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人人都在说的数据中台到底是什么?

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 2020-03-28 07:35:33 来源: 阅读: G0



文章结构

1 什么是数据中台

2 数据中台提供了什么价值

3 什么样的企业需要构建数据中台

4 怎么构建数据中台

5 数据中台行业发展状况

行业落地现状

数据中台9家创业公司融资盘点

6 数据中台行业发展趋势


01 什么是数据中台

“数据中台”这个词,已经火了大半年,彷佛接过了大数据长跑赛道的下一棒。到底什么是数据中台?首先他不是大数据平台,也不是一个系统。

最早在2015年,阿里巴巴提出“大中台,小前台”战略,主要为了适应阿里电商业务扩大带来的数据运营工作,通过技术、组织架构变革,提升部门协作效率实现数据共享。

阿里的中台思想起因于2014年访问芬兰明星游戏企业Supercell,学习其采用二战期间美军作战系统的“中台”,即不同于业内多款游戏分别开发而是共同开发的模式,将支持类业务放在中台,缩短前台与市场距离,快速响应市场而产生的战略规划。

传统企业的组织架构通常是“烟囱式”,中台战略的核心是重构企业组织架构,解决业务和数据重复问题,形成“灵活小前台+能力共享的大中台+固定的后台”模式。

数据中台的定义

结合国内的大数据市场,数据中台成为我国特有的产物。根据Thoughtworks,“中台”指“企业级的能力复用平台”。

而数据中台指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径,是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务。

中台是相对于前台和后台的概念,前台表现为数据的应用,通常与用户产生交互,例如app、网站等;后台负责数据开发,例如ERP等支持系统。

数据中台的出现是为了解决数据后台开发无法快速跟上前台业务需求变化、业务系统数据孤岛、数据繁杂、数据隔离的难题,在前台和后台之间搭建一架桥梁,提升前台效率,增加后台灵活性,提供数据分析能力,帮助企业从数据中学习改进,调整方向。

数据中台的构成

根据数据中台的定义,数据中台的构成可以分为数据存储数据治理以及数据共享

从技术通用架构来讲,数据中台还可以分为数据技术支撑、数据资产管理、数据分析挖掘、数据服务四个层面。

数据中台是数据库、数据仓库、数据平台吗?

数据中台不是数据库、数据仓库,也不是数据平台。

数据库:主要用来存储数据。

数据仓库:通过对存储的数据进行分析、处理,为业务决策者提供分析报表,发挥辅助决策的作用。通常数据仓库对数据的提取是按照需求来抽取的结构化数据,不是企业的全量数据,其分析报表的呈现需要一定时间,实效性较差。

数据平台:针对数据抽取无法及时满足业务需求的痛点,把所有业务数据汇聚、集合成为一个大的数据集,再根据业务需求单独提取其中的小数据集,用来满足数据应用。

数据中台:是以上数据处理形式的补充和升级,旨在从企业整体业务层面出发,实现D2V(Data to Value),通过构建数据API (Application Programming Interface,应用程序接口),使得数据响应业务的速度更快,为数据产生价值提供桥梁,它可以建立在数据仓库和数据平台之上,以数据 API 服务提供给业务方。

02 数据中台提供了什么价值

加强内部协作:当不同项目需要开发不同应用时,由于项目维护分属不同项目组,开发人员无法将之前数据直接拿来用,所以数据还是需要再开发一次。数据中台的出现,可以解决重复开发的问题,加强内部项目及团队协作。

提升业务效率:数据开发周期往往数十天甚至几个月,无法跟上业务需求的快速变化,例如增加应用报表、获得用户数据等都需要较长时间,无法真正开发数据的价值。数据中台通过对数据的归集、清洗、处理、共享,大大提高了数据应用价值,提升了业务效率。

弥补数据开发人员数量的不足:很多企业注重应用开发模块,忽视了数据开发建设,数据中台的建设可以进一步加强对数据的处理和维护。

数据价值变现:以用户为核心,通过持续规模化创新,盘活全量数据,提升企业的业务响应能力,激活企业数据思维。在资产价值挖掘过程中,业务经验不断丰富和沉淀数据资产体系,持续优化业务能力。

03 什么样的企业需要构建数据中台

不是所有的企业都需要构建数据中台,企业所处发展阶段、业务类型、对数据价值的诉求、人员和业务规模都是影响其是否需要建设数据中台的因素。如果企业没有结合自身实际,盲目投入数据中台建设,则可能造成成本的巨额提高,而业务水平没有有效提升,不利于企业长期发展。

那么,什么样的企业需要构建数据中台?(如下图总结)

04 怎么构建数据中台

企业构建数据中台,不仅仅是产品架构的问题,更是整体组织架构、部门协调、业务整合的规划,通常来说,构建数据中台需要经历以下五个过程:

05 数据中台行业发展状况行业落地现状

从市场端来说,多业务生态的大型规模公司更倾向于自建数据中台。例如,除阿里以外,国家电网也提出建设总部数据中台,以支撑其“三型两网、世界一流”战略目标。

国网:数据中台建设的核心是实现国网大数据在各部门各环节的共享与应用,通过数据挖掘提供跨专业服务。国网大数据中心已经制定数据中台建设的周密方案,从技术、部署、组件测试、实施等方面开展工作,从而保证该项目的成功落地。

从供给端来说,不少大数据公司陆续开展了数据中台业务,准备在这个“新”市场中分一杯羹。

无论是原先做营销SaaS的公司,还是做软件开发、数据开发平台的公司,都可以从自身优势出发提供数据中台服务。包括用友、华为、京东等纷纷开展了数据中台业务的摸索。

用友:在2018年推出云平台业务,包含业务、技术、数据中台三部分,为企业提供数字化转型服务。饮料加工企业小洋人乳业已成为其数据中台业务的成功案例,实现了成本降低、数据安全性增强的效果。

星环科技:基于Hadoop平台的大数据、基础软件研发商,在Hadoop基础上改造组件,开发数据库,提供数据接口等;数据中台业务也是业务发展方向之一,公司已获得启明创投、腾讯、中金资本等众多机构投资。

TalkingData:围绕SmartDP数据智能平台(即数据中台),为企业搭建数据智能应用生态,数据驱动业务发展,帮企业实现数据商业价值,目前已在金融、智慧家居、零售等领域积累丰富经验。

明略数据:2019底,明略提出“打造智能时代的企业中台”战略,以知识图谱为载体,为行业客户提供智慧数据服务,建设数据中台和业务中台,实现企业数据协作共享的目的,为企业数据应用搭建技术体系;目前已经积累了宝洁、华为等数据中台服务案例。

数据中台9家创业公司融资盘点

自数据中台概念出现以来,不少创业公司涌入赛道,明确提出数据中台业务。根据数据统计,对9家创业公司进行盘点。

数澜科技 国内最早数据中台服务独立供应商

2016年中成立,创始人风剑(甘云锋)是原先阿里数据中台部门的骨干负责人,业内经验领先,团队来自阿里、金蝶、华为等。其数据中台业务不只是为企业提供工具,还会对企业战略、组织架构进行全方位梳理,提供顶层设计服务。

2016-2018年已累积中台客户数十家,包括万科地产、中信云网、兴业银行、喜茶等。以中信为例,其痛点是整合复杂的业务条线,发挥内部协同作用,不只是工具的问题,还需要组织战略的调整,数澜在这一点上做得很好,为中信提供了数据交换整合、资产化、业务化三层服务,解决了其核心痛点。

滴普科技 数据中台助力医美等门店数字化转型

2018年成立,深耕医美、新零售领域,以大数据、人工智能技术为企业整合供应链,“业务中台+数据中台+AI中台“赋能企业供应链、生产营销等环节。典型案例有秀域,国内大型健康减肥、医美连锁机构,助其实现数字化转型。

熵简科技 全域数据中台服务商

2017年成立,通过数据分析与挖掘,面向金融、咨询等企业提供智能投研服务,随着产品及业务升级,为客户打造全域数据中台,提供智能数据服务,引领企业数据中台引擎应用。

奇点云 AI驱动的数据中台创导者

以云端小镇和新零售为切入点,为政府治理、传统企业数字化升级提供服务。其自研的一站式大数据智能服务平台DataSimba,能够为企业提供全链路的产品+技术+方法论服务,可以帮助企业快速开发、集成、搭建数据中台。

袋鼠云 一站式数据中台PaaS服务商

基于阿里云IaaS基础设施,为客户进行定制化服务,构建数据中台架构,提供整体数字化解决方案,行业覆盖鞋服、地产、新零售、乳业、综合性集团等。

维妥科技 直播电商数据中台服务商

围绕直播电商客户,通过信息收集,自研数据中台技术,为内容电商提供营销服务。团队成员是技术、数据分析背景出身,来自百度、联想等知名企业。

数列网络 基础行业数据中台研发商

公司以互联网架构和技术为核心,为电商、物流等行业客户开发数据平台,数据监控与分析平台、运维平台等,提供数据中台解决方案。

数猎天下 数据可视化分析服务商

以探索式数据分析技术为核心,为企业提供易用、可视化数据产品,目前已经积累了人民日报、三一重工等数十家客户案例,为企业提供企业级数据中台服务。

维格智数 轻量级数据中台服务商

公司由前喜茶CTO陈霈霖创办,主要针对政府、新零售等行业,提供全链条数字化升级服务,以轻量级数据中台的搭建,实现企业经营、管理、营销的全方位数字化。

06 数据中台行业发展趋势

搭建数据中台需要与公司战略、组织架构相协调

数据中台是随着企业业务态势发展多元化,原先的组织架构、发展战略已无法跟上企业需要而产生的,如果没有系统的配套变革,单靠一个数据中台很难真正发挥作用。

一方面,需要对企业内部架构进行整合,形成业务中台,为数据中台发挥价值提供基础,没有业务中台的支撑,数据中台的构建就会很难、发挥作用也有限,只有建立起成熟的业务中台,数据中台才能够形成正向循环机制;另一方面,还需要从公司发展战略、部门设置、员工配套等入手,从整体上实现企业战略转型,才能真正使得数据中台在企业落地。

数据中台未来可能形成寡头局面

从数据中台本身来讲,其可能是一个比较小的赛道,但从其延伸出来的智能数据应用、企业组织架构、战略咨询业务来看,是一个很好的切入点。这个领域的玩家除了近几年成立的创业公司,还有老牌的软件巨头如用友、金蝶等。

由于在垂直行业内,只有核心企业具有大规模业务和数据量,才有构建数据中台的动力,其数据中台的应用场景具有天然优势,所以只有抓住垂直行业内核心企业的数据整合需求,才能最大化发挥数据中台建设价值。

未来,少量企业通过树立行业标杆客户,从而吸引更多客户,可能形成寡头局面,还有少部分玩家争夺定制化长尾市场。

推动产业链上下游数字化转型发展

企业数字化转型的路径从最初的建立数据库,到加强数据应用、数据分析,再到建设数据中台充分整合数据,数据对企业的价值和作用越来越大。

数据中台不仅有利于企业与用户之间的交互,还能够更系统地完成与产业链上下游企业数据的对接,促进产业链中生产、销售各个环节的数字化转型,提高行业整体效率。

AI发展带动数据中台建设智能化

建设数据中台,最终是为了实现数据的智能化、简易化、可用化,除了IT技术外,人工智能的发展会将提高数据中台的便利性和高效性,与图像识别、算法、自然语言处理、专家系统等相结合,能够输出一套数据应用方案。

在数据中台底层嵌入人工智能技术,将有利于对数据标准、数据关系、数据治理的分析应用;业务与人工智能技术的结合,也会推动数据中台智能化,更大程度发挥数据中台作用,推动行业创新,加快行业发展。

数据中台能力与物联网智能采集终端相结合

数据有内部的和外部的,历史的和新增的,沉淀的和活跃的,数据中台可以对数据进行重构,加强对数据的处理和分析。随着国内物联网智能采集终端的发展与成熟,物联网采集终端已经拥有了众多的应用场景,比如智慧城市、智能家居、智能可穿戴设备等。其可以对数据进行实时和连续采集,之后上传到数据中台,实现数据形式的转换,丰富数据总量和类型,通过数据分析、数据挖掘,为业务决策提供辅助依据。

最终,将会形成一个数据来源丰富多样AI结合底层架构数据应用更加简单数据中台商业闭环,推动产业数字化转型行业智能化发展


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