洞悉市场格局、行业趋势、消费动向,做出精准的投资布局。以某快消品巨头为例,基于数据中台整合线上线下销售数据,借助机器学习算法,该公司准确预测了新品类的市场前景,抢先布局,实现了业绩弯道超车。

 

 

在管理层面,各业务部门需要通过数据,及时发现经营短板,评估改进成效。数据中台为业务管理者搭建了"驾驶舱",以可视化报表和监控大屏的形式,呈现业务运行的实时状态。当关键指标出现异常时,系统可自动预警,引导管理者深入查因,精准施策。

 

 

在执行层面,一线业务人员需要通过数据,了解用户画像,优化作业流程。以某电商的智能客服系统为例,该系统基于数据中台的客户行为数据和订单数据,训练了客户意图识别和个性化推荐模型。客服人员借助该系统,可快速判断客户意图,用最合适的话术和商品推荐来满足客户需求,并对客户购后评价进行情感分析,发现服务改进点。

 

 

数据驱动的洞察力,让企业在动荡的商业环境中,立于不败之地。但这种洞察力不是一蹴而就的,而是在漫长的数据积累和持续的业务练兵中修炼而成。正所谓"数据如大海,业务如枪炮"。唯有在数据中台的滋养下,以敏捷的业务实践为试金石,方能淬炼出一支具有战略视野、能攻善守的数据军团。

 

 

4.2 加速产品与服务创新

 

 

当前,技术创新日新月异,消费者需求瞬息万变,产品和服务创新成为企业突围制胜的利器。数据中台为创新提供了源源不断的养料,让企业以更低成本、更快速度,开发出最契合用户需求的产品和服务。

 

 

一个鲜明的例子是Netflix的个性化推荐。Netflix拥有海量的会员观影数据,覆盖观看时长、暂停位置、搜索内容等多个维度。这些数据经中台加工、沉淀,成为算法模型的"学习材料",再反哺到个性化推荐系统。据统计,Netflix超80%的会员观影来自个性化推荐。推荐系统不仅提升了用户体验,也对内容投资产生了重要影响。通过分析用户观影偏好,Netflix可洞悉题材、类型、演员等要素的吸引力,指导内容采购和自制剧战略,最大化投资回报。

 

 

再如某保险公司的"千人千面"产品策略。该公司将理赔数据、客户数据、行为数据等汇聚到数据中台,通过客户细分和特征分析,将客户划分为风险偏好、健康意识、价格敏感度等不同群体。产品经理基于群体洞察,针对性地设计出定制化的保险产品,并在中台搭建的AB测试平台上快速验证产品假设,从而缩短了产品上市周期,提升了收费保费规模。

 

 

创新无止境。唯有让创新基因融入组织血脉,以数据中台为创新加速器,企业方能在创新的道路上越走越宽广。但创新绝非蛮干,更需要精准的战略指引。数据固然重要,但不能被数据牵着鼻子走。要立足企业战略和行业趋势,甄别出最有价值的数据,以"少而精"的数据应用撬动"多而广"的业务创新。

 

 

4.3 优化运营效率与用户体验

 

 

在数字化浪潮中,效率至上,体验为王。运营效率直接影响企业成本,用户体验直接影响企业收益。数据中台为运营优化和体验提升插上了腾飞的翅膀。

 

 

在运营方面,企业需要通过数据监测每一个运营环节的效率瓶颈,并优化资源配置。以某快递公司为例,该公司将订单、包裹、运力等数据集成到中台,应用动态调度算法,对运力进行实时优化,缓解高峰期"爆仓"问题。运单数据还被进一步加工为网点KPI,对网点进行效能管理。管理者即可纵览全局,又能下钻到每一个网点、每一名快递员,精细化管理水平大幅提升。

 

 

在体验方面,企业需要通过数据还原每一位用户的使用旅程,洞察用户真实诉求,提供个性化体验。以某在线教育平台为例,该平台汇聚学生画像、学习行为、练习得分等数据,针对不同学生提供个性化的学习路径。当发现某学生的练习正确率下降时,系统会自动推送针对性的题目和微课。通过数据驱动的个性化学习,学生完课率和续费率均得到显著提升。

 

 

运营和体验的优化是一个动态的过程,需要持续的数据回流和算法迭代。这就要求数据中台具备完善的数据采集和数据处理机制,让业务应用能便捷地调用所需数据。同时,业务团队也要树立"增长黑客"的意识,主动嵌入数据分析能力,用实验思维进行产品优化。唯有让前台业务应用与后台数据中台形成闭环,方能真正实现业务和数据的双轮驱动。

 

 

4.4 国内外企业数据中台案例

 

 

当前,国内外众多企业都在积极探索数据中台之路,并从中收获了丰硕的业务价值。

 

 

阿里巴巴集团是国内最早倡导中台战略的企业。阿里的数据中台整合了集团内部包括淘宝、天猫、支付宝、菜鸟等业务的数据,涵盖交易、物流、金融、客服等各个环节。在此基础上,阿里构建了丰富的数据产品和服务,如统一用户画像、智能推荐、实时风控等,为商家赋能,支撑集团业务不断做大做强。以统一用户画像为例,它汇聚了用户在各业务域的行为数据,刻画了用户的商业特征和价值,成为阿里精准营销、千人千面的基石。据测算,2018年,仅用户画像、智能推荐两个数据应用,就为阿里贡献了超500亿的GMV。

 

 

腾讯在游戏领域打造了行业领先的数据中台。腾讯游戏数据中台囊括数十款游戏产品、数百个业务系统,通过统一的数据采集、数据处理、数据服务架构,支撑游戏业务的精细化运营。围绕用户生命周期管理,腾讯构建了新用户预测、付费意愿预测、流失预警、社交网络分析等一系列数据应用,并配以灵活的运营工具,显著提升了用户转化和留存。据统计,腾讯游戏的ARPU(单用户平均收益)、月活用户数等核心指标,在数据中台应用后均实现翻倍增长。

 

 

美国零售巨头沃尔玛近年来通过数据中台实现了线上线下一体化运营。沃尔玛将线下门店的POS交易数据、用户消费数据与电商平台数据打通,洞悉用户线上线下的全渠道购物行为。依托中台强大的数据处理能力,沃尔玛优化库存管理,提高门店的到货率和上架率。通过订单履约算法,沃尔玛还能精准预测区域性需求,为门店的商品选品提供决策支持。2018年,沃尔玛线上业务增长40%,1300家门店实现两位数的增长,中台功不可没。

 

 

人工智能公司第四范式专注于为企业客户提供AI中台解决方案。第四范式将客户的业务数据、算法、模型、应用集中管理,让企业能快速开发和部署AI应用。以某银行反欺诈项目为例,银行将用户画像、行为数据接入第四范式数据中台,调用中台内置的异常检测、关系网络等算法,灵活配置风险策略,从而实现实时、精准的欺诈识别。据介绍,第四范式中台可将AI应用的开发效率提升10倍,并已在金融、制造、能源等行业获得规模应用。由此可见,数据中台已从概念走向现实,在多个行业、领域创造了显著的价值。值得注意的是,虽然不同企业的数据中台架构、功能、场景各异,但背后体现的"业务融合、数据融通、敏捷创新"的数字化转型理念是一致的。这为更多企业规划自己的数据中台之路指明了方向。

 

 

五、数据中台的未来展望

 

 

5.1 数据中台的进化方向

 

 

放眼未来,数据中台将从以下几个方向延伸和深化:

 

 

数据即服务(Data as a Service,DaaS)。

 

随着企业数字化程度的提升,数据资产将日益成为企业的核心竞争力。DaaS的概念应运而生,即企业将数据中台视为一个数据服务提供平台,不仅为内部业务赋能,还可面向外部合作伙伴、开发者、乃至最终用户提供数据服务,创造全新的商业模式。这需要企业从战略高度重新审视数据的边界、质量、权属、定价等问题,并探索数据确权、交易、结算等全新机制。

 

 

AI中台。

当前,深度学习、知识图谱等人工智能技术方兴未艾,但在企业中的规模化应用仍面临诸多挑战,如算法工程化难、数据采集贴标难、模型训练部署难等。AI中台的建设正是为了破解这些难题。基于数据中台积累的海量数据,AI中台可为算法模型提供优质的训练样本。基于成熟的机器学习工作流,AI中台可规范化、工具化算法开发流程,提升开发效率。基于统一的推理服务,AI中台可实现算法的快速部署和调用。总之,数据中台将与AI中台深度融合,形成互补的数据-算力支撑体系。

 

物联网时代的数据中台。

随着5G、边缘计算等技术的发展,物联网正从概念走向现实。海量的物联网设备将产生爆发式的数据增长,给数据中台的接入、存储、计算、分析带来全新挑战。物联网时代的数据中台需要具备更强大的数据集成与数据治理能力,尤其要支持多源异构数据的实时处理。此外,边缘端的数据分析、数据服务能力也将纳入数据中台的范畴,以实现端-边-云的协同计算。如何平衡物联网场景的时延、功耗、成本等约束,将是数据中台必须面对的新课题。

 

以区块链为基础的分布式数据中台。

当前,数据中台多以中心化的架构为主,数据汇聚和处理依赖于企业内部的集中式平台。但随着数据主体意识的觉醒和隐私保护的日益严格,这种中心化架构面临诸多挑战,如数据所有权争议、数据共享壁垒、数据泄露风险等。区块链技术为破解这些难题提供了全新思路。基于区块链的分布式账本、智能合约、安全多方计算等机制,有望构建一个多方参与、共同治理的联邦数据中台,实现数据在确保隐私与安全的前提下加密流通,让数据要素的价值得到最大化激活。

 

 

当然,上述展望绝非数据中台发展的全部。可以预见,数据中台作为连接数据、业务、组织的关键枢纽,必将以更加开放、敏捷、智能的姿态,融入到企业数字化转型的方方面面。而每一次数据中台能力边界的突破,都将为业务创新和价值创造开辟新的疆域。

 

 

5.2 总结与展望

 

 

数据中台是数字化时代的"新基建",代表了以数据驱动为核心的新型IT架构。这种新架构不仅仅是技术手段的迭代,更是管理理念、组织范式、商业模式的系统性重构。从本质上说,数据中台是企业应对数字化转型挑战的制胜法宝。然而,筑建数据中台绝非一蹴而就。打造一个成熟的数据中台需要在数据集成、数据存储、数据治理、数据服务等诸多方面形成系统能力,需要在跨部门协作、敏捷开发、持续交付等方面积累扎实经验。这注定是一场持久战,既考验企业的战略定力,也磨炼企业的转型毅力。

 

来源（公众号）：DATA数据社区