数据中台选型前必读：到底什么企业适合上数据中台？

数据中台虽然已经在口碑上跌下神坛，甚至一些企业开始拆中台。但是，笔者在客户咨询过程中经常遇到一种情况，企业仍然喜欢打着“数据中台”的名义沟通项目需求，但背后的需求很多时候都是数据统一管理和统一服务。

可能数据中台给企业留下的印象太深了，感觉像是一剂万能药，没有数据中台解决不了的数字化难题。那么，什么企业适合上数据中台呢？

一，搞清楚数据中台的核心是什么

别着急，为了解答上面这个终极问题，先看看数据中台的核心目的是什么。用阿里对数据中台的定义解释是，将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台，形成以服务为中心，由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业高效地进行业务探索和创新，实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。

可见，数据中台的创新之处就在于提倡把“数据资产”作为一个生产要素独立出来，让成为资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。简单来说，就是把数据复用起来，注意这里笔者这里说的不仅是用，而是“复用”。

经常有人将数据平台与数据中台进行对比。数据平台更为关注的技术，包括研发效率、平台的大数据处理能力等，往往服务的是技术人员。数据中台最关注的是数据服务，直接服务的是业务场景，当然面向的不仅有技术人员，还需要面向多个部门的业务人员。

二，到底什么企业适合上数据中台？

搞清楚数据中台的核心之后，接下来讨论什么企业适合上数据中台。有很多数据中台案例都印证了，千万别为了上中台而上，那只会让企业投资白白浪费，让中台项目负责人进退两难。

要上数据中台，企业首先来回答这几个问题：

1，企业有没有那么多数据需要复用？

最基本的，企业是否实现了业务的数据化，有一定的数据沉淀下来作为复用的基础。进一步，企业是否有大量的数据应用场景，需要数据中台快速转化成数据产品去复用？例如，电商运营中有各种各样数据共享的应用场景。

2，企业有没有那么多数据孤岛需要关联？

数据中台是由阿里这样的互联网公司提出并推广开的，因为互联网公司有足够多的应用系统需要关联打通，才能更好地做关联分析。所以，一些传统行业的企业需要评估，企业是否存在较多的业务数据的孤岛，需要整合各个业务系统的数据，进行关联的分析。例如，很多传统企业也开始运营电商，仓储、供应链、市场运营等原本都是独立的数据仓库。

3，企业有没有那么多的数据开发要中台替代？

如果只是前面两种情况，笔者认为还没有足够的理由上中台，企业有足够合适的IT人员一样可以正常运营。所以，企业需要在IT投资成本上权衡一下，IT团队是否正面临效率、质量和成本的苦恼中？面对大量业务及前端提出的数据开发需求不知道如何提高效能？尤其，当企业需要通过数据实现精益运营，数据经常出问题导致IT人员无暇顾及更为重要的开发任务？

三，有没有上不上中台的判断方法？

道理都懂，有没有一种方法来判断一个企业需不需要上中台？参照“美国国家标准技术研究院”的技术战略选择分析流程图，来给企业来做个参考。以下五条，任意满足三个及以上，企业就可以考虑上数据中台了。

1，是否大型复杂生态系统？

中台战略解决复杂生态系统的治理问题，如果不是复杂生态系统，或许ERP或企业信息管理系统更适合。什么是复杂生态系统？请参考国内的这些大企业：BATJ、海尔、华为、小米等。

中台判断方法（来源于“技术领导力”）

2，是否业务具备不确定性？

大中台，小前台，具备快速试错，快速反应能力。如果你的业务场景变化不大，也许服务化，组件化就能满足。什么能称之为市场环境变化快？如互联网行业以及产业互联网相关行业。

3.是否存在低水平重复建设？

中台架构解决大量重复建设问题，如果你的企业不存在这个问题，说明IT治理并不是眼下最紧迫的问题。什么是低水平重复建设问题？比如如整个企业光ERP就有3套，还分属不同供应商的产品。

4.是否存在数据互联互通问题？

构建数据中台只是实现数据一体化治理的方法之一，这项功能通过数仓也可以解决。什么是数据一体化治理？就是打通不同部门不同系统之间的数据孤岛，拆除烟囱式数据应用，这并不是数据中台独有的功能。

5.是否信息技术制约企业发展？

如果信息技术已经制约企业发展，需要整体技术升级，业务重构，数据中台战略只是途径之一。很多大型集团都存在这样的问题，IT建设一直在持续，经历了信息技术时代，互联网时代、大数据时代直到AI时代，通过几代IT人员的迭代，积累了大量的企业IT资产但有些已经阻碍企业发展，引入中台架构或许可以迎来新的变革时代。

三，如何规避数据中台的投资风险——轻量级数据中台

不管最后，企业是否决定自己要建设数据中台，都不能忽视建设数据中台面临的风险。

一方面企业需要花费千万级费用投入到系统建设中，另外数据中台的建设离不开系统支撑，研发系统需要投入大量的人力，数据中台建成之后面对大量的数据需求，仍需要花费额外的人力去做数据模型的重构。

而这个时候，企业是否能够匹配中台仍未可知，还需要持续打磨。近几年，大公司拆数据中台的事件时有耳闻。

有没有什么办法能够将数据中台项目的风险降至最低呢？可以考虑一下近些年备受关注的麦聪软件轻量级数据中台——麦聪DaaS平台。目前，麦聪软件官网提供麦聪DaaS平台社区版的免费下载试用。

1，无需再做任何的数据迁移：轻量级数据中台直接基于元数据做管理，无需企业再新建一个“中间库”集成各应用系统的数据，原有数仓、数据湖、湖仓都可以继续发挥价值。

2，全面支持所有主流数据源：不管是常见的关系型数据库MySQL，Oracle，MS SQL，PostgreSQL等，还是大数据平台CDH/HDP、开源Hadoop等，又或者是华为、阿里的数据中台等统统支持。

麦聪软甲轻量级数据中台产品架构

3，轻松构建全域数据资产目录：接入数据源的同时就完成元数据采集，帮企业构建了全域数据资产目录，也有人称为数据地图。可以根据标签灵活管理，并且可以设定固定时间更新元数据目录，实现对企业数据资产的实时管理。

4，高效的数据服务开发和管理：面对业务和前端的数据服务需求，只需要几行简单配置或几行SQL语言就可以完成一个数据产品的开发，满足内外部人员的数据共享需求，修改复用都是分分钟的事情。原本一个工程师响应几十个数据服务请求就够忙了，现在即便面对几百上千个数据服务请求也能分分钟搞定。