数据中台的本质、目的及实施路径

刘家乐 王丽（副教授） 党子龙 郑静怡

（河南科技大学商学院 河南洛阳 471000）

一、引言

2019年被称为数据中台的元年，数据中台市场规模呈爆发式递增。目前我国以BAT 为首的互联网企业已投入中台的搭建过程，建立企业集团的数据资产体系成为企业数字化核心任务之一。企业数据分裂的现状成为推动数字化转型的难点，数据中台能够解决传统IT架构下的数据孤岛问题，提升数据的管理利用能力，实现对业务的快速赋能。因此，数据中台被赋予了数字经济时代下企业数字化转型的基调和先驱的作用。数据中台概念自问世以来，就受到广泛讨论，已有研究对数据中台特定方面进行了清晰的梳理，但是缺乏对数据中台由始至终系统化认识及建设的阐述。本文阐述了数据中台的定义与本质特征，以及企业搭建数据中台的目的需求，再结合上述分析探讨企业数据中台落地实施的必要路径，为帮助企业搭建数据中台提供了理论参考。

二、数据中台的定义及本质特征

（一）数据中台的定义。IT时代，一对一的数据关系难以产生有效且有目的性的“化学反应”。企业对输入的数据缺乏科学管理，信息输出的合理性和可参考性就会欠缺。伴随着“互联网+”行动计划、数博会、数字中国建设峰会以及智博会的支持与引导，在企业数字化变革的大背景下，如何改变传统IT系统架构下数据被割裂的问题，打破数据间的壁垒，构建可复用的数据资产体系，持续为企业提供数据原料并“生产加工”释放价值，是亟待解决的问题。数据中台概念的出现成为解决上述问题的关键。张庆龙（2022）提出数据中台是一套服务于业务的数据资产化的运行体系。本文认为，数据中台是一种具备业务属性并以智能化、自动化为特性的数据场，打造企业级的数据全覆盖并以实现全域数据资产化为根本目的。本文赋予全覆盖具备全员调用、全域服务的双向性含义。

付登坡（2020）认为，企业以自我管理向以用户为中心转变的过程，不仅是技术方面的提升，更是思维的转变。企业通常以用户相关数据作为生产运营定向指标，随着企业业务的多样化，数据源日益丰富，数据量激增，新型商业思维成为必然选择。数据中台通过整合乱序的元数据，规范特定的数据属性，继而进行科学管理，可以更多地发挥数据特性，挖掘数据价值，科学定位市场需求坐标。此外，数据中台能够沉淀实时会计数据，同时打通业务交易处理环节的企业价值链，进行数据预警和业务场景分析，赋能前端业务，是打通业财全价值链的关键要素，也是企业财务数字化转型的前提。刘根霞（2022）认为，数据中台可以实现数据治理，建立资产化数字体系，帮助企业在处理一系列业务时做出科学合理的经验管理决策。李广乾（2019）认为，数据中台是中台思维的核心，需要搭建全新的数据架构、信息化业务架构。企业打造以数据中台为核心的业财融合对企业运营具有助推作用，并进一步利用数据驱动企业数字化转型。数据中台产生了如此大的影响力，探讨其背后的本质特征既是关键，更是前提。

（二）数据中台的本质特征：数据价值、思维模式与组织架构。

特征1：大数据平台向数据中台模式转变是基于企业把握市场风向、实现精细化运营、进一步创造商业价值的一场数据革命。传统IT架构下的信息系统是相对独立的，信息壁垒较高，数据孤岛情况严重，不能直接触达客户、响应用户需求，O2O平台等新模式试图解决与客户疏远的问题，但是新模式下的信息系统与传统信息系统互相独立的形态，导致数据间不能实现联通，数据孤岛问题加重，无法快速响应前端业务需求。另外，系统间的相对独立性导致数据储存口径不一致，反映在数据平台上就是难以从冗杂的数据中筛选出精准有效的信息，无法支撑企业的经营决策。数据中台与大数据平台都具有挖掘数据价值、高效实现数字化运营的初衷，但是二者有着本质的区别。数据中台与大数据平台最大的不同点在于它更贴近于业务（张庆龙，2020）。数据中台是一种战略、组织、技术与方法论的集合，同时采集和储存结构化、半结构化以及非结构化数据，整合分散的孤岛数据，将多元异构的数据进行集中规划整理、清洗、筛选、抽取，形成标准化数据并按照统一口径储存，转变为可利用的具有商业价值的数据，利用大数据、机器学习等方法实现数据的可见、可用、可理解和可运营，帮助数据具备新的业务创新能力，成为企业的战略资产。数据的汇聚、提纯加工、服务可视化以及价值变现是数据中台机制的核心路径，如图1所示。

图1 基于数据中台的数据循环流程图

数据中台通过数据服务能力快速响应市场变化需求，精细化运营，实现数据“1+1＞2”的价值创造。另外，数据中台在数据服务复用方面更类似面向服务架构模型（Servics-Oriented Architecture，简称SOA）。SOA 即开放自身系统特定功能并变成随即自由调用的公共服务。数据中台聚合前台快速匹配所需的能力及资源，在不增加人员技术的情况下，快速响应变化的业务场景，实现业务创新迭代，为企业降本增效。

特征2：从商业意义上讲，数据中台是我国互联网企业独立思考业务系统规划的突破口。伴随着我国互联网企业的崛起，科学高效的信息化发展造就了土生土长的中台体系新思维的根基，标志着我国互联网企业开始摆脱“复制粘贴”模式或者传统OEM单一业务链的生产关系。从软件的发展历史来看，中台思维模式的解放促进了信息化架构理论的进步并将带动软件产业的发展（李广乾，2019）。数据中台将企业业务流程由依赖业务人员的流程驱动改造成数据驱动为主兼流程驱动的双驱动模式，并由数据驱动创新带动用户驱动产生价值驱动效应。基于会计电算化的应用与发展背景，我国的会计信息化建设历经三个阶段：Excel基础工具阶段、ERP管理软件阶段以及商业智能阶段，信息化建设体系逐步趋于完善，整合独立、零散化的模块工具应用，实现了多维度的架构体系和强大的数据处理能力。但这仍未改变业务人员在业务流程中的重要参与地位和工作份量的作业方式，业务人员凭借经验开展业务流程设计，产出的BI 可视化数据仅仅是用于检测业务进展和洞察规律的副产物，并再由业务人员洞察决策中止，数据并没有发挥目标价值，导致了作业流程复杂与决策的不确定性。业务人员扮演贯穿流程始终的主要角色不能支持当前企业复杂多样的业务形态和市场观，数据中台模式改变了传统作业方式中数据与业务人员的主辅位置，数据驱动决策，业务人员参与辅助工作，业务流程逐渐趋于快速、扁平化的模式，进而提高了创新迭代速度，实现了与瞬息万变的前端业务的合理匹配。

特征3：未来随着平台化的中台体系的搭建与落地，数据间的互联互通部门、事业群之间的壁垒自然而然地被打破，从而实现企业组织架构的升级优化。企业项目的组织架构模式多为传统金字塔式职能型组织架构垂直的权力线，伴随着企业规模的扩大，管理者提出了水平权力式的项目型组织架构以及二维式矩阵型组织架构，组织架构的创新迭代其核心目的在于提高项目执行效率，而组织架构之间的分割，信息系统间的相对独立形成的数据孤岛、冗杂、业务分裂以及资源调配等问题，导致“部门墙”现象严重，不同部门之间的业务指标和目标效益不同，业务在触及跨部门协同时容易出现思维和管理产生抵触和制衡。中台体系的数据融合下，未来的企业组织架构将是一个开放且信息共享的结构，组织部门之间的业务实现了实时互动和数据的实时交换、采集处理与分析，参与并融合到整个业务流程，借助数据带动人才、技术与业务实现联通，提升了企业组织的机敏性和灵活性。

三、数据中台搭建的目的需求

理论到实践是曲折漫长的过程。数据中台的建设仍面临着诸多不确定因素和环境挑战，传统的企业组织架构、管理领域和思维模式等产生了一定的冲击。数据中台对企业精细化运行、价值赋能存在多种需求，剖析数据中台不同的目的需求，是更好地布局与设计财务数字化转型的重要前提条件。本文依照外部商业模式与内部管理体系两个层面，针对数字经济时代的环境特征，对数据中台搭建的现实需求进行梳理。

需求1：企业运营需要与灵活且快速的商业模式产生合理匹配。随着“互联网+”行动计划的提出，“大智移云物区”等新一代信息技术与行业发展的深度交融，数字科技逐渐被消费者广泛接受。消费者的需求升级带动各类触点场景和产品延伸服务不断细化，数据的激增需要更科学的管理方式，如数据识别数据，利用数据分析区别并排除异常或误导数据。例如电商营销要想区分优质用户，需要建立一整套数据丰富的用户画像标签体系，基于用户画像实现精准营销。科技主导的产业革命冲击着传统成熟的商业模式。新兴数字技术工具引导下的商业模式更加敏感，以往的稳态受到冲击，数据信息趋于复杂，时效性缩短，发现并提取商业运营中产生的价值的难度不断提升（秦荣生，2017）。新型商业模式下，传统的企业管理模式已无法适应新型业务的发展趋势并且影响着基础工作的效率与质量。例如，公司编制财务报表的最终目的在于通过数据洞察决策信息，在瞬息万变的市场需求下，财务部门披露某一期间的财务信息并向决策层提供有效决策支撑信息。将完整的报告数据发送至管理层手中存在时间差，信息会与真实数据出现偏差，要想提高时效性，就要投入人力物力，会造成组织臃肿，管理复杂，这不是业财融合下的大财务观所要求的。因此，促进企业在全业务流程实现信息互联互通，加快线上线下融合，推进资源与要素有机融合，实现高效、高质量、高收益和高响应速度的中台技术，在企业的数字化转型中发挥着举足轻重的作用。

需求2：降本增效，创造商业价值是企业运营的关键。如上文特征3所言，由于部门间存在壁垒，企业的创新迭代遇到障碍。以往垂直且个性化的业务逻辑部署的管理模式，造成底层计算和储存架构的多源和异构，形成系统烟囱和数据孤岛，数据分布分散，不能聚合为资产，容易造成数据不能直接服务于业务，无法与业务形成闭环。数据价值无法在业务的应用场景中得到体现，管理者无法直接有效地获取数据。此外，较高的数据冗余度、重复的数据能力建设、缺乏数据的有效沉淀导致系统复杂管理困难，且增大了新业务的开发与创新成本。当前企业的内部管理相较于以往，更加强调快速洞察与敏捷调整，因此企业管理者需要更多、更好、更快速的信息支持（赵丽锦，2021）。数据中台的业务属性可以使企业管理者摆脱个人经验决策，辅助数据决策，提高了企业反应的机动性和决策管理的容错率，数据中台成为企业价值实现的必然选择。

四、数据中台的实施路径

为了适应新的商业模式，构建一套机制——能够统一管理可共享的数据资产，并把数据资产的能力以API 接口的方式开放给上层的业务应用构建使用，实现大数据分析决策的效果显得尤为重要。数据中台既是数字化转型的基础，也是未来智能时代落地的重要前提，为实现企业未来数字化转型的目标，需要设立一个实用、可操作、可扩展的完整的策略和战略架构。数据中台涉及领域广泛，企业应根据自身发展需要谨慎打磨数据中台的构建框架，专注于自身核心竞争力的提升。本文分析了数据中台的搭建路径。

（一）构建三大能力体系，用数据赋能业务创新。三大能力分别是平台能力、数据能力以及应用能力。企业通过构建数据集成开发平台实现数据快速加工，打通包括员工、客户、供应商、产品等在内的各类数据，并快速地生成数据平台数据类目体系，此为平台能力；打通数据中心与业务数据集的数据链接，建设扩展能力与服务能力统一的数据中心，使数据可流动、可计量、可管控、可增值，从海量的数据中分析挖掘数据价值，促使数据以服务化的方式实现业务增值及创造新的数据业务，此为数据能力；结合查询、分析、预测等机器学习算法模型，实现输出业务运营、制造运行、供应链等数据应用服务，提供业务智能决策，优化运营等支持，此为应用能力。三者自下而上联动，利用平台工具的基础支撑构建数据资产体系，开放并孵化发挥数据持续有效的决策赋能的表现能力。落地“1+1+N”，即一套数据中台，一套数据体系，N个应用场景的组织模式，可以为数据中台的建设搭建一个初步完整的体系框架。

（二）建立完善的价值量化体系。数据本身没有价值，业务应用数据才会产生价值。数据中台建设涉及领域广泛（比如技术工具、管理思维、人员调动以及业务间的交叉赋能共享等），且掺杂在多元复杂的业务使用场景的无形数据能力难以得到量化，较高的建设成本及周期的不确定性也是大多数企业管理层对于数据中台建设保持观望的重要原因之一，建立科学完善的数据价值量化体系，确定投资回报率的计算方式，减少初期投入的预估风险，借助数值、报表及图表等可视化的方式实现风险及投资价值的科学估量，可以帮助企业在数据中台建设过程中预估无形风险，灵活调整战略规划。

（三）提升企业业务能力，促进技术与业务的有效融合。传统企业组织架构下，缺乏中台支撑，技术与业务相对独立，分别支撑后台和前台业务，“部门墙”的存在导致了跨部门、低效率的合作方式，技术不能快速响应前端变化的业务场景，技术后台不能利用数据反馈为企业提供前瞻性的竞争策略和指导意见，只能被动地接受前端需求。供给方拥有技术能力，但缺乏业务场景实际落地经验；需求方服务于场景，需要融合技术以带来切实的效益增长。中台厂商能够理解客户业务，发现更有价值的业务场景，并在自由技术架构下提供具象化、有效的、有智慧的生态应用，切实帮助企业解决业务问题，深入理解业务，并将技术与场景结合，产生最终效益。

（四）加强复合型管理人员的引入和培养。数据中台的数据服务能力发挥着管理职能，扩大了企业管理型人员的内需，未来数据与业务人员的主辅位置将实现对调，企业在借助数据中台向数字化转型的过渡阶段，更应该考虑管理型人员对未来数字技术的适应性和辅助业务价值的创新能力。因此，打造复合型人才体系、发挥个人及团队价值成为企业未来团队建设方向的主流。

五、结语

大数据时代，数据受到广泛的关注，相较传统IT 架构下的中台思维，不仅是技术的转变，更是思维的进步和突破。数据中台建设已成为国内各行业领先企业的核心任务。如今主流的建设模式是双中台一体化体系、领域数据中台以及全域数据中台三种方式，无论哪种方式都有自身适用的条件和规则。面对商业模式升级，企业应该找准定位，保持理性，数据中台建设从战略规划到落地实施必定是个大工程，企业应根据自身情况合理制定实际战略计划并保持时刻的学习和试错，找准战略方向。如何面对瞬息万变的商业环境及时做出战略调整、适应时代潮流、释放数据价值是企业管理层需要考虑的问题。