国产精品看高国产精品不卡-国产精品看片-国产精品蝌蚪-国产精品狼人久久久久影院草久久一区二区三区午夜亚洲福-国产精品老熟女视频一区二区-国产精品理论片

文丨史凱  編輯丨鹿普禾
來(lái)源丨首席數(shù)字官

作者簡(jiǎn)介：
史凱，ThoughtWorks 數(shù)據(jù)和智能總監(jiān)，錦囊平臺(tái)認(rèn)證專(zhuān)家，精益數(shù)據(jù)創(chuàng)新體系的提出者，2019 年被評(píng)選為 DataIQ100 的數(shù)據(jù)賦能者，有近 20 年年的企業(yè)信息化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型架構(gòu)和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，為眾多大型客戶(hù)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略略規(guī)劃和咨詢(xún)實(shí)施服務(wù)。

▌AI 前線(xiàn)導(dǎo)讀

數(shù)據(jù)中臺(tái)被譽(yù)為大數(shù)據(jù)的下一站，由阿里興起，核心思想是數(shù)據(jù)共享，并在 2018 年因?yàn)椤膀v訊數(shù)據(jù)中臺(tái)論”再度成為了人們談?wù)摰慕裹c(diǎn)。在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技術(shù)雷達(dá)峰會(huì)上，關(guān)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的話(huà)題也獲得了眾多參會(huì)者的熱烈關(guān)注。如今似乎人人都在提數(shù)據(jù)中臺(tái)，但卻不是所有人都清楚數(shù)據(jù)中臺(tái)到底意味著什么。數(shù)據(jù)中臺(tái)是只有大廠(chǎng)才需要考慮的高大上的概念嗎？普通企業(yè)該不該做數(shù)據(jù)中臺(tái)？數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)會(huì)給現(xiàn)有數(shù)據(jù)從業(yè)者們帶來(lái)顛覆式的挑戰(zhàn)嗎？帶著上述問(wèn)題，InfoQ 在技術(shù)雷達(dá)峰會(huì)上采訪(fǎng)了 ThoughtWorks 數(shù)據(jù)和智能總監(jiān)史凱，談?wù)勊麑?duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的看法。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)不是大數(shù)據(jù)平臺(tái)！

首先它不是一個(gè)平臺(tái)，也不是一個(gè)系統(tǒng)，如果有廠(chǎng)商說(shuō)他們有個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)賣(mài)給你，對(duì)不起，它是個(gè)騙子。

要回答數(shù)據(jù)中臺(tái)是什么，首先要探討一下中臺(tái)到底是什么。雖然沒(méi)有明確的定義，但是作為理工直男，我們可以先把中臺(tái)看作是一種中間層。既然是一種中間層，那么中臺(tái)確實(shí)是一種十足技術(shù)用語(yǔ)，我們可以完全從技術(shù)角度來(lái)探討了。

我們可以應(yīng)用 Gartner 的 Pace Layer 來(lái)理解為什么要有中間層，這樣可以更好地理解中臺(tái)的定位和價(jià)值。Pace Layer 里提到，可以按照事物變化的速度來(lái)分層，這樣可以逐層分析并設(shè)計(jì)合理的邊界與服務(wù)。

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中，核心數(shù)據(jù)模型的變化是相對(duì)緩慢的，同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)的工作量也非常大；但業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度、對(duì)數(shù)據(jù)提出的需求的變化，是非?？焖俚?。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)，就是為了彌補(bǔ)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)之間，由于開(kāi)發(fā)速度不匹配，出現(xiàn)的響應(yīng)力跟不上的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)中臺(tái)解決的問(wèn)題可以總結(jié)為如下三點(diǎn)：

效率問(wèn)題：為什么應(yīng)用開(kāi)發(fā)增加一個(gè)報(bào)表，就要十幾天時(shí)間？為什么不能實(shí)時(shí)獲得用戶(hù)推薦清單？當(dāng)業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生一點(diǎn)疑問(wèn)的時(shí)候，需要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，結(jié)果發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)變了，最終影響上線(xiàn)時(shí)間。

協(xié)作問(wèn)題：當(dāng)業(yè)務(wù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的時(shí)候，雖然和別的項(xiàng)目需求大致差不多，但因?yàn)槭莿e的項(xiàng)目組維護(hù)的，所以數(shù)據(jù)還是要自己再開(kāi)發(fā)一遍。

能力問(wèn)題：數(shù)據(jù)的處理和維護(hù)是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的技術(shù)，需要相當(dāng)專(zhuān)業(yè)的人來(lái)完成，但是很多時(shí)候，我們有一大把的應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員，而數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員很少。

這三類(lèi)問(wèn)題都會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)變慢。這就是中臺(tái)的關(guān)鍵——讓前臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的開(kāi)發(fā)速度不受后臺(tái)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的影響。

史凱總結(jié)說(shuō)，“數(shù)據(jù)中臺(tái)是聚合和治理跨域數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)抽象封裝成服務(wù)，提供給前臺(tái)以業(yè)務(wù)價(jià)值的邏輯概念”。

如下圖所示：

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

Data API 是數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心，它是連接前臺(tái)和后臺(tái)的橋梁，通過(guò) API 的方式提供數(shù)據(jù)服務(wù)，而不是直接把數(shù)據(jù)庫(kù)給前臺(tái)、讓前臺(tái)開(kāi)發(fā)自行使用數(shù)據(jù)。至于產(chǎn)生 DataAPI 的過(guò)程，怎么樣讓 DataAPI 產(chǎn)生得更快，怎么樣讓 DATA API 更加清晰，怎么樣讓 DATA API 的數(shù)據(jù)質(zhì)量更好，這些是要圍繞數(shù)據(jù)中臺(tái)去構(gòu)建的能力。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵區(qū)別

這是現(xiàn)在數(shù)據(jù)行業(yè)大家經(jīng)常討論的問(wèn)題，到底數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)的區(qū)別是什么。
圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

概括地說(shuō)，三者的關(guān)鍵區(qū)別有以下幾方面：

◆數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)級(jí)的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的主要方式是數(shù)據(jù) API；

◆數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)相對(duì)具體的功能概念，是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)主題數(shù)據(jù)的集合，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的方式主要是分析報(bào)表；

◆數(shù)據(jù)平臺(tái)是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的方式主要是直接提供數(shù)據(jù)集；

◆數(shù)據(jù)中臺(tái)距離業(yè)務(wù)更近，為業(yè)務(wù)提供速度更快的服務(wù)；

◆數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了支持管理決策分析，而數(shù)據(jù)中臺(tái)則是將數(shù)據(jù)服務(wù)化之后提供給業(yè)務(wù)系統(tǒng)，不僅限于分析型場(chǎng)景，也適用于交易型場(chǎng)景；

◆數(shù)據(jù)中臺(tái)可以建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值的過(guò)程的中間層。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有歷史性，其中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大多是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并非企業(yè)全量數(shù)據(jù)，而是根據(jù)需求針對(duì)性抽取的，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)于業(yè)務(wù)的價(jià)值是各種各樣的報(bào)表，但這些報(bào)表又無(wú)法實(shí)時(shí)產(chǎn)生。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)報(bào)表雖然能夠提供部分業(yè)務(wù)價(jià)值，但不能直接影響業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)平臺(tái)的出現(xiàn)是為了解決數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和報(bào)表開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)的問(wèn)題，所以先撇開(kāi)業(yè)務(wù)需求、把企業(yè)所有的數(shù)據(jù)都抽取出來(lái)放到一起，成為一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，其中有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。當(dāng)業(yè)務(wù)方有需求的時(shí)候，再把他們需要的若干個(gè)小數(shù)據(jù)集單獨(dú)提取出來(lái)，以數(shù)據(jù)集的形式提供給數(shù)據(jù)應(yīng)用。

而數(shù)據(jù)中臺(tái)是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù) API 服務(wù)，以更高效的方式提供給業(yè)務(wù)。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)該具備什么能力？

大數(shù)據(jù)和人工智能大火之后這幾年，很多人一直在提一個(gè)說(shuō)法，那就是“數(shù)據(jù)是新的石油”。但史凱的觀(guān)點(diǎn)卻有些不同，在他看來(lái)，數(shù)據(jù)不等于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如果沒(méi)有從業(yè)務(wù)的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，再多的數(shù)據(jù)也無(wú)法產(chǎn)生價(jià)值。

史凱認(rèn)為數(shù)據(jù)中臺(tái)最核心的一個(gè)關(guān)鍵組件是數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄?！拔覀冋J(rèn)為，一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)要能夠充分發(fā)揮價(jià)值，很重要的一個(gè)前提條件就是這個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄是對(duì)整個(gè)企業(yè)開(kāi)放的。所有人都能夠通過(guò)這個(gè)資產(chǎn)目錄了解公司有哪些類(lèi)別的數(shù)據(jù)、包含什么屬性、源數(shù)據(jù)由誰(shuí)管理，這樣就可以快速搞清楚這些數(shù)據(jù)是不是自己需要的。但數(shù)據(jù)本身可以不開(kāi)放，因?yàn)閿?shù)據(jù)是有隱私信息和安全級(jí)別的。”

大企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)眾多，不同業(yè)務(wù)可能存在很多重復(fù)數(shù)據(jù)。所謂的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄就是把數(shù)據(jù)的模型去重、歸一、梳理，變成一個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，這個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)不直接對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的字段。以航空貨運(yùn)為例，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能包括貨機(jī)、客運(yùn)機(jī)的輔艙，一架貨機(jī)就是一個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的節(jié)點(diǎn)，而貨機(jī)的各種屬性（如貨機(jī)型號(hào)、空間大小、年份等）就是這個(gè)節(jié)點(diǎn)下面的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄做的事情就是從業(yè)務(wù)層面出發(fā)制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，將企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)模型抽取出來(lái)，這跟后面用什么數(shù)據(jù)庫(kù)去存儲(chǔ)、用什么結(jié)構(gòu)去存儲(chǔ)、存成結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化都沒(méi)有關(guān)系。它相當(dāng)于把企業(yè)的業(yè)務(wù)從數(shù)據(jù)層面做了一個(gè)梳理，用數(shù)據(jù)的語(yǔ)言把企業(yè)的業(yè)務(wù)模型還原出來(lái)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄做好之后，后面才是用什么技術(shù)手段、從哪里提取數(shù)據(jù)來(lái)映射到這個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。

除了開(kāi)放，數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄還應(yīng)該具有標(biāo)簽描述、可檢索，這樣才能最大程度地方便真正使用數(shù)據(jù)的人，以最快的速度找到他們需要的東西。

在 ThoughtWorks 提出的精益數(shù)據(jù)創(chuàng)新體系中將企業(yè)所需要具備的數(shù)據(jù)能力概括為以下六種，具備了這六種能力，企業(yè)才具備成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能企業(yè)的基礎(chǔ)，而這些能力的承載平臺(tái)，就是數(shù)據(jù)中臺(tái)：

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃和治理

做中臺(tái)之前，首先需要知道業(yè)務(wù)價(jià)值是什么，從業(yè)務(wù)角度去思考企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是什么。數(shù)據(jù)資產(chǎn)不等同于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是唯一的，能為業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)。 對(duì)于同一堆數(shù)據(jù)，不同業(yè)務(wù)部門(mén)所關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)可能完全不同，怎么讓各個(gè)跨域的業(yè)務(wù)變成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，就需要規(guī)劃企業(yè)的數(shù)據(jù)全景圖，將所有有可能用上的、所有對(duì)企業(yè)有可能有價(jià)值的數(shù)據(jù)都規(guī)劃出來(lái)，最終梳理出企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。在這個(gè)時(shí)候不需要考慮有沒(méi)有系統(tǒng)、有沒(méi)有數(shù)據(jù)，只需要關(guān)注哪些數(shù)據(jù)是對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)有價(jià)值的。這一層不建議做得太細(xì)，太細(xì)就難以形成標(biāo)準(zhǔn)，不能適用于多個(gè)場(chǎng)景了。數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)中臺(tái)很重要的一個(gè)領(lǐng)域，ThoughtWorks 認(rèn)為在現(xiàn)在業(yè)務(wù)邊界消失、需求快速變化的情況下，企業(yè)需要具備精益數(shù)據(jù)治理的能力——Lean Data Governance。傳統(tǒng)的中心化、事前控制式的數(shù)據(jù)治理方式，要改變?yōu)槿ブ行幕?、事后服?wù)式的治理方式。

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獲取和存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)中臺(tái)要為企業(yè)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獲取和存儲(chǔ)的能力。

數(shù)據(jù)的共享和協(xié)作

企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)一定是跨域的，需要讓所有的人都知道數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄在哪里。不能因?yàn)閿?shù)據(jù)安全，就不讓大家知道企業(yè)有什么數(shù)據(jù)。沒(méi)有共享和開(kāi)放，數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法流動(dòng)起來(lái)，沒(méi)有流動(dòng)的話(huà)數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生的速度就會(huì)非常慢。所以在數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄要對(duì)利益相關(guān)者、價(jià)值創(chuàng)造者開(kāi)放，要讓業(yè)務(wù)人員能夠做到“Self-Service”。

業(yè)務(wù)價(jià)值的探索和分析

數(shù)據(jù)中臺(tái)不僅要建立到源數(shù)據(jù)的通路，還需要提供分析數(shù)據(jù)的工具和能力，幫助業(yè)務(wù)人員去探索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。一個(gè)好的數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案中需要針對(duì)不同業(yè)務(wù)崗位的用戶(hù)提供個(gè)性化的數(shù)據(jù)探索和分析的工具，并且在此基礎(chǔ)上一鍵生成數(shù)據(jù) API，以多樣化的方式提供給前臺(tái)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)服務(wù)的構(gòu)建和治理

數(shù)據(jù)中臺(tái)需要保證數(shù)據(jù)服務(wù)的性能和穩(wěn)定性，以及數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性，還需要具備強(qiáng)大的服務(wù)治理能力。數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)生態(tài)平臺(tái)，在數(shù)據(jù)中臺(tái)上面會(huì)不斷生長(zhǎng)各種數(shù)據(jù)服務(wù)，所以從一開(kāi)始就構(gòu)建好數(shù)據(jù)服務(wù)的治理結(jié)構(gòu)是非常重要的，數(shù)據(jù)服務(wù)需要可以被記錄、可被跟蹤、可被審計(jì)、可被監(jiān)控。

數(shù)據(jù)服務(wù)的度量和運(yùn)營(yíng)

如果數(shù)據(jù)中臺(tái)最終只是做到把數(shù)據(jù)給到業(yè)務(wù)人員，那它就只是一個(gè)搬運(yùn)工的角色。數(shù)據(jù)中臺(tái)還需要具備度量和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)服務(wù)的能力，能夠?qū)χ信_(tái)上提供的數(shù)據(jù)服務(wù)及相關(guān)行為持續(xù)跟蹤和記錄，包括哪些數(shù)據(jù)服務(wù)被哪個(gè)部門(mén)用了多少次等，通過(guò)這些去度量每一個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。

史凱認(rèn)為，數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)需要用互聯(lián)網(wǎng)思維去經(jīng)營(yíng)的利潤(rùn)中心平臺(tái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的經(jīng)營(yíng)分析人員需要分析業(yè)務(wù)，了解為什么今天上午這個(gè)財(cái)務(wù)部門(mén)的人用了數(shù)據(jù)中臺(tái)、調(diào)用了十次，下午他不用了，原因是什么，調(diào)用了這些數(shù)據(jù)服務(wù)的人通常還會(huì)調(diào)用哪些其他的數(shù)據(jù)服務(wù)。這些都需要相應(yīng)地做記錄、做日志、做分析，要把數(shù)據(jù)當(dāng)做像電商平臺(tái)一樣去經(jīng)營(yíng)，然后實(shí)時(shí)地根據(jù)這些業(yè)務(wù)行為數(shù)據(jù)去提醒數(shù)據(jù)服務(wù)提供方，調(diào)整、改變、優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)，這才是可經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)，也只有這樣業(yè)務(wù)部門(mén)才能得到最快的支持和響應(yīng)。

▌為什么人人都需要數(shù)據(jù)中臺(tái)

數(shù)據(jù)中臺(tái)并非只有大公司才需要的高大上的玩意。

ThoughtWorks 從 2017 年到現(xiàn)在，已經(jīng)幫助多家大型國(guó)內(nèi)外企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，其中有體量巨大的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)，也有部門(mén)級(jí)的小數(shù)據(jù)中臺(tái)。
“未來(lái)所有的企業(yè)核心都會(huì)變成加工數(shù)據(jù)的企業(yè)，而數(shù)據(jù)中臺(tái)是數(shù)據(jù)價(jià)值化的加工廠(chǎng)，所以所有的企業(yè)都需要數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力，數(shù)據(jù)中臺(tái)一定是未來(lái)每個(gè)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)配置。”

在史凱看來(lái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)并不意味著“大而全”的數(shù)據(jù)平臺(tái)。根據(jù)企業(yè)的規(guī)模和業(yè)務(wù)的不同，數(shù)據(jù)中臺(tái)可大可小，規(guī)模、復(fù)雜度可能都不相同，但它對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的價(jià)值是一樣的。

當(dāng)企業(yè)評(píng)估自己是否應(yīng)該建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)，應(yīng)該從哪些方面來(lái)考慮？史凱認(rèn)為，從戰(zhàn)略角度來(lái)說(shuō)，每個(gè)企業(yè)都需要建立自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)；從戰(zhàn)術(shù)角度來(lái)說(shuō)，當(dāng)企業(yè)發(fā)現(xiàn)自己的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用的速度和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的速度不匹配的時(shí)候，就需要考慮構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)。

原來(lái)很多企業(yè)在做應(yīng)用系統(tǒng)的時(shí)候，什么都不考慮直接上單體架構(gòu)，一上來(lái)就先做數(shù)據(jù)庫(kù)，然后在上面建應(yīng)用。ThoughtWorks 建議現(xiàn)在的企業(yè)，即使不做數(shù)據(jù)中臺(tái)、不去立一個(gè)叫做“數(shù)據(jù)中臺(tái)”的項(xiàng)目，但是在做應(yīng)用的時(shí)候，最好把這個(gè)應(yīng)用分成三層，業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)中臺(tái)層、源數(shù)據(jù)層，在一開(kāi)始做應(yīng)用的時(shí)候就把三個(gè)層次抽象出來(lái)。

▌數(shù)據(jù)質(zhì)量差所以做不了數(shù)據(jù)中臺(tái)？No！

歷史遺留的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題經(jīng)常讓大家對(duì)數(shù)據(jù)的利用和價(jià)值產(chǎn)生質(zhì)疑。2018 年，史凱在與不同企業(yè)溝通過(guò)程中經(jīng)常聽(tīng)到的一句話(huà)就是，“我們現(xiàn)在還沒(méi)有到利用數(shù)據(jù)這一步，因?yàn)椋☉?yīng)用系統(tǒng)中的）數(shù)據(jù)質(zhì)量太差”。

每次聽(tīng)到這句話(huà)，史凱腦子里就好像聽(tīng)到了另外一句話(huà)，“還沒(méi)到培養(yǎng)孩子的時(shí)候啊，孩子太小了”。

不能因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量差，就不去利用數(shù)據(jù)。恰恰是因?yàn)闆](méi)有去做后面的事情，所以數(shù)據(jù)質(zhì)量才差。而且也不能因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量差就拋開(kāi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、試圖全面解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，這樣得不到業(yè)務(wù)部門(mén)的支持，也無(wú)法從數(shù)據(jù)工作中產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。所以 ThoughtWorks 建議的恰恰是利用做應(yīng)用、做業(yè)務(wù)的需求，同步解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。

史凱認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，根本上是在構(gòu)建應(yīng)用之初缺乏整體數(shù)據(jù)規(guī)劃和數(shù)據(jù)思維導(dǎo)致的問(wèn)題。原來(lái)的流程類(lèi)應(yīng)用構(gòu)建之初，只考慮了如何讓流程跑起來(lái)，缺乏對(duì)這個(gè)應(yīng)用在整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)全景圖（Data Landscape）中的定位的分析，沒(méi)有從源頭上優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、流轉(zhuǎn)，從而更好地與其他的系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)去對(duì)齊口徑、統(tǒng)一語(yǔ)言，將流程問(wèn)題抽象成領(lǐng)域模型問(wèn)題，再將領(lǐng)域模型抽象成數(shù)據(jù)模型。

▌建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略

建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)最大的挑戰(zhàn)在于前期能否從業(yè)務(wù)層面梳理清楚有業(yè)務(wù)價(jià)值的場(chǎng)景，以及數(shù)據(jù)全景圖，而不僅在于后期的技術(shù)建設(shè)。

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)包括：

◆梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景：搞清楚數(shù)據(jù)中臺(tái)如何對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值。

◆建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的優(yōu)先級(jí)策略：需求可能大而全，但我們不能直接建大而全的數(shù)據(jù)中臺(tái)，應(yīng)該根據(jù)業(yè)務(wù)重要性來(lái)排需求的優(yōu)先級(jí)。

◆數(shù)據(jù)治理問(wèn)題：和業(yè)務(wù)獨(dú)立開(kāi)的數(shù)據(jù)治理少有成功的，大的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要有（數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄），通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄將共有的緯度、共性的業(yè)務(wù)模型提煉出來(lái)，在此基礎(chǔ)之上數(shù)據(jù)治理需要跟業(yè)務(wù)場(chǎng)景緊密結(jié)合。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)需要兩個(gè)戰(zhàn)略耐心

數(shù)據(jù)中臺(tái)是為了加快從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值的產(chǎn)生速度，但是它的生產(chǎn)過(guò)程依然是需要時(shí)間、有很多復(fù)雜的工作要做的，所以對(duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的投資方和數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)方來(lái)講，都需要對(duì)應(yīng)的戰(zhàn)略耐心。

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

◆對(duì)于投資方來(lái)講，要充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)中臺(tái)類(lèi)項(xiàng)目的價(jià)值和局限性。在現(xiàn)在的組織結(jié)構(gòu)和技術(shù)成熟度下，數(shù)據(jù)中臺(tái)依舊是一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，對(duì)于業(yè)務(wù)價(jià)值的產(chǎn)生是一個(gè)加速的過(guò)程。但是業(yè)務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的需求不會(huì)因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)中臺(tái)就減少，數(shù)據(jù)中臺(tái)也不是哆啦 A 夢(mèng)，不能隨心所欲地變出各種業(yè)務(wù)想要的服務(wù)。這依然是一個(gè)需要統(tǒng)籌規(guī)劃、敏捷迭代、演進(jìn)建設(shè)的系統(tǒng)性工程，所以需要要管理好期望，有一定的戰(zhàn)略耐心。

◆對(duì)于建設(shè)方來(lái)講，要充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的復(fù)雜度，不要操之過(guò)急，不要期待畢其功于一役。史凱的建議是要從小中臺(tái)做起，圍繞具體有價(jià)值的業(yè)務(wù)場(chǎng)景去建設(shè)，盡量不脫離場(chǎng)景去搞周期長(zhǎng)、大而全的純工具平臺(tái)建設(shè)。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)也可以小而美

   建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的關(guān)鍵考量包括兩方面。

首先數(shù)據(jù)中臺(tái)一定要與業(yè)務(wù)價(jià)值對(duì)齊。構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，最重要的不是技術(shù)，也不是數(shù)據(jù)質(zhì)量好不好，而是數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)文化。數(shù)據(jù)思維就是要建立起從數(shù)據(jù)的視角去思考問(wèn)題的方式；數(shù)據(jù)文化就是要把數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)當(dāng)成一體去看，而不是只將數(shù)據(jù)當(dāng)作一個(gè)支持工具。想清楚業(yè)務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的訴求是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)的第一步，哪怕暫時(shí)不能想的太細(xì)，也要去想，想不清楚就先不要做。

不要在業(yè)務(wù)場(chǎng)景還沒(méi)有明確、優(yōu)先級(jí)還不清晰、價(jià)值度量體系尚未建立起來(lái)的時(shí)候，就建立大而全的數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且把所有的數(shù)據(jù)都存起來(lái)。企業(yè)都是追求投入產(chǎn)出比的，大而全的數(shù)據(jù)平臺(tái)往往會(huì)面臨尷尬的局面，一堆功能看上去很有用，應(yīng)該都能用上，但是缺乏應(yīng)用場(chǎng)景，真的有了場(chǎng)景，發(fā)現(xiàn)也不能開(kāi)箱即用，還需要眾多的定制化。

其次，數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)該從小數(shù)據(jù)、小場(chǎng)景做起。

數(shù)據(jù)中臺(tái)是面向場(chǎng)景而非面向技術(shù)的，這種與客戶(hù)的業(yè)務(wù)、企業(yè)的結(jié)構(gòu)和信息化發(fā)展階段有著緊密的相關(guān)性的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)，是很難買(mǎi)一個(gè)大而全的產(chǎn)品來(lái)一勞永逸解決的。

可以通過(guò)下面這個(gè)圖來(lái)解釋構(gòu)建中臺(tái)的原則：

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

一開(kāi)始的時(shí)候需要頂層設(shè)計(jì)，面向業(yè)務(wù)愿景制定中臺(tái)的整體規(guī)劃，全面的梳理數(shù)據(jù)創(chuàng)新全景藍(lán)圖，這就是上圖左邊的黑色框架部分，通過(guò)業(yè)務(wù)愿景驅(qū)動(dòng)出所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索，從而推導(dǎo)出數(shù)據(jù)中臺(tái)的全景架構(gòu)、技術(shù)支撐。

但是在實(shí)施的時(shí)候，要從具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)。從高價(jià)值數(shù)據(jù)集場(chǎng)景做起，然后順著這個(gè)場(chǎng)景豎切，找到數(shù)據(jù)全景圖中的一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集合，從小數(shù)據(jù)場(chǎng)景落地，這樣才能快速驗(yàn)證價(jià)值。大處思考，全局拉通，避免后續(xù)的數(shù)據(jù)孤島，但是從小數(shù)據(jù)集切入，從可實(shí)現(xiàn)性高的場(chǎng)景啟動(dòng)。然后一個(gè)個(gè)的場(chǎng)景做起來(lái)，業(yè)務(wù)價(jià)值和中臺(tái)能力也就同步建立起來(lái)了。

總的來(lái)講就是，“設(shè)計(jì)階段橫著走，落地階段豎著切?！?/span>

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)和技術(shù)選型

數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)通常需要包含以下角色：

◆業(yè)務(wù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)：了解業(yè)務(wù)、梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)先級(jí)，為數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)提供依據(jù)。

◆數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)：建設(shè)和維護(hù)數(shù)據(jù)中臺(tái)，包括 ETL、數(shù)據(jù)采集，以及數(shù)據(jù)中臺(tái)性能和穩(wěn)定性保證，利用中臺(tái)的工具采集、存儲(chǔ)、加工、處理數(shù)據(jù)。

◆數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)：分析數(shù)據(jù)價(jià)值、探索場(chǎng)景，生產(chǎn)更多的數(shù)據(jù)服務(wù)。

◆數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)：梳理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、構(gòu)件數(shù)據(jù)安全和隱私規(guī)范，利用開(kāi)源去中心化的數(shù)據(jù)治理工具（比如 atlas、wherehows）來(lái)圍繞業(yè)務(wù)場(chǎng)景解決數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全問(wèn)題。

◆智能算法團(tuán)隊(duì)：為數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)探索提供智能和算法工具。

而這樣的一個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作就構(gòu)成了一個(gè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)線(xiàn)，一個(gè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)服務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)工廠(chǎng)，這個(gè)工廠(chǎng)有生產(chǎn)車(chē)間（Data Pipeline）、研發(fā)中心（數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室）、管理辦公室（數(shù)據(jù)治理），還有產(chǎn)品展示中心（數(shù)據(jù)服務(wù)商店）。

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

數(shù)據(jù)工廠(chǎng)是一個(gè)邏輯概念，不是一個(gè)大而全的產(chǎn)品，ThoughtWorks 結(jié)合過(guò)去幾年的實(shí)踐給出了一個(gè)數(shù)據(jù)工廠(chǎng)組件選型的參考架構(gòu)，這些推薦的架構(gòu)和組件，很多都體現(xiàn)在過(guò)去 ThoughtWorks 推出的技術(shù)雷達(dá)中并進(jìn)行了詳細(xì)解釋?zhuān)缦拢?br/>

圖片來(lái)源：AI前線(xiàn)

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)對(duì)于現(xiàn)有數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)

前面已經(jīng)提到，數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)的 Data API 工廠(chǎng)，用更高效、更協(xié)同的方式加快從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的價(jià)值，能夠給業(yè)務(wù)提供更高的響應(yīng)力。所以數(shù)據(jù)中臺(tái)距離業(yè)務(wù)更近，這對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)來(lái)講，是一個(gè)重大的變化，同時(shí)給原來(lái)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)也會(huì)帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。

對(duì)數(shù)據(jù)分析人員的業(yè)務(wù)要求提高了

企業(yè)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)工作和業(yè)務(wù)工作分工明確、界限清晰，業(yè)務(wù)人員負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)需求，提出業(yè)務(wù)問(wèn)題，并將業(yè)務(wù)問(wèn)題拆解成一個(gè)個(gè)清晰的數(shù)據(jù)問(wèn)題，然后數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師在這個(gè)清晰的問(wèn)題下解題。

但是，在數(shù)據(jù)中臺(tái)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)賦能平臺(tái)，它會(huì)沉淀、提供很多數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)服務(wù)，能夠讓不具備專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)能力的業(yè)務(wù)人員也可以進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)生業(yè)務(wù)的洞察。這就意味著在數(shù)據(jù)中臺(tái)的支持下，相對(duì)簡(jiǎn)單清晰的業(yè)務(wù)問(wèn)題會(huì)更多的由業(yè)務(wù)人員自己解決掉，那么傳遞到專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)人員的問(wèn)題，都會(huì)是更加復(fù)雜的問(wèn)題。這對(duì)于數(shù)據(jù)人員的業(yè)務(wù)理解能力就加強(qiáng)了，他 / 她們必須具備快速理解業(yè)務(wù)的能力，才能夠體現(xiàn)出專(zhuān)業(yè)性和優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于數(shù)據(jù)人員的工程能力要求提高了

原來(lái)的數(shù)據(jù)分析工作屬于個(gè)體工作方式，每一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師就是一個(gè)獨(dú)立的工作單元，業(yè)務(wù)部門(mén)給出業(yè)務(wù)問(wèn)題，他們通過(guò)自己擅長(zhǎng)熟悉的工具和方法給出結(jié)果。但是在數(shù)據(jù)中臺(tái)出現(xiàn)后，他們一方面獲得了更多數(shù)據(jù)分析的武器和工具，能夠站在前人的基礎(chǔ)上工作，提高了效率和準(zhǔn)確度，另外一方面，他們也需要掌握更多的平臺(tái)化的數(shù)據(jù)分析工具，比如 Jupyter Notebook，同時(shí)也被要求能夠把自己分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)服務(wù)，沉淀到中臺(tái)。

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)需要具備更多的業(yè)務(wù)視角

原來(lái)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)是一個(gè)功能型團(tuán)隊(duì)，更多以數(shù)據(jù)智囊團(tuán)的身份存在。大部分情況下，距離業(yè)務(wù)比較遠(yuǎn)，更不要提對(duì)業(yè)務(wù)的結(jié)果負(fù)責(zé)。而在數(shù)據(jù)中臺(tái)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)中臺(tái)距離業(yè)務(wù)會(huì)越來(lái)越近，甚至直接影響和參與業(yè)務(wù)的運(yùn)行，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)將慢慢脫離數(shù)據(jù)智囊團(tuán)的身份，逐漸從后臺(tái)走向前臺(tái)，直接負(fù)責(zé)一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)，而這些數(shù)據(jù)服務(wù)是會(huì)直接參與到業(yè)務(wù)當(dāng)中、產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值的。這樣的定位變化，要求數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)具備更多的業(yè)務(wù)視角，要更關(guān)注業(yè)務(wù)價(jià)值，直接對(duì)齊企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)去工作。

所以，數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)，不僅是一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，它對(duì)于企業(yè)而言是一個(gè)系統(tǒng)化的工作，企業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)的流程、職責(zé)、分工都要有對(duì)應(yīng)的調(diào)整，才能達(dá)成整體的目標(biāo)。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái) VS 數(shù)據(jù)隱私

對(duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)隱私和安全性也是非常重要的問(wèn)題?？赡芎芏嗳诉€記得前些日子馬化騰針對(duì)“騰訊數(shù)據(jù)中臺(tái)論”的回應(yīng)。去年騰訊組織架構(gòu)調(diào)整進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)了技術(shù)打通，而對(duì)數(shù)據(jù)打通保持謹(jǐn)慎態(tài)度。馬化騰在 18 年 11 月的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上回應(yīng)“數(shù)據(jù)中臺(tái)論”：“騰訊不能套用很多其他公司的做法，把數(shù)據(jù)直接去任意打通。因?yàn)樵谖覀兊钠脚_(tái)里面，大量全部都是人和人之間的通信、社交行為數(shù)據(jù)，如果說(shuō)數(shù)據(jù)可以任意打通，給公司業(yè)務(wù)部門(mén)或者給外部的客戶(hù)用，那是會(huì)帶來(lái)災(zāi)難性的后果。這方面我們要更加謹(jǐn)慎，我們要從用戶(hù)的角度來(lái)考慮，把個(gè)人信息和數(shù)據(jù)保護(hù)放在優(yōu)先地位?！焙芏嗳藢⑦@解讀為騰訊不做數(shù)據(jù)中臺(tái)，史凱卻不這么認(rèn)為。

在他看來(lái)，騰訊的回應(yīng)并不是說(shuō)他們不做數(shù)據(jù)中臺(tái)，而是強(qiáng)調(diào)要在數(shù)據(jù)隱私上做更多的工作。其實(shí)所有的數(shù)據(jù)安全和隱私的保護(hù)都需要從場(chǎng)景出發(fā)。史凱認(rèn)為，“不能從純數(shù)據(jù)層面來(lái)看數(shù)據(jù)隱私，數(shù)據(jù)隱私是不能脫離場(chǎng)景的”。如果純粹從數(shù)據(jù)層面，而不從業(yè)務(wù)場(chǎng)景層面去管理數(shù)據(jù)隱私，就會(huì)帶來(lái)兩方面的問(wèn)題，要么數(shù)據(jù)被管理的非常死，阻礙了業(yè)務(wù)價(jià)值的產(chǎn)生；要么數(shù)據(jù)隱私管理就會(huì)有漏洞。

史凱舉了一個(gè)例子，比如我們講的用戶(hù)交易數(shù)據(jù)，如果不關(guān)聯(lián)用戶(hù)基本信息，交易數(shù)據(jù)本身對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)是不具備隱私風(fēng)險(xiǎn)的，因?yàn)樗魂P(guān)聯(lián)到任何一個(gè)用戶(hù)個(gè)體。所以，是可以對(duì)脫敏后的用戶(hù)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和利用的。

另一方面，如果脫離場(chǎng)景談數(shù)據(jù)隱私，也可能會(huì)導(dǎo)致忽略了潛在的安全問(wèn)題。有時(shí)候如果不把場(chǎng)景關(guān)聯(lián)起來(lái)，可能兩個(gè)數(shù)據(jù)看上去沒(méi)有安全問(wèn)題，但其實(shí)外人把這兩個(gè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)就產(chǎn)生價(jià)值了。這也是為什么在一開(kāi)始的時(shí)候就要把所有的場(chǎng)景，盡可能地全部分析出來(lái)。

另外，設(shè)置權(quán)限、數(shù)據(jù)分級(jí)審核、庫(kù)級(jí)數(shù)據(jù)脫敏等都是可以提升數(shù)據(jù)安全的手段。現(xiàn)代數(shù)據(jù)中臺(tái)必須具備數(shù)據(jù)調(diào)用行為的監(jiān)控和記錄機(jī)制，反過(guò)來(lái)也能增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的保護(hù)。

▌數(shù)據(jù)中臺(tái)的下一步

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有不少公司開(kāi)始投資建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，大家比較熟悉的包括阿里、華為、聯(lián)想、海航、上汽、殼牌等。

在史凱看來(lái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)當(dāng)前處于上升發(fā)展期。雖然未來(lái)數(shù)據(jù)中臺(tái)未必還叫做數(shù)據(jù)中臺(tái)，但它一定會(huì)成為企業(yè)必備的基礎(chǔ)組件。

世界正在從信息化向數(shù)字化發(fā)展。信息化是指大部分的工作都在物理世界里完成，然后用信電腦的數(shù)字化世界解決一小部分問(wèn)題。數(shù)字化則是把人從物理世界搬到數(shù)字化世界。從這個(gè)角度來(lái)講，數(shù)據(jù)中臺(tái)將會(huì)變成物理世界的業(yè)務(wù)在數(shù)字化世界的一個(gè)還原。

數(shù)據(jù)中臺(tái)設(shè)計(jì)的初衷是將計(jì)算與存儲(chǔ)分離，從狹義上來(lái)說(shuō)，真正最核心的數(shù)據(jù)中臺(tái)可以是沒(méi)有存儲(chǔ)的。但就當(dāng)前的情況來(lái)看，廣義的數(shù)據(jù)中臺(tái)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)仍會(huì)涵蓋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等存儲(chǔ)組件，“數(shù)據(jù)工廠(chǎng)”這個(gè)概念可能更適用于現(xiàn)在的階段。但隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展，未來(lái)很有可能不再需要數(shù)據(jù)湖了。

最后，史凱也提到了阿里中臺(tái)戰(zhàn)略中的另一個(gè)中臺(tái)——“業(yè)務(wù)中臺(tái)”。他表示“當(dāng)前業(yè)務(wù)中臺(tái)更偏實(shí)時(shí)交易，是從上往下沉淀業(yè)務(wù)；數(shù)據(jù)中臺(tái)目前更偏分析、決策和洞察，為業(yè)務(wù)提供 T+N 和 T+0 的數(shù)據(jù)服務(wù)，但是再往前走，數(shù)據(jù)中臺(tái)跟交易會(huì)慢慢結(jié)合得更為緊密。隨著計(jì)算能力越來(lái)越強(qiáng)，以及微服務(wù)架構(gòu)的進(jìn)一步發(fā)展，未來(lái)業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)可能會(huì)融為一體?！?/span>

特別播報(bào)：中臺(tái)三彈第二彈之“精益數(shù)據(jù)創(chuàng)新體系”將在《精益數(shù)據(jù)創(chuàng)新工作坊》于3月30日杭州開(kāi)課，歡迎報(bào)名參加，名額有限，報(bào)名從速！