1.4 數據中臺需要厘清的概念

1.4.1 數據中臺與業務中臺

1.數據中臺與業務中臺的區別

業務中臺更偏向于業務流程管控，將業務流程中共性的服務抽象出來，形成通用的服務能力。比如，電商平臺有C2C、B2C、C2B、B2B四種模式，其中訂單、交易、商品管理、購物車等組件都是有共性的。將這些組件沉淀下來，形成電商行業的業務中臺，再基于這些業務中臺組件的服務能力，可以快速搭建前臺應用，譬如C2C模式的淘寶、B2C模式的天貓、B2B模式的1688、C2B模式的聚劃算，用戶通過這些前臺業務觸點使用業務服務。業務中臺不直接面向終端用戶，但可以極大地提升構建面向終端用戶的前臺的速度和效率。

業務中臺抽象業務流程的共性形成通用業務服務能力，而數據中臺則抽象數據能力的共性形成通用數據服務能力。比如，原始業務數據通過資產化、服務化，形成客戶微觀畫像服務，這個服務既可用于電商平臺的商品推薦，也可用于地產購房意愿，還可用于金融領域的信用評級。同一個服務，在應用層面展現的內容可能不一致，但是底層的數據體系是一致的。數據中臺也將極大提升數據開發的效率，降低開發成本，同時可以讓整個數據場景更為智能化。

2.數據中臺與業務中臺的聯系

如果同時擁有業務中臺和數據中臺，則數據中臺與業務中臺是相輔相成的。業務中臺中沉淀的業務數據進入數據中臺進行體系化的加工，再以服務化的方式支撐業務中臺上的應用，而這些應用產生的新數據又流轉到數據中臺，形成循環不息的數據閉環，如圖1-3所示。

業務中臺與數據中臺相互促進，為企業業務的發展、管理者更好的決策提供支持。其中，業務中臺的存在是為了圍繞公司業務流程運作進行服務，將獲取的多維度數據傳遞給數據中臺，由數據中臺挖掘新的價值反饋給業務中臺，以優化業務運營。

有人可能會有疑惑：數據中臺和業務中臺的建設是否有先后順序？

筆者以為，這兩者的建設沒有先后之分，主要依據企業的實際情況進行規劃。

從數據層面看，業務中臺只是數據中臺的數據源之一，除此之外，企業還有很多其他的數據來源，如App、小程序、IoT等多源數據，可以將這些數據的價值直接賦能于現有業務或某個創新業務。

從服務層面看，數據中臺的數據服務也不一定經過業務中臺作用于業務，它還可能直接被上層應用系統進行調用和封裝，如電商領域的“千人千面”系統。

而從業務中臺的角度來看，如果沒有數據中臺，也可以做一些簡單的數據處理，如簡單的分析和統計等，但是涉及較復雜的分析、數據的挖掘等則難以實現。而通過數據中臺對業務中臺的賦能，則可以使業務中臺擁有全維度、智能化的數據應用能力。譬如業務的推薦、圈人、風控、預警等能力。有了這些能力，業務系統將從信息化業務系統升級成智能化的業務系統。

不止有業務中臺，目前各種中臺層出不窮，但筆者認為中臺不是平臺，平臺可以有很多，包括營銷平臺、風控平臺、管理平臺等，但是一個企業只需要一個中臺。現在還有業務中臺、數據中臺之分，我們預測未來數據與業務會更緊密地結合，完全融為一體，會統一成“企業中臺”。

3.建設的必要性

建設中臺是為了資源的共享利用，建設數據中臺是為了數據資源更充分的共享利用，建設業務中臺是為了業務資源更充分的共享利用。所以不管建立哪種中臺，都要考慮是否有需要共享的資源，如果沒有可共享的資源或者資源的共享度不高，建設中臺就很難達到預期的效果。

企業要建立業務中臺，要考慮是不是多業務單元經營模式，并且這些業務單元是否有比較高的相似度，這樣才有業務資源共享的可能。如果是單一的簡單業務模式，則談不上共享業務資源；如果多個業務間差異比較大，也無法共享業務資源。不需要共享或者無法共享，建立業務中臺就沒有意義。拿中臺的提出者阿里巴巴舉例子，阿里巴巴電商系有淘寶、天貓、聚劃算、閑魚、餓了么、飛豬等業務，這些業務各有特色，但是相似度很高，都需要管理賣家、買家、商品、訂單、物流等，通過建立業務中臺提供統一共享的賣家、買家、商品、訂單、物流等服務，各業務單元利用業務中臺提供的公共服務再結合自己業務單元的個性需求做一些定制，可以快速支撐業務所需，適應市場的快速變化。比如阿里巴巴可以利用這些共享的業務服務能力，快速組裝出淘寶特賣這樣的新的業務應用。但是絕大部分企業并不像阿里巴巴這樣有多個相似度很高的業務單元，它們要么業務單一，要么多個業務板塊之間差異巨大，這樣就很難找到可共享的業務單元，很難發揮中臺的價值。筆者見過一家企業想建業務中臺，但因為多個業務單元之間的業務差異太大，業務共享程度不高，就把一個業務中心拆成多個業務中心去滿足不同的業務需要，越拆越多，后來拆成數百個業務中心，管理起來非常復雜，已經失去建立業務中臺的意義。

經過多年信息化的發展，很多企業積累了足夠多的數據，利用好這些數據，讓數據在多個業務環節共享，對于這些企業來說都是必要的。所以筆者認為，數據中臺是每家有信息化基礎的企業都要考慮建設的，而業務中臺的建設則要根據企業的業務情況慎重決策。