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本文作者：石秀峰
自2012年IT科技领域的各种概念层出不穷，例如“大数据、互联网+、人工智能、物联网、区块链、中台……”，昨天还挣扎、扑腾着冲向这波浪潮的时候，谁知今天的风向已变，新的风口又来啦，可谓是“一波未平一波又起”。面对“中台”这个2019年最大的风口，正当大量企业兴致勃勃、摩拳擦掌、跃跃欲试的时候，各种中台唱衰的声音已纷至沓来。于是乎，很多寻求业务创新和转型的企业和相关从业者开始迷茫了。
1、从“如日中天”到“日薄西山”，中台到底做错了什么？
似乎是从2018年开始，随着“BAJT”这些互联网巨头公司的追捧，“中台概念”在中国迅速火了起来，成为了科技界新的风口，2019年也被称为了“数据中台”元年。
对于寻求数字化转型的企业而言，究竟该如何管理公司的数据资源？如何让数据产生价值，有效服务前端业务？数据中台无疑是呼声最高的。企业纷纷掀起了基于数据中台的数字化转型高潮。
企业数字化转型方兴未艾，而36氪的一篇《中台，我信了你的“邪”》却在数据中台如日中天的时候狠狠地浇上了一盆冷水。文中的犀利观点直戳人心：“中台不是万能药，大象吃这个药，强身健体；蚂蚁吃这个药，一击毙命”、“不是IT问题，而是组织问题”、“如果一个企业奔着中台做中台，就是死”。
作者松子（李博源）在《中台翻车纪实：一年叫停，员工转岗被裁，资源全浪费》中讲述了国内某短视频大厂的“中台”建设失败的惨痛经历。
作者Mr.K在《中台搞了2年，项目叫停，CIO被裁！本以为中台是道送分题，没想到是送命题！》更是将“上中台”比喻做最短的IT界笑话，甚至认为“中台”是玄学。
《数据中台风口已过，看看谁还在裸泳？》指出数据中台盛于19年初，19年底潮水退去，现在大部分都在裸泳。没在裸泳的，也渐渐沦落为大数据外包公司，接接项目，苟延残喘，勉强度日。
笔者非常喜欢的公号特大号也刊出了一期《没有中台的命，却得了中台的病》，指出：“乙方拼命造【中台】，甲方扎堆上【中台】的乱象”（虽然是一篇广告软文，但却以通俗易懂的文字和精彩的配图，描述了什么是数据中台，以及什么样的企业需要数据中台）
一时间，唱衰中台的声音此起彼伏，甚至有人认为中台已死！
2、数据中台项目的失败，谁之过？
成功必定有方法，失败也一定有原因。
在拜读了以上文章的数据中台项目建设失败的案例，以及结合笔者项目经验，总结出来以下几点：
1、业务目标不清晰，或者根本没有业务场景
前段时间和公司一位销售大佬找我：“某客户有个数据中台的需求，帮忙出个PPT，客户要求的比较急”。我问：“客户有什么需求？”。回答：“客户有30多套系统，需要建设一个数据中台把这些系统的数据全部管理起来，实现数据标准化，将不同系统的业务数据拉通”。接着问：“建设这个平台、数据标准化要解决他们什么样的业务问题？”回答：“目前客户要说不清，总之需要把平台先建设起来，然后……#&##%%#&*吧啦吧啦”
这个是个典型的为了建中台而建中台，在没有明确的业务目标的情况下，数据中台项目的建设往往沦为了政治任务或者面子工程，本身没有解决企业的业务问题，更不用谈驱动业务创新了。
2、没有结合自身特点，照搬所谓“标杆”
有的企业上数据中台，完全是照着别人家的“葫芦”画自己的“瓢”。例如阿里不仅是中台概念的首次提出方，也是中台实践中非常成功的企业，于是乎很多企业就开始学习阿里：阿里提出了中台战略，那我也搞个中台战略；阿里进行了“大中台、小前台”组织模式调整，我也来个“阿米巴”经营模式变更；阿里搞出来一套数据中台产品，那我也……，那我搞不出产品，我把阿里的中台买一套过来还不行？
这样的数据中台建设能成功吗？当然不能。但失败总有原因的，于是我们听到：什么数据中台、什么阿里巴巴，都是骗人的。事实上，并不是数据中台不行，也不是阿里巴巴的中台不行，而是你的企业不是阿里巴巴。
3、高层领导支持的力度不足
数据中台的建设往往由IT技术部门主导，缺乏强有力的协调能力，往往是导致项目失败的一个重要原因。数据中台是一个需要融合业务、技术甚至战略、商业模式的综合体，企业高层支持的力度不足，就会导致其他业务部门的支持力度有限，甚至出现沟通协调困难问题。所以上数据中台不能只是懂技术，若只依靠IT部门推动，则无法完成企业战略目标。面对数据中台，IT技术部门的角色更多应是技术承接，而不是主导，要知道一个花钱的部门永远没有一个赚钱的部门在老板面前有话语权。数据中台的主导一定是公司的顶层，顶层对业务的理解、对战略的落地、对商业的逻辑等，通过中台来实现。
4、数据中台市场中的供需矛盾
我们都知道，在大数据风口下，一些公司拿着几个统计图表都在鼓吹自己是做大数据的，对于数据中台就更加鱼龙混杂了。客户需要和期望值在日益增长，而产品和技术往往却是在原地踏步。拿着新瓶装老酒，稍微包装一下，都说自己卖的是数据中台。真正的矛盾在于，日益增长的用户需求和没有真正了解用户需求的系统设计之间的矛盾。就如《没有中台的命，却得了中台的病》中所说：甲方的内驱力是业务创新、数字化转型，中台，是他们的理想成功路径。乙方的内驱力是卖产品方案、做项目，中台，往往是他们的营销套路。这种供需的不对称，就造成了当下企业级市场的中台乱象。
真正契合企业业务需求的数据中台才是好中台！
5、组织问题和人的问题
组织问题：大家都知道数据中台绝对不是一个技术问题，而是涉及到企业战略层面的问题。中台战略的一个延伸价值就是优化组织结构和提升组织效能。但是，组织的调整，会涉及到话语权的转移和利益的重新分配（特别是在大中型企业），这个太难了。这不是项目组能够左右的了的，往往需要董事会、CEO、CFO等高层领导决策。
人的问题：对业务的理解能力、项目管理能力、技术能力、资源不足等老生常谈的IT项目常见问题，依然是导致数据中台项目失败的原因之一。这个不必多说。
3、不忘初心、方得始终，回归数据中台的本质
数据中台是什么，或者说数据中台的本质是什么？从目前来看，不同的人有着不同的观点，谈一谈笔者的看法：
数据中台是一个理念
数据中台的核心思想是唤醒沉睡的数据资产，实现数据的流通和共享，让数据用起来，帮助企业降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，同时连接数据与业务，沉淀企业的数据资产，实现数据价值化。从理念上，数据中台并不是一个全新的概念，他的核心思想与数据平台、数据仓库并没有太大区别。非要说他们的区别，那就是数据中台更加强调贴近业务——“数据取之于业务，用之于业务”。数据中台的运行以业务目标为驱动，并直接为前端业务输出数据服务，从而实现数据价值。
数据中台是一个方法论
拿阿里巴巴数据中台的OneData方法论+组织运营模式举例：
阿里巴巴OneData方法论包含三个部分内容：OneModel、OneID和OneService。OneModel 即建立企业统一的数据公共层，从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径规范和统一，实现数据资产全链路管理，提供标准数据输出（OneModel可以说是为数据标准化而生）。OneID 即建立业务实体要素资产化为核心，实现全域链接、标签萃取、立体画像，其数据服务理念根植于心，强调业务模式。OneService 即数据被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过统一的接口服务化方式对外提供数据服务。
阿里巴巴组织运营模式就是“大中台，小前台”，主要的思路是打破原来树状组织结构，小前台距离一线更近，业务全能，这样便于快速决策、敏捷行动；支持类的业务放在中台，扮演平台支撑的角色。
数据中台是一个技术体系
数据中台是通过整合大数据，将海量数据进行采集、计算、存储加工、统一口径、形成标准等，构成企业大数据资产层；借助数据处理工具，形成用户画像、智能推荐等服务，进而赋能于前台应用，为前台的业务提供高效服务。
人们经常将数据仓库、数据湖拿来与数据中台比较，也有专家认为数据仓库、数据湖是一种技术，都有成熟的产品支撑，而数据中台是一个概念。很多人都认为数据中台都是企业积累和沉淀出来的，不是买来的，如果谁在卖数据中台产品，那他一定是个骗子。关于这一点我是基本同意的，但我说说自己的一点小小不同的看法。其实不论数据仓库、还是数据湖在最初被人们提出来的时候，也都是一种概念，甚至一个设想。随着需求的不断明确，技术的不断发展，慢慢地数据仓库和数据湖形成了基于人们共识之上的技术体系。而数据中台也一样，虽然现在不同人对数据中台有着不同定义和理解，但相信最终一定会形成共同的认知和成熟的技术体系。
数据中台是个“一把手工程”
我们以前将企业ERP建设是一个“一把手工程”。要打通部门之间的隔离墙，让信息流得更加通顺，让ERP在信息共享与信息及时性方面给公司带来更大的效益，这都要“一把手”的强大支持。现在的数据中台也一样，只有将数据中台做成一把手工程，才有足够的推动力打破企业的内部各部门之间的壁垒和数据孤岛，让企业把数据真正的用起来。但是同为“一把手工程”，不同的是：ERP时代似乎更加强调“项目”的建设，而数据中台更加强调数据的持续治理和资产化运营。
有专家建议，企业构建数据中台前要想明白三个问题：你是否真的需要它？你是否有专业的团队来建设它？你能够投入多少资源来建设它？越来越多的企业在要建设数据中台，做之前要想想归根结底它要用来解决什么问题，和现有平台有多少区别？
这就是笔者常提到的“初心”的问题。在入局之前，不妨试着回答以下数据中台的灵魂三问：
1、数据中台是什么（what）
2、为什么需要数据中台，它能解决什么问题（why）
3、怎样建设数据数据中台（how）
这三个问题想清楚了，在入局数据中台也不迟！
再者，引用笔者在年初写的一篇《数据中台“热”下的“冷思考”》的观点，我认为：
数据中台是信息化发展的必然产物，或许每个企业都需要数据中台。但是不同的行业、不同的企业、不同的业务，所需要的数据中台的能力侧重点并不同，所以不能生搬硬套、盲目跟风。企业建设数据中台还是应当从企业的业务需求出发构建与企业相匹配的一套数据管理和应用的技术体系和流程机制。建立起企业持续化的数据运营体系，培养数据人才，发扬工匠精神，不断打磨数据产品，从而为前端的业务提供优质、持续的数据服务，实现数据价值化，助力企业实现数字化转型。
综上，我们看到唱衰中台的理由很多，但是除了数据中台的供给市场鱼龙混杂，造成企业中台选型困难之外，其他的几条：企业战略定位不明确、业务目标不清晰、高层领导不重视等，似乎与中台本身并没有什么直接的关系。事实上，不论是前台、后台，还是中台，只要你上这个台，以上几条就都是适用的。之前我们上ERP、CRM的时候，不也喊着相同的口号吗？
因此，笔者理解：唱衰中台也好，说中台已死也罢，并不是说中台真的已衰败或死亡，也并不是这种模式真的走不通，而是希望人们能够理性的看待中台。在数字化建设的过程中，不跟风、不盲从！能够清晰的明确出企业的战略定位、业务目标，能够在高层领导充分重视，业务部门高度协作的环境下进行实施这一战略。
4、中台，并不是只有大企业才能干
关于上中台还有一个误区，很多人认为中台是只有大企业才能做的事情，因为大企业的业务线条多、业务场景多，中台的“能力复用、数据共享”，能够的解决大企业中的“内耗”问题，也只有大企业才有资源、有能力建设中台。
中台就不是小企业的“菜”。
“中台不是万能药，大象吃这个药，强身健体；蚂蚁吃这个药，一击毙命！”——《中台，我信了你的“邪”》一文中如是说。
难道真的只有大企业才有必要上中台吗？
其实，也不尽然！
我们都知道中台起源于芬兰的一家叫Supercell的游戏公司，而这家公司也不过是一个拥有不到200个员工的小公司。
一个朋友给我讲了他的创业故事，他们公司成立了三年，现在加上他这个老板也就20人的规模。
他自豪的讲述：虽然刚创业，但他们也大大小小做了20多个项目了，每年的人均产值能够达到100W+，而且很多项目都是根据客户需求定制化开发的。
我问：你们是怎么做到的？要知道，当年我们当年给企业MIS系统的时候，一个项目4-5个人，基本也要做个半年左右呢。
朋友向我透露了他们成功的秘诀：在公司成立之初，他们就引入了一套开发框架，并基于此形成了公司的技术平台。他们交付的项目都是基于这个平台开发，并且采用了面向服务、组件化开发的思想。这跟技术中台、微服务的设计思路已经很接近了。这种组件式、模块化的思路，让一些通用的功能模块很快沉淀下来，并复用到后来的项目中，从而加速了项目交付的效率，并提升了交付质量。
从技术的角度看，中台的本质还是：解耦、复用和共享，它也是一种产品设计的理念和方法，并不受限于企业的规模。因此可见，关于说中台对规模越大的企业就越有价值，反之则相反的观点，其实根本站不住脚。
5、中台引领的企业数字化转型之路怎么走？
企业数字化转型方兴未艾，以中台为代表的理论、技术体系也日趋成熟。在这次企业数字化转型的浪潮中，中台必将扮演起越来越重要的角色。笔者参考了业界数字化转型的惯用方法论，将中台引领企业数字化转型方法，总结为1个战略定位，2项重要要素，4个关键行动。
1个明确的战略定位：数字化转型
用友董事长王文京先生说：“数字化企业分为两类：第一类是数字化原生企业，即创立之初就完全用数字化的方式来运营和管理的企业，比如互联网公司；第二类是数字化重生企业，即传统企业用数字化重新设计企业发展”。
有专家认为，数字化将改变、甚至颠覆整个企业的商业模式。
企业数字化转型，就是利用数字化的技术，实现企业管理和业务模式的创新的过程。企业数字化转型，最需要明确的是转什么型（what），为什么要转型（why）？
what——转什么型，就是要搞清楚企业核心战略定位、业务目标到底是什么？与互联网相关的企业和传统工业企业的转型目标一定是不一样的。对于与互联网相关企业，利用数字化技术提高流量或销量，数字化就是其生存的法则；而工业企业的命脉是产品的质量、产量和创新能力，数字化是辅助、是工具。因此，即便都是数字化转型，不同行业、不同企业的战略定位和业务目标应该是不同的。
why——为什么转型，不同企业转型的业务痛点、难点都不同，应通过调研将企业自身的痛点、诉求、问题等梳理出来，确定转型的范围、方向和时机。
2个重要的支撑要素：组织机制、数据文化
1. 组织机制
2015年12月阿里巴巴进行组织升级，首次提出“大中台，小前台”模式。
2018年9月，腾讯宣布新成立云与智慧产业事业群（CSIG）和技术委员会，后者将负责打造技术中台。
2018年12月，百度调整组织架构，李彦宏宣布：“百度将打造AI时代最领先的技术平台，实现前端业务和技术平台的资源高效统筹及组织全面协同。”
2019年2月，京东商城的组织调整公告称：“在新的组织架构下，京东商城将围绕以客户为中心，划分为前中后台，中台为前台业务运营和创新提供专业能力的共享平台职能。”
我们看到由中台引领的这场企业数字化改革，势必会涉及到组织结构的调整，而对于一个传统的大型企业来讲，组织的调整要远比其他互联网企业困难的多。如何调整组织架构，如何平衡组织中人员的利益，如何形成有效的数字化组织机制，无不在考验着企业决策者的战略眼光、决心、行动和领导力。
因此，无论是上中台、还是数字化转型，都需要企业高层领导在行动上给予大力支持，或者牵头来做这个事情，而不光只是嘴上说说。
2. 数据文化
所谓数据文化，笔者理解就是企业中形成“用数据思考、用数据说话、用数据管理、用数据决策”的文化氛围。数据文化是一种团队协作的文化，良好数据文化有利于企业更快的做出科学的决策，更容易吸引人才，从而推动技术和商业模式创新。
传统的企业管理中，信息是掌握在关键部门的关键人员手里，信息是不对称的，人们习惯于依赖于权威人物、行政命令或指令以及个人经验去行事和业务决策。数字化时代，随着人们掌握的信息越来越平，人们将越来越多的尊重事实和数据，学会利用数据来思考问题、解决问题，这一过程就是建立数据思维、形成数据文化的过程。
数据文化不是嘴上说说做几次培训就能形成的，而是需要从企业高层做起，将数据文化“内化于心、外化于行”，做到知行合一！
4个关键的行动指南：体系架构、数据治理、平台赋能、持续优化
1. 体系架构：适合的才是最好的
目前虽然有不少唱衰“中台”论调，但是，我们看到：不论是在寻求数字化转型机遇的业主方，还是提供产品和解决方案的承建方，仍是将“中台架构”作为企业数字化转型的首选。常见的：数据中台、技术中台、AI中台、业务中台，还有专业领域的：营销中台、财务中台、制造中台、采购中台等等。这说明中台的设计理念、运行模式已经得到了业界的广泛认可。
中台作为一个现象级的概念，与当年的互联网+何其相似。2014年左右“互联网+”也被一度认为是能够改变一切商业模式和业务规则，于是各行各业都纷纷掀起了互联网+的浪潮。多年过去了，我们回头来看，互联网的确是改变甚至颠覆了很多行业，甚至改变了我们的购物、支付、出行等生活习惯。但也有不少上了“互联网+”，没有“加”上去的企业，比如高端制造企业、建筑企业等。
而中台也一样，不是企业的所有问题，只要上个“中台”就万事大吉了。中台架构的优势在于能够将通用的、能够标准化的能力沉淀在中台，快速为前台业务赋能，使得前台对业务的响应更加敏捷，从而推动业务创新。
中台作为企业的重要的IT设施，还需要不断的去完善、优化、运营、管理和维护，才能满足前端业务需求的变化，真正发挥出其价值。中台用得好能够为业务赋能，提高业务效率，提升企业的管理和创新能力，用的不好不仅浪费了资金投入，还可能成为企业的IT“累赘”。
因此，企业数字化转型体系架构的设计，中台是一种选择，但一定不是唯一选择。无论选择哪种架构，首先是要明确企业的战略定位和业务目标，之后才是采用合适体系架构支撑以实现这个目标。
适合的才是最好的！
依据Garter技术成熟度曲线，新技术发展通常会经历促动期、峰值期、底谷期、光明期、实质生产期5个时期。而中台也许正在从过高期望的峰值期走向泡沫化的底谷期，但稳步爬升的光明期也终将会到来，让我们共同期待吧。
2. 数据治理：绕不开的路
企业数字化转型中的一个典型标志是从流程驱动到数据驱动，这一过程中数据是重要资源和生产要素。
数字化时代，数据是企业的核心资产已经成为了社会的普遍共识，有人将数据比作新时代的“金矿”和“石油”。数据的重要性自然不必多说，然而事实上，企业的数据普遍存在如下问题，亟待解决：
黑暗数据：数据被收集、处理和存储，但是业务上没有做任何使用。
数据孤岛：信息系统各自为政，数据孤立、标准不统一、缺乏关联性。
数据质量：系统中数据的不一致、不完整、不准确、不真实、不及时等问题严重。
高效的利用数据，提升企业业务效率、创新业务模式是企业的福音。但是这一福音是建立在“高效利用”基础之上的，如何才能高效利用数据成为了企业数字化过程中不得不研究的课题。
如果我们把数据比作是“石油”的话，那么数据也只能是原油，如果不对其进行处理加工其本身价值不大。原油需要经过加热、催化、蒸馏、分馏等一系列淬炼、提纯的过程，才能生产出不同型号、规格的产品。数据其实也一样，原始数据存放在那里并没有什么作用，只有通过采集、转换、清洗、加载等一系列加工、处理过程，形成可信的、高质量的可被利用的数据资产，才能使得数据价值化。而这一过程，我们称之为：数据治理。
3. 平台赋能：业务、数据双驱引擎
过去的企业管理、企业转型一直是围绕着流程来走的，从最早的信息化系统建设，将线下业务流程搬到线上，到企业信息化（ERP、CRM），再到BPR业务流程再造。以前是有业务才有数据，那么现在有了数据能不能转而去驱动业务，这是企业数字化转型需要考虑和解决的问题。在企业数字化转型的过程中，需要有合适的数字化平台来支撑，建立业务、数据的双驱引擎，实现“业务数据化、数据业务化”。
业务数据化，意味着是业务过程中的数据被有效收集、处理和存储。数据业务化，是数据驱动业务，意味着以数据为核心，将企业的数据资产梳理清楚，并对之进行集成、共享、挖掘，从而发现问题，驱动创新。“业务生产数据、数据反哺业务”，业务、数据的双驱引擎将发挥其互补作用。
4. 迭代完善：动态调整，持续优化
企业业务的是多变的，例如：业务目标或经验范围变化，业务规则和实现方式变化；组织结构可能也会随时调整；管理者有更高的要求等等。
因此，企业数字化转型过程中所涉及的数据标准、管理流程、管理制度、以及使用的技术和工具也需要紧跟企业业务的发展而动态调整、持续优化。或者说企业的数字化平台需要具备迭代完善、持续优化的能力，通过在实践中不断打磨，能够敏捷应对多变的业务需求，从而不断驱动企业业务创新。
（本文来源：谈数据）
