2.5 數據中臺建設的9大誤區

不同行業、不同企業的發展程度存在差異，導致不同企業的數據中臺的建設起點不同。雖然起點存在差異，但是數據中臺的建設應該是一個不斷迭代和優化的過程，沒有終點。另外，不是每個企業都需要建設一個大而全的數據中臺。適合自己發展階段的中臺才是最好的。目前，行業對數據中臺存在諸多誤解和理解偏差，因此在建設數據中臺的過程中，錯誤的理解可能導致數據中臺建設的失敗。圖2-3為數據中臺建設的9大誤區，下面詳細介紹每個誤區。

2.5.1 數據中臺等同于數據工具的集合

數據工具的集合能有效地提高數據開發和使用的效率，實現讓數據易用的目標。建設數據中臺的核心目標是為業務中臺賦能，提升數據規模化應用的能力，有效地實現數據的價值，支持業務數據化和智能化的需求，快速、敏捷地響應客戶的個性化需求。因此，數據工具是數據中臺建設的中間產物，而非終極目標。

2.5.2 數據中臺等同于數據平臺

數據平臺是數據中臺的一部分功能，是實現數據好用的核心能力和基礎設施。比如，我們常說的云平臺，就是數據平臺的一種體現。數據中臺是一個價值導向的數據生態，目標是讓數據成為資產，讓資產可以復用，且充分賦能業務，實現業務價值的最大化。

2.5.3 企業小，不需要數據中臺

數據中臺的核心功能之一是通過大數據洞察客戶的需求，進而敏捷響應和解決客戶的差異化需求。企業不分大小，不分發展階段，只要追求以“客戶為中心”的核心價值觀，數據中臺就能給企業帶來巨大的商業價值和客戶價值，讓企業實現精細化運營帶來的高附加值。

2.5.4 建設數據中臺是互聯網企業的事，傳統行業用不著

數據中臺首先實現數據線上化，然后實現標準化，隨后實現資產化，之后實現智能化，最后實現服務化。傳統行業自身會生產很多數據，同時也需要外部數據的賦能，只要按照線上化、標準化、資產化、智能化和服務化的路徑建設數據中臺，就能讓大數據產生價值，讓業務獲得數據智能。

2.5.5 建設數據中臺是數據部門的工作，與其他部門關系不大

數據中臺是企業數字化轉型的核心產品，為業務解決數據資產化和數據服務化的問題。數字化轉型是企業的核心戰略之一，需要企業自上而下制定數據戰略，需要整個企業的支持和推動。盡管數據中臺的日常技術工作主要由數據或科技部門承擔，但是與業務中臺、后臺相關部門的連接點和接觸點非常多，需要其他部門提供業務知識、業務規則和業務需求等各種輸入。另外，數據中臺的很多工作也需要和業務部門進行共創，而非讓數據部門閉門造車。最后，數據業務化，業務數據化，數據中臺工作者也需要和業務部門打成一片，業務部門也需要有數據化思維，有高層領導的戰略支持。只有企業上下勠力同心，數據中臺才能達到預期功效。

2.5.6 數據中臺直連前臺更敏捷，沒必要建設業務中臺

建設數據中臺的初衷是實現“數據業務化，業務數據化”，核心目標是構建可復用的數據資產中心、數據智能中心、數據管理中心和數據公共服務中心，賦能業務數據化和智能化，敏捷響應客戶的個性化需求。數據中臺主要抽象公共數據服務，涉及大量的數據規整、流程梳理、工具建設、數據模型建設、服務抽象等具體工作，整體的操作靈活度適中。

前臺主要是作戰模塊，靈活度較高。前臺一般有多個業務板塊，不同的業務板塊盡管業務有差異，但一般有很多共性的需求，需要公共服務賦能。即使一個全新的業務場景，在極端情況下，所有的業務流程都無法復用，數據中臺的很多功能也依然可以復用，如數據ETL、數據圈選、數據分析等。

從數據資產和數據復用的角度來看，企業也應該在整體的數據戰略中設計數據服務體系和業務服務流程。從企業整體資源配置和效益最大化的角度來看，業務中臺人員需要從流程上進行梳理，抽象和歸納，從而產生公共的業務流程和服務需求，避免重復“造輪子”，同時可以產生海量可用的數據資產，這就是業務中臺的核心價值。

如果數據中臺直接服務于前臺，那么會為了應對前臺的臨時需求而重復“造輪子”，留下很多垃圾數據。問題日積月累，最終會影響數據資產化的進程，也會影響數據價值的實現。筆者認為數據中臺和業務中臺是一對孿生兄弟，相輔相成，互相促進，各盡其職，攜手支撐業務前臺的敏捷需求，打造可復用的數據資產、數據能力和業務公共服務。

此外，數據中臺建設和業務中臺建設是一個不斷積累的過程。對于新的前臺業務板塊，首先需要梳理業務流程，看看哪些現有的業務中臺服務可以復用、哪些需要改造、哪些需要新建。如果需要新建業務流程，那么合理的方法論應該是，首先評估現有的數據中臺如何更好地滿足新的業務場景，然后判斷哪些數據服務可以復用、哪些需要改造、哪些需要新建。此邏輯和方法，既可以高效地支撐新興業務的需求，又可以避免重復“造輪子”，從而實現數據資產的良性增加。

2.5.7 在數據中臺成型后，不需要煙囪式的臨時技術團隊

值得強調的是，建設數據中臺并不意味著企業不能有敏捷的團隊。為了開拓全新的業務，企業有的時候需要建設一支臨時的、敏捷的業務或者技術團隊。數據中臺不僅不會拖累業務的發展，還可以為該業務帶來以下兩種價值：①公共模塊的復用，快速支撐業務流程；②數據中臺建設的標準化體系讓新的業務有參照物，大大提升數據質量和可用性。

2.5.8 不著急建設數據中臺，等業務成熟之后再說

筆者見過很多企業剛開始拼命做業務，忽視數據中臺和數據體系的建設。等到業務日趨成熟，需要數據進一步提升業務價值時，它們發現數據維度不全，數據質量很差，大部分數據不可用，只能看著海量數據，卻望洋興嘆，無從下手。這時雖然數據量很大，但是大部分數據是無效數據。它們最后不得不把一切歸零，從頭開始啟動數據中臺的建設。

數據中臺建設是企業的數據戰略、以客戶為中心和大數據思維方式的集中體現。

（1）數據中臺建設越早越好，越早建設越能發揮數據的價值，否則大概率會重復“造輪子”，造成資源極大浪費。

（2）數據中臺建設是一個不斷積累的過程，早啟動，早積累，早產出。

（3）數據中臺建設得越早，建設的復雜度越低，投入的資源越少。

2.5.9 建設數據中臺可以一蹴而就

“建設數據中臺可以一蹴而就”這句話存在以下兩個誤區。

一個誤區是建設很容易，可以一蹴而就。前面提到數據中臺的整體目標、建設路徑、與業務中臺的交互和融合等，涉及數據戰略、組織架構、人才建設、數據基礎設施、數據標準化、數據模型構建、數據平臺、數據智能、數據服務體系和數據管理等內容。建設數據中臺是一項體系性工程，耗時長，花費大，用人多，需要企業自上而下推動，需要企業勠力同心，才能實現數據中臺的真正價值。因此，建設數據中臺是一項復雜的工作，降低復雜度的方法有兩個：一個是分階段開展，另一個是遵循數據中臺建設的客觀規律和方法論。第3章會詳細介紹數據中臺建設的方法論。

另一個誤區是建設數據中臺只是一個階段性的任務，在任務完成后就可以一勞永逸。實際上數據中臺的建設是一項長期任務，遵循螺旋式建設、優化和迭代的規律，沒有終點。數據中臺需要不斷地優化數據資產、迭代數據服務、提升平臺性能，積累越豐厚，覆蓋面越廣，對業務的賦能作用就越大，越能發揮數據的價值。