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理想的“数据中台”,是否真的存在?

时间:2021-01-07 12:42:01      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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|0x00 从“中台”说起

中台的“神话”,来自于2015年阿里那本《企业IT架构转型之道》的书,书中开篇就列举了芬兰的游戏公司Supercell的成功案例。

在这个案例里,Supercell将游戏开发所需要的引擎、组件、UI等,打包成一系列的标准化模块,通过避免重复开发的方式,降低了游戏设计的开发成本。例如在卡牌游戏中,我们可以套用中世纪的叙事结构,也可以用二次元的视觉效果,或者是最近大火的《赛博朋克》故事内核,除了数值与UI的不同,游戏底层都是同一套东西。

所以,我们能够总结出中台的一些基本属性,例如它是企业可以复用的技术能力平台,比如它会输出标准化的产品,比如它可以避免企业内部重复造轮子,等等。

从2016年淘系数据公共层改造完成后,随后的两年里,数据中台开始发挥它的为例,阿里的数据能力获得了飞速的提升。自2018年下半年开始,腾讯、百度、字节、美团等互联网巨头,也纷纷加入中台改革的队列中。一时间,“中台”如“互联网+”一样,得到了无数从业者的热捧。

但,批评的声音,始终如影随形,因为人们只看到了成功者的高高在上,忽视了众多失败者的一地鸡毛。

大多数企业低估了建设中台的成本与难度,因为他们甚至连数据的概念都难以理解透彻。Kimball维度建模的核心思想,有一个很重要的前提,就是这套理论要得到企业高层的认可,并由管理者发起及推动。例如,让财务总监拍板财务指标,让运营总监拍板运营指标,等等,让专业的人做专业的事情。而很多公司并不清楚自己想要什么,就大张旗鼓的开工上马,等东西都建的差不多了,才发现不是自己想要的,于是吐槽“中台”或者“数据”没有价值。这是国内大多数公司的现状。

一些有能力的公司,也面临着传统IT时代遗留下来的烟囱式系统困境,希望通过“中台”,来推动自己的数字化转型。但如果只是为了“中台”而“中台”,没有随着配套的组织架构变革,那么也一定会遭遇失败的下场。

|0x01 协同的价值

“中台”是为了提升企业的系统能力,而最常讲的故事,其实是我们熟知的“美军”。

现代战争里,打的是信息化联合作战,空间广阔、力量多元、装备多样、情况多变,这都需要一支军队要有彻底的现代化协同能力。由于历史原因,美军不同军兵种装备的发展互相独立,各自针对其自身军事需求采用了互不相同技术路线,严重阻碍了兵种间的联合作战,这些问题在海湾战争中充分显现。从1999年开始,在美国联合兵力指挥部的领导下,开展联合作战管理指挥控制(JBMC2)所必需的系统和能力簇的确认工作。战场态势指战场兵力分布及战场环境的当前状态和发展变化趋势; 态势包含“态”和“势”两层含义。态,强调当前状态,是对目标当前位置、运动参数、身份、类型等的描述。势,强调事物发展的趋势,是对目标隐含的作战意图、作战能力、相互关系以及对我构成的威胁等的描述。战场态势包括兵力部署、动态目标、环境要素、社会要素、对抗措施五类要素。战场态势一致系指作战单元获得的战场态势信息和真实战场状态的相符程度,以及不同作战单元获得的共同关注作战区域的态势信息的相符程度。

协同为什么这么重要?因为这是当今大公司面临的最大挑战,其难度不亚于外部市场的变化压力。如果企业组织系统内,各种子系统(个体、微组织等)若能呈现出协同现象,整体上就会和谐、有活力,各方力量汇聚成一种欣欣向荣的气象;反之则互相拆台、彼此掣肘,整体呈现混乱状态,内耗增大而终致失败乃至组织瓦解。

中台,便是一种“协同”能力的最大规模实践。

|0x02 中台的“态”与“势”

熟悉企业自己的“态”与“势”,其意义,不亚于五四运动的“德”与“赛”。

什么是“态”呢?因为互联网企业,普遍不会只经营一个业务方向,而是包含了电商、零售、社区、游戏、金融等多个方向的业务,业务的复杂性导致很难有一个中台支撑全部的前台,因此就需要将中台进一步拆的更细,比如数据中台、业务中台或者是风险中台、AI中台,等等。将企业内部u的人力、技术、机器、数据等资源,进行专业化和标准化的整合,提高这些优势资源的利用效率,才是互互联网公司“中台”的真正概念。

而所谓的“势”,则是中台要发挥“加工厂”的作用。当前中国互联网平台发展非常迅速,大多数已知的业务都已经触碰到了发展的天花板,而且由于企业触角的不断延伸,业务的复杂性也在日益着呢家。如何在流量见顶的红海市场中,通过“中台”赋予的精细化运营能力,指导业务的进化路径,寻找新的“增量”时长,会显得格外重要。如果把市场比作是海洋,数据便是海洋中的鱼类,各种数据仓库、数据湖就是存储仓库,而数据中台则扮演了鱼类加工厂的角色,将鱼变成了最后的商品,反馈给市场,产出价值。

最近热门的AI中台,则是数据中台的一种架构升级,因为数据中台虽然提供了面向产品与运营的数据管理服务,但缺少了一种面向算法与模型的服务能力,而企业能够将业务中所使用的算法,沉淀为一个个的模型,以达到复用、组合与规模化的目的,这才是AI中台真正的目的。

|0xFF 企业如何思考自己的“中台”

首先,不是所有的企业吗,都适合做中台,因为中台的初衷,是面向日益复杂业务导致的企业协同问题,大企业常有重复开发的弊病,因此,有能力也有意愿,投入巨大的人力物力,来搞中台这个事情。但如果企业所面临的的问题,并不是协同问题,或者并不是技术能够解决的,单纯的搞“中台”,中小企业而言,会是一种致命的毒药。

况且,中台所涉及的不仅仅是“技术”问题,更是一种“利益”问题。要做中台,就需要能够打破各个业务的利益壁垒,如果没有高层的坚定支持,那么“中台未成,搞中台的人先下台”,就是必然的结局了。

其次,中台也有专业化分工的趋向,你不能指望这面向消费者业务的数据中台,来支撑企业内部的财务、人事等职能领域的中台建设。在业务中台的基础上,拆分出一些诸如安全中台、财务中台、移动中台、客服中台、供应商中台、物流中台等等,也是需要根据中台使用的效率,来重新思考决定的。

最后,如何看待“中台”的价值,我想,用“集装箱”的例子,可能更加合适。集装箱最大的成功,在于其产品的标准化,以及由此建立的一整套运输体系,并以此为基础逐步实现全球范围内的船舶、港口、铁路、公路、中转站、多式联运等相配套的物流系统,这堪称是人类有史以来创造的伟大奇迹之一。

如今,“云原生”的概念如火如荼,是不是有一种当年“集装箱”的味道了呢?

理想的“数据中台”,是否真的存在?

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