數(shù)據(jù)中臺是什么
數(shù)據(jù)中臺是指通過數(shù)據(jù)技術，對海量數(shù)據(jù)進行采集、計算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標準和口徑。數(shù)據(jù)中臺把數(shù)據(jù)統(tǒng)一之后，會形成標準數(shù)據(jù)，再進行存儲，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業(yè)的業(yè)務有較強的關聯(lián)性，是這個企業(yè)獨有的且能復用的，它是企業(yè)業(yè)務和數(shù)據(jù)的沉淀，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競爭優(yōu)勢所在。
廣義的數(shù)據(jù)中臺包括了數(shù)據(jù)技術，比如對海量數(shù)據(jù)進行采集、計算、存儲、加工的一系列技術集合，今天談到的數(shù)據(jù)中臺包括數(shù)據(jù)模型，算法服務，數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)管理等等，和企業(yè)的業(yè)務有較強的關聯(lián)性，是企業(yè)獨有的且能復用的，比如企業(yè)自建的2000個基礎模型，300個融合模型，5萬個標簽。它是企業(yè)業(yè)務和數(shù)據(jù)的沉淀，其不僅能降低重復建設，減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競爭優(yōu)勢所在。
建立數(shù)據(jù)中臺的原因
數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺相比，面臨的情況可能會更加復雜一點。建立數(shù)據(jù)中臺的原因：
大數(shù)據(jù)可以告訴決策者一些潛在的規(guī)律，以數(shù)據(jù)來證明或判斷決策。以往我們會用數(shù)據(jù)來證明我們的決策對錯，現(xiàn)在我們用數(shù)據(jù)來引導我們做出對的決策。在大數(shù)據(jù)時代，樣本就是全體，大數(shù)據(jù)可以防止偽造和偏差。
數(shù)據(jù)催生人工智能。數(shù)據(jù)是人工智能的根基，并且可以進行融合形成新的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)給我們無限的創(chuàng)新，讓我們不停去嘗試。
數(shù)據(jù)是機器人的指令，我們形成數(shù)據(jù)服務思維。數(shù)據(jù)是不斷變化的，讓機器智能成為決策環(huán)節(jié)，運營就可以智能化。
中臺的目標是提升效能、數(shù)據(jù)化運營、更好支持業(yè)務發(fā)展和創(chuàng)新，是多領域、多BU、多系統(tǒng)的負責協(xié)同。中臺是平臺化的自然演進，這種演進帶來“去中心化“的組織模式，突出對能力復用、協(xié)調(diào)控制的能力，以及業(yè)務創(chuàng)新的差異化構建能力。為什么數(shù)據(jù)中臺如此重要呢，大致有以下四個原因：
1、回歸服務的本質(zhì)-數(shù)據(jù)重用
浙江移動已經(jīng)將2000個基礎模型作為所有數(shù)據(jù)服務開發(fā)的基礎，這些基礎模型做到了“書同文，車同軌”，無論應用的 數(shù)據(jù)模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數(shù)據(jù)核對和認知的基礎，最大程度的避免了“重復數(shù)據(jù)抽取和維護帶來的成本浪費?！?/span>
曾經(jīng)企業(yè)的數(shù)據(jù)抽取就有多份，報表一份，數(shù)據(jù)倉庫一份，地市集市一份，無論是抽取壓力、維護難度及數(shù)據(jù)一致性要求都很高。同時，統(tǒng)一的基礎模型將相關業(yè)務領域的數(shù)據(jù)做了很好的匯聚，解決了數(shù)據(jù)互通的訴求，這點的意義巨大，誰都知道數(shù)據(jù)1+1>2的意思。
2、數(shù)據(jù)中臺需要不斷的業(yè)務滋養(yǎng)
在企業(yè)內(nèi)，無論是專題、報表或取數(shù)，當前基本是煙囪式數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式或者是項目制建設方式，必然導致數(shù)據(jù)知識得不到沉淀和持續(xù)發(fā)展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數(shù)據(jù)分析的快速響應和創(chuàng)新。其實，業(yè)務最不需要的就是模型的穩(wěn)定，一個數(shù)據(jù)模型如果一味追求穩(wěn)定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生。
數(shù)據(jù)模型不需要“穩(wěn)定”，而需要不斷的滋養(yǎng)，只有在滋養(yǎng)中才能從最初的字段單一到逐漸成長為企業(yè)最為寶貴的模型資產(chǎn)。
以報表為例，企業(yè)報表成千上萬的原因往往也是沒有沉淀造成的，針對一個業(yè)務報表，由于不同的業(yè)務人員提出的角度不同，會幻化出成百上千的報表，如果有報表中臺的概念，就可以提出一些基準報表的原則，比如一個業(yè)務一張報表，已經(jīng)有的業(yè)務報表只允許修改而不允許新增，自然老報表就會由于新的需求而不斷完善，從而能演化成企業(yè)的基礎報表目錄，否則就是一堆報表的堆砌，后續(xù)的數(shù)據(jù)一致性問題層出不窮，管理成本急劇增加，人力投入越來越多，這樣的事情在每個企業(yè)都在發(fā)生。
3、數(shù)據(jù)中臺是培育業(yè)務創(chuàng)新的土壤
企業(yè)的數(shù)據(jù)創(chuàng)新一定要站在巨人的肩膀上，即從數(shù)據(jù)中臺開始，不能總是從基礎做起，數(shù)據(jù)中臺是數(shù)據(jù)創(chuàng)新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規(guī)整數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準備的過程極其冗長，這也是數(shù)據(jù)倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數(shù)據(jù)，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯(lián)，速度可想而知。
在如今的互聯(lián)網(wǎng)時代，企業(yè)都在全力謀求轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型的關鍵是要具備跟互聯(lián)網(wǎng)公司一樣的快速創(chuàng)新能力，大數(shù)據(jù)是其中一個核心驅(qū)動力，但擁有大數(shù)據(jù)還是不夠的，數(shù)據(jù)中臺的能力往往最終決定速度，擁有速度意味著試錯成本很低，意味著可以再來一次。
4、數(shù)據(jù)中臺是人才成長的搖籃
原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統(tǒng)去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什么東西對于企業(yè)是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。
現(xiàn)在有了數(shù)據(jù)中臺，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統(tǒng)的學習企業(yè)有哪些基本數(shù)據(jù)能力，O域數(shù)據(jù)的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業(yè)務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數(shù)據(jù)管理平臺，新人能清晰的追溯數(shù)據(jù)、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。
更為關鍵的是，數(shù)據(jù)中臺讓新人擺脫了在起步階段對于導師的過渡依賴，能快速的融入團隊，在前人的基礎上進行創(chuàng)新。數(shù)據(jù)中臺天然的統(tǒng)一，集成的特性，有可能讓新人打破點線的束縛，快速構筑起自己的知識體系，成為企業(yè)數(shù)據(jù)領域的專家。
