#导读

中台这一概念，近几年在国内大热。

阿里、腾讯、百度、京东、美团、滴滴等一众互联网巨头从18年至今，接连开始了组织架构的调整，意图建设中台。

那到底什么是“中台”？“中台”有什么作用？“中台与数据中台”的关系又如何呢？请看今日文章~

芬兰游戏公司Supercell的启示

年年中，马云带领阿里巴巴集团高管拜访了位于芬兰赫尔辛基的Supercell（号称是当时世界上最成功的移动游戏公司）——一家仅有名员工，却接连推出爆款游戏，成为了全球最会赚钱的明星游戏公司。

这家“小”公司，设置了一个强大的技术平台，来支持众多小团队进行游戏研发。

这样的操作，使得他们可以专心创新于研发本身，不必担心“基础却又至关重要”的技术支撑问题，不仅开创了中台的“玩法”，还将其运用到了极致。

Supercell的模式给参加此次参加拜访的阿里高管们很大震撼，在反复的心得交流与讨论后，一个不容忽视的问题引起了很多人的反思：“信息时代的公司架构到底应该是怎样的？”

这次拜访的复盘让阿里巴巴的领导真正坚定了要将组织架构进行调整的决心，半年后，阿里集团CEO逍遥子发出内部邮件：组织架构全面升级，建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，组建“大中台，小前台”的组织和业务体制。

关于数据中台的一场对话//

上周末，一个公司的老板开门见山提出：“我想搞一个数据中台。”

“您想搞数据中台的目的是要支撑业务？还是在融资上做文章？”

“现在中台这么火，就是想紧跟潮流搞一下。搞个数据中台、再搞个运营中台，未来面向xxx这个群体，就是一个SaaS。”

“你真有钱嗷，其它中台不好说，但是数据中台我认为就贵公司目前的情况来说，业务一直在快速奔跑，还在初级阶段，组织结构还不至于成为业务发展的瓶颈。另外从中台的难度上来讲，在产品、架构规划等方面强调的是服务、组件化、业务抽象等，其天然的起点已经比普通业务形态和产品有数量级的差异。业务又变化的快速而频繁，如何让中台做沉淀？当心中台的不完善拖累业务，搬不动这块铁不说，反倒把自己砸晕了。

个人建议，抛开花里胡哨的概念，就围绕自己要解决的问题，解析出适合自己的商业模型再分析模型，然后围绕分析模型来看如何做埋点与数据拼图，用数仓的方式，实施数据平台来支撑好自身。”

老板：“我也不懂，那你帮我出一个方案吧。”

“我#￥%……*（）——”

老板们可不要人云亦云啊，技术问题，咱多少得懂点，才能不被忽悠呀~

什么是中台？

中台是为前台而生的平台，它存在的目的是更好的服务前台规模化创新，进而更好的服务用户。

阿里人介绍：中台的价值在于使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接，在于让各业务部门保持相对独立的分权，保证业务的敏感性和创新性。

另一方面，用一个强大的平台对这些部门进行总协调和支持、平衡集权与分权，并为新业务、新部门提供生长空间，从而大幅度降低组织变革的成本、中台部门提炼各业务线的共性需求，最大限度的减少“重复造轮子”。

通俗点说，中台就是把公司各项业务的共性需求抽出来构建一套公共的中层服务，不管哪一项业务，在需要这些服务时都可以从中台直接调取，避免了每项业务都从零开始搭建，杜绝了重复性工作、提高了效率。也就等于拥有了公共而强大的组件化平台，保证及时满足用户的各项业务需求。

中台不是直接作用于用户的业务服务，而是为了构建业务服务而产生的组件化基础服务项，可同时供应多个业务部门使用。

阿里人将“中台战略”形象地比喻成陆海空三军立体化协同作战：

将中台分为六类，对应不同兵种：

业务中台:提供重要服务，例如“用户中心、订单中心”之类的开箱即用可重用的武器，为战场提供了空军支援能力，随叫随到、威力强大。

数据中台:提供数据分析能力，从数据中学习、改进、调整方向，为战场提供海军支援能力。

算法中台:提供算法能力，帮助提供个性化服务，增强用户体验，为战场提供了陆军支援能力，随机应变，所向披靡。

技术中台:提供自建系统部分的技术支撑能力，帮助解决基础设施、分布式数据库等底层技术问题，为前台特种兵提供了精良的武器装备。

研发中台:提供自建系统部分的管理和技术实践支撑能力，帮助快速搭建项目、管理进度、测试、持续集成、持续交付，是前台特种兵的训练基地。

组织中台:为项目提供投资管理、风险管理、资源调度等...是战场的指挥部、战争的大脑，指挥前线调度后方。

什么是数据中台？

依据上述理解，可见数据中台包含于中台，是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，数据中台最核心的是OneData体系。

这个体系实质上是数据管理体系，包括全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控、数据资产管理工具等。

数据中台的本质就是“数据仓库+数据服务中间件”，目的是通过对数据的提取、统计、分析、清洗，更好的对现有数据进行二次利用，找出有利于业务的信息，构成单个的数据服务节点，以至于更快、更全、更准确的服务于用户，也就是业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化。

数据中台提供三类服务

依赖接口的服务、依赖工具的服务和依赖数据的服务。

数据中台vs数据仓库

数据中台具有大数据分析能力，再通过接口服务等方式对外提供该能力。这一点是数据中台与数仓最大的区别。

数仓对外提供规整的数据分析能力，而数据中台直接将数据封装成服务，以API的方式对外输出。例如电力公司想知道哪个区域、哪个时间点的用电量最高，数仓就可以提供元数据，由BI工具或者大数据挖掘工具负责分析，将结果返回前台。

而数据中台在此建立的统一的数据服务，可供前台的多个业务点同时使用，数据中台原则上只提供通用的服务接口，解耦简化上层业务，提升对业务需求的响应效率。

从理论上说，数据中台为大型企业的大量应用提供专业服务。从本质上来讲，数据中台是一种面向数据服务的架构（SOA），是数据仓库PLUS、“去中心化”的分布式服务架构。

数据中台vs大数据平台

大数据平台的目的是为了建立个性化、多样化数据，用来处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。

使用大数据平台，企业可以比竞争对手更快作出数据驱动的决策，继而更迅速地推出适应客户需求的产品。

然而，很大程度上原来的大数据系统建设的ROI（ReturnOnInvestment）不尽人意，企业投入了大量的物力、财力和人力建设了大数据平台，却没有得到应得的价值。

大数据平台更多沦为“形象工程”，甚至产生了新的数据孤岛，更不用说实现数据能力的全局抽象、复用和共享了。

相比之下，数据中台可以说是为此类大数据平台安装了个“补丁”，比较其全局的数据仓库、大数据协调共享等能力，真正解决了重复开发、数据标准不统一、数据孤岛等问题，从而提高了数据价值实现效率和ROI。

什么样的公司需要建立数据中台？

数据中台是一种数据处理、数据变现、提高数据使用效率及价值的方法，并不是说所有的应用都需要建设数据中台，也不是说做了数据中台就有多么的高大上，因为其中至少得有一个出发点。

如果是信息化基础都还不够完备的企业，连数据收集都很难做到的情况下，小编是不太建议现在做大数据和数据中台的。

当你的数据有累积时，并且能从数据里找到出发点或业务场景，这时不管用什么思路做数据应用或数据创新都是可以的。目的就是更大化的挖掘数据价值，构建更成熟的数据应用场景。

总结

?论是业务中台、数据中台、还是组织中台。中台的建设从根本上是为了解决企业响应?的困境。

弥补“创新驱动快速变化的前台和稳定可靠驱动变化周期相对较慢的后台”之间的?盾，提供?个中间层来适配前台与后台的配速问题，沉淀能?，打通并顺滑连接前台需求与后台资源，帮助企业不断提升用户响应力。

“以用户为中心的持续规模化创新”是中台建设的核心目标。企业的业务响应能?和规模化创新能力，是互联网时代企业综合竞争?的核心体现。平台化包括中台化只是帮助企业达到这个目标的一个阶段，并不是目标本身。

所以，中台到底是什么其实不太重要，想方设法利用它，持续提高企业对于用户的响应?才是最重要的。?平台化或中台化，只是恰巧走在了这条正确的道路上。

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