中台的邪,为什么CXO们都信了?

中台的邪,为什么CXO们都信了?
2020年11月24日 13:30 AI前线

作者| 赵钰莹

中台热的时候,技术人疯狂推崇;中台被踩的时候,又都成为了受害者。

“为什么中台已经弄好了,开发一个新应用依旧不觉得快?”

“为什么数据中台搞了那么久,我想要个数据还是这么难,效果呢?”

“现在大家好像很喜欢聊中台翻车,ERP 时期的失败更多,有人总结过国内 20 年实施 ERP 的数据,成功率不足 30%,未知全貌之时的任何评价都是片面的。”

“在中台最热的那段时间,我曾经亲眼看着朋友圈一位大数据平台负责人瞬间变成了数据中台负责人,可能就是因为乱搞的人多了,让大家看不清楚中台到底是什么吧。”

2019 年,中台大热之时,整个互联网圈言必称中台,这就好像一个大的许愿池,无论业务或者管理上出现了什么问题,企业都试图通过中台来搞定。

然而,仅仅一年,市场对于中台的风评就开始出现两极分化,拿着亲身实践力证中台有效的人不少,翻车和指责的也大有人在。从热至温的一年,企业在中台建设上都经历了什么?为什么有些中台建不成?国内的 CXO 们为什么还愿意相信数据中台的力量呢?

中台死法千千万,没想明白占多半

为什么需要中台?

因为复用程度高、上新速度快、解决数据孤岛......

那 SaaS、微服务、大数据平台不香吗?

当公司的 CXO 在会议上宣布即将启动“中台建设”之时,很多人的脑海中都会浮现出如上的想法,可能还会伴随着不知何时何地看到的失败案例及因失败造成的大裁员惨状。最终,整个团队带着将信将疑的态度开启了尝试,侥幸成功的故事不够打动人心,失败的过程往往可以激起更多实践者的共鸣,而这些失败绝大部分都是因为没想明白。

“前两天,我们公司的业务部门和研发部门花了一个小时去讨论某一个数据项是不是主数据,因为大家对中台的定义一直拉不齐,但在我看来是不是主数据又能怎么样呢?从业务视角、研发视角、市场视角来看中台,每个人都有不同的理解,我觉得企业还是应该先想清楚要不要把中台定义明确,以及这种定义是不是可以让管理层、业务和研发达成共识,然后大家为着一致的业务目标努力”,一位金融科技领域的研发人员对 InfoQ 说道。

不同的中台所解决的问题不尽相同,从技术中台到业务中台、数据中台,后两者的业务属性已经非常强了,在企业中,做任何事情最简单的判断就是能否带来业务价值,这可以促使大家向着共同的目标努力,那么中台是怎么达成这个目的的呢?

以数据中台为例,这体现的其实是企业智能决策的过程。在小数据时代,大家各凭经验,可能只需要几个人或者一个小团队就可以做决策。在大数据时代,业务形式会根据市场的服务力度降解,数据规模呈现爆发式增长,企业每时每刻都需要决策,人力已经不够用了。此外,市场竞争更加激烈,每家企业的业务形态都在不停地变化中,希望从竞争对手中脱颖而出就需要更快的适应变化和做出调整,这些都会直观地体现在业务价值上,这可以理解为提效。

当然,在希望建设数据中台的企业中,大部分企业的目标是解决数据孤岛,那大数据平台不可以解决吗?原则上是可以的,不过数据中台更强调复用能力。这种复用比 SaaS 所能提供的更加宽泛和灵活,比 PaaS 要更靠近业务,可以很好地避免烟囱式架构时期的重复建设、资源浪费等问题,这可以理解为降本。

“本质上,企业要做数据中台是在做数据资产化,而不是做一个底层的基础框架,企业真正想要的是一套数据的标准,比如统一的指标体系,这可以解决企业内部的很多数据相关的问题,规避因建设者不同而造成口径标准不一致的情况”,一位中台领域的资深顾问向 InfoQ 表示。

有时候,企业已经需要通过中台来解决上述问题,但因为“数据量小、内部架构复杂”等顾虑一直在徘徊。

“我觉得搞不搞中台跟你的数据量大小和分布式架构什么的关系不大,主要就取决于三个关键因素:一是组织中的决策链条或者说决策体系的数字化程度;二是过往经验的体系化和系统化程度;三是上述两者之间的协同机制,搞明白这三点就可以动手了”,明略科技集团数据中台负责人刘国栋表示,至于分布式架构、微服务什么的,这可以认为是建设中台的最佳拍档,但并没有直接关联,因为中台关注的就是能力复用,异构体系协同。

为什么别人的中台成了?

虽然我们在市面上看到了一些唱衰中台的文章,但根据 InfoQ 前段时间面向近百位 CXO 们发起的调查显示47.3% 的受访者认为数据中台对于精准触达用户有明显的效果提升,这意味着近半数企业因为建设数据中台而受益。既然如此,为什么这些企业的数据中台建设可以成功呢?

组织架构是中台第一道坎

“组织架构这东西,外人真的没办法,企业必须自己弄,这不是一个技术问题,但事关中台建设的成败。”

从大型机时代至今,平台架构设计经历了一个演进的过程,从平台逐渐逼近业务,越靠近顶层的业务,对业务的赋能越高,其包含的业务属性就会越强,数据中台、业务中台就是如此,一旦逼近业务,就需要考虑企业内部的组织架构是否合适,这也符合康威定律。

在中台战略制定中,组织架构调整的矛盾与冲突时刻存在,即便是阿里的“共享业务事业部(业务中台)”,早期也是非常艰难地活在淘宝和天猫的夹缝中。建设中台需要考虑组织、支撑技术和方法论三个方面的因素,一般来讲后两者都可以买到,但组织买不到。所以,最关键的是要对中台组织怎么构建有明确的方案,并下决心去推行。

这也就是为什么很多企业习惯从技术中台入手,一旦进入到数据中台和业务中台就会难上一个级别,因为数据中台和业务中台均与业务相关,并且不断地向业务逼近,这样做的好处是当真正需要做应用创新时大部分工作都可以被平台取代,但前提是组织架构需要调的及时且准确。

任何组织架构调整都涉及到矛盾,尤其是集中式的组织结构变更:一方面,这会把责任和权限更聚集,涉及组织管理的权力缩减问题;另一方面,业务边界的划分上需要进行磨合,要理清中台、前台的边界在哪里,如果边界尚不确定,就会涉及很多矛盾、冲突。

“有些公司就特别激进,上来就把组织调了,结果搞得一堆人不知道该做点什么,前台觉得都是中台的事儿,中台觉得都是后台的事儿,互相推诿,或者所有工作都变成了中台团队的事儿,这就像一个企业内部的外包团队,数据可能还好,过去这么多年,数仓团队之类的也是独立的,相对好划分边界,业务就没那么清晰了。”

对于难以确定的边界,比如基于数据中台出指标体系,统计访问业务的 PV、UV 这种关键指标,不同部门统计的口径不一样,定义中台之后,类似的会有成千上万的指标需要重新进行边界划分,确定哪些指标体系由中台提供,哪些由前台搭建,很多情况下需要一事一议,不是那么容易能划分清楚的。

关于这一点,Thouthtworks 王健曾在接受 InfoQ 采访时表示,这就需要中台推动者给出一把“尚方宝剑”,不然难以切动这些利益。具体来说,中台团队最初的处境可能会如阿里的“共享业务事业部”一样,不被相关事业部接受,这很容易理解,原事业部已经存在只为此事业部服务的技术支持团队,所有需求都可以得到及时响应,如果接入中台这样一个同时服务多事业群的技术支持团队,如何确保业务需求可以被及时响应。此外,一旦接入中台,这意味着原有团队的人员需要进行调整,决策权可能也会被缩减,这种情况下,中台团队的处境十分艰难。

“中台的组织架构其实涉及两个部分:一是推动者,也就是我们常说的‘中台是一把手工程’,需要强有力的领导者或者企业内部的某个权威组织向下推动;二是实施者,就是对执行过程负责的团队或个人。”刘国栋表示。

中台团队的指标体系

“如果我们设计中台的最初目的是希望用更少的人支持更多的业务,并且新业务上线越来越快,那么我们如何验证呢?我们如何用一些可量化的指标来证明业务上新速度真的变快了,我们想用更少的人,是不是应该在中台起来之后逐渐把人放到其他更需要支持的地方,这是否还能保证系统的正常运转,这里面的度应该怎么掌握呢?”

上述金融科技领域的研发人员表示,中台有着不同的定义,企业在业务中落地的时候考虑最多的往往是如何与业务实践相结合,这才是最重要的。现在提中台,大家往往会参照阿里,虽然阿里的中台效果很好,但不意味着任何企业都可以做成,也不意味着每家企业都必须构建自己的中台,所以在搞清楚建设中台的意义之后就应该考虑如何设计指标体系,通俗地说就是 KPI,否则这个中台很容易搞得四不像。

比如,阿里业务中台团队的绩效考核会考虑服务稳定性、业务创新、服务接入量以及客户满意度四项指标。其中,服务稳定是重中之重,这部分的考核比重会占整体的 40% 左右;适当允许一定数量因为创新业务上线带来的事故,鼓励团队创新,这部分可能会在 25% 左右;吸引更多前端业务方接入,一般会占 20% 左右,剩下的是客户满意度。

“不管是什么类型的企业在建设中台之初都试图从各个维度把自己的需求说清楚,但实际上这是很难说清楚的,道理大家都懂,实施起来就容易变形。”

“对我们这种公司而言,搞中台的成本是很高的,我们很需要阶段性成果来证明这个事情对业务是有价值的,这才能真正让中台从 0 走到 1,才能够让公司有决心继续投入。”一位互联网大厂的大数据研发人员表示。

对于大多数研发人员而言,想做一些数据层面的变革似乎没有太大阻力,但要想动业务就会面临非常大的阻碍,这也说明大部分业务团队对数据不甚关心,这也导致很难证明数据中台建设完成对业务的价值是什么。刘国栋表示,在众多的指标上,企业唯一比较清楚的通常都是业务级别的目标,甚至说是战略级别的目标,但想说清楚为一个什么样的战略目标去建设中台逻辑上好像也有难度,不如换个角度,以终为始,想想中台可以带来的价值,这具体可以用四个基本价值来衡量:可量化、可协同、可共识、可预测。

以数据中台为例,可量化指的是中台建成之后能够实现数据层面的自动量化;可协同指的是组织在可量化的基础上形成数字孪生体,不同的部门可以在这个组织里面实现快速对接;可共识指的是协同工作的工程中可以就某些争议达成共识,而不影响物理世界的调整;可预测指的是智能化决策,面对挑战可以快速决策。顺着这个思路往下分解目标,就会发现很多问题不仅可以得到解决,甚至可以清楚看到通往战略目标的执行路径,每条执行路径里面的具体操作都可以看得很清楚。

“建议大家可以尝试一下互联网公司的产品化思维,不把这件事情当作是项目,而是一个产品,可能会有试错、有预算,整个管理体系都试着向互联网产品的方式靠拢。”一位中台领域的资深咨询人士表示。

CXO们信了数据中台,为什么?

关于中台的这一年,圈内经常说的一句话是:“搞中台就是看 CXO 们信不信”,而在 InfoQ 前段时间刚刚结束的对近百位 CXO 们的调研中,受访者中有 37.6% 表示已经完成数据中台搭建;23.7% 的受访者表示正在搭建过程中;22.6% 处于规划阶段;仅有 16.1% 的受访者表示暂不考虑,原因大都是目前的公司和业务规模尚小,可能未来会考虑搭建,从这个结果不难看出,CXO 们信了数据中台。

此外,60.2% 的受访者认可数据中台在最大化数据价值并推动决策方面的价值;38.7% 的受访者认为数据中台可以提高运转效率;另有 1.1% 的受访者表示可以降低获客成本,另有 80.6% 的受访者推荐企业对数据中台进行投入。

这也证明数据中台已经成为企业 IT 决策中不可或缺的一环。对此,刘国栋认为,数据中台的价值从基础层面来讲主要有三个:一是深度运营,真正深化企业的运营体系和运营能力;二是实现数据资产化,所有数据经过业务盘点生成真正的数据要素,而且要不断迭代这个过程,这样的数据才有价值,否则一堆数据放在那很难体现价值,甚至对企业而言还是个负担;三是业务创新,在实现前两者的基础上可以快速进行业务创新。

数据中台最重要的是“帮企业把数据用起来,提升决策水平”,这是每一个企业都应该有的思维,重视信息化技术,让数据发挥价值。不单单是因为业务复杂、数据量大、需要数字化转型的原因,这是从业务开始就应该具备的一种理念。

最后,建设中台是一个非常复杂的过程,如果既不敢对组织架构“动武”,又畏首畏尾于翻车案例,还担心着对前台业务的影响,这是很难成功的。截至目前,数据中台已经成功在很多企业内部运转起来了,希望搭建数据中台的企业可以寻找有建设经验的企业或组织学习,对建设中台有一个总体的理解和把握。

有些时候,相信的力量是巨大的,不是吗?

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