2.1 什么是數據中臺

2.1.1 行業對數據中臺的不同理解

數據中臺需求的出現，是一種思維方式的變革。數據中臺是企業數字化轉型的必然產物。對數據中臺的認知，很多專家提出了不同的想法。有人認為數據中臺是數據倉庫，有人認為數據中臺是數據平臺，有人認為數據中臺是一種數據優先的戰略，有人認為數據中臺是服務于前臺業務的數據分層模型，有人認為數據中臺是企業沉淀的公共數據服務能力，有人認為數據中臺是實現數據價值的數據服務API（Application Program Interface，應用程序接口）的集合，還有人認為數據中臺是數據驅動的智慧大腦等。

這些定義從不同的角度詮釋了數據中臺的功能，比如數據中臺應該做好數據存儲，需要一個高效的計算平臺支撐數據的復雜計算，需要做好數據能力的分層建模且與業務進行充分解耦，需要將數據能力抽象出來作為公共數據服務以滿足企業復雜的數據需求，需要充分實現數據的價值，需要實現數據閉環迭代和優化的能力，需要相匹配的組織架構等。

2.1.2 數據中臺的定義

筆者認為數據中臺是一種數據優先的大數據思維和強調數據業務化的價值理念，包含企業自上而下制定的數據戰略、匹配的組織架構，以及實現數據高復用性、高可用性和高價值的有機結合體（包括一系列方法論、業務設計、模型設計、數據工具和平臺），強調數據服務和數據智能，做到數據可用、易用、好用、可追溯、可復用和可管理。

從信息系統建設的角度看，數據中臺旨在構建企業的智慧大腦，實現企業數據驅動業務自動化和智能化的能力，涉及企業數據發展的戰略、組織架構、數據資產的有效存儲和建模、計算平臺、數據服務框架、數據生態建設等多個方面的內容，需要企業自上而下進行整體規劃和推動。數據中臺好比企業的智慧大腦，通過數據中臺的建設，企業可以充分實現數據的價值，且實現數據服務的復用。數據中臺既能有效地支持業務發展，又能提高效能，降低重復建設的概率。

2.1.3 對數據中臺的詮釋

如何詮釋數據中臺的概念？從戰略角度來看，在DT時代，企業的終局是數字化和智能化。如果未提前做好數據和科技儲備，企業不僅無法實現長期可持續的發展，而且大概率會在激烈的市場競爭中敗下來。很多企業的“數據礦產”豐富，卻將數據束之高閣，任其“灰塵堆積”，等到想用之時，才發現處于“三無處境”（無有效數據、無高效平臺、無數據人才），以至于“老無所依”，被市場淘汰。為了避免處于這種處境，企業應該自上而下推動數據優先戰略，倡導讓數據用起來的價值觀，做好數據服務能力的頂層設計，制定清晰的數據規劃，做好數據資產盤點、數據標準化、數據采集、數據存儲、數據平臺建設、數據管理、數據分析等工作，推動數據應用體系、組織和人才配置體系建設，推動數據資產服務化、數據應用常態化，形成數據價值閉環。

從思維方式角度來看，數據中臺是一種數據優先的大數據思維方式。設想求解一道數學題的場景，大部分學生會采用常規費時的方法來求解，但總有聰明的學生會另辟思路，找到簡單、高效的求解方法。這種簡單、高效的方法可以被比作數據思維。與傳統的方法相比，數據思維可以起到事半功倍的效果。以輿情管理為例，很多企業辦公室或者品牌宣傳部門的日常工作是快速定位對企業不利的互聯網輿論消息，然后進行適當的干預。傳統的方法普遍是人工在各大平臺搜索來定位消息源。在應用數據優先的大數據思維方式之后，通過構建“數據爬蟲+數據解析系統+規則配置系統+預警系統”就可以高效地解決輿情管理的問題。

再舉一個傳統場景的案例。在人才招聘場景中，對人才評定的傳統方式主要是簡歷篩查和面試。在應用數據優先的大數據思維方式之后，可以采用更加高效和智能的評定方式。首先，通過智能算法對候選人的簡歷進行篩查，剔除不匹配人群。然后，讓候選人在線進行相應的心理測試，系統自動化統計測試結果，根據測試結果判斷候選人與崗位的匹配程度，確定候選人群。之后，可以進一步搜集候選人和崗位的信息，通過算法計算出與招聘崗位匹配的最佳人員，確定最終的候選集。最后，再進行面試，確定最終的候選人。整個招聘過程全流程線上化，高效且精準，收集了候選人大量的過程和結果數據，有助于豐富人才數據庫的維度。因此，如果一個企業頂層有好的數據設計和規劃，各層級員工都擁有大數據思維，那么我們可以預見該企業的數據資產會極大豐富，數據應用的成果會遍地開花，企業效率和產能的提升也會讓人驚嘆。總之，數據優先的大數據思維方式意味著高效、便捷和創新。

對數據中臺的理解，筆者認為，從理論角度來看，數據中臺是實現數據高復用性、高可用性、高價值的方法論體系，也是解決DT時代諸多挑戰的良藥。

從技術角度來看，數據中臺是構建企業級數據價值實現的綜合解決方案，主要包含數據采集和處理體系、數據平臺、算法即服務體系、數據安全和管理體系等，以便快速、高效地響應業務需求，避免數據重復開發，節省企業成本。

從流程的角度來看，數據中臺對上是業務層，支持業務的敏捷需求。數據中臺對下是基礎技術設施，支撐業務數據存儲和計算的需求。

從應用效果角度來看，數據中臺可以讓企業的數據資產越來越豐富、數據使用越來越便捷、決策效率越來越高、數據的價值越來越大。