AI 浪潮下，企業(yè)如何打造數(shù)據(jù)中臺核心競爭力？

過去幾年，“數(shù)據(jù)中臺”一度成為企業(yè)數(shù)字化的標配工程。幾乎每一家要轉(zhuǎn)型的大型企業(yè)，都在PPT里畫過那張熟悉的中臺全景圖：數(shù)倉、指標、服務(wù)、治理一應(yīng)俱全，看上去“很高級”。

但現(xiàn)實往往沒那么理想。中臺搭起來了，數(shù)據(jù)接進來了，報表做出來了——業(yè)務(wù)卻沒變聰明，模型用不上，策略跑不動，結(jié)果成了“數(shù)據(jù)孤島2.0”。

錢花了，系統(tǒng)搭了，數(shù)據(jù)也接進來了，但業(yè)務(wù)好像……并沒有更聰明。

在一篇中臺討論帖中，不少網(wǎng)友這樣評論：

這不是個例，而是大量企業(yè)中臺落地失敗的真實寫照。

中臺的問題，不在“有沒有系統(tǒng)”，而在“無法真正用起來”。數(shù)據(jù)中臺不該只是封閉的“為人建表”，而要逐步演進為“AI調(diào)用、策略落地”的智能平臺。

從“讓人看懂?dāng)?shù)據(jù)”到“讓AI用得起數(shù)據(jù)”，才是AI時代中臺力的真正躍遷。

數(shù)據(jù)中臺的支撐技術(shù)

“數(shù)據(jù)中臺”一詞在國內(nèi)最早出現(xiàn)在2015年，由阿里巴巴在其“大中臺、小前臺”戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中提出并推廣。作為提升企業(yè)效率、打破數(shù)據(jù)孤島、支撐智能化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中臺的本質(zhì)理念是：

將數(shù)據(jù)能力做成可復(fù)用的服務(wù)，供不同業(yè)務(wù)線靈活高效調(diào)用，從而降低重復(fù)建設(shè)成本，提升全局決策效率。

數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)構(gòu)建的標準的、安全的、統(tǒng)一的、共享的數(shù)據(jù)組織，通過數(shù)據(jù)服務(wù)化的方式支撐前端數(shù)據(jù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)中臺不僅僅是技術(shù)，也不僅僅是產(chǎn)品，而是一套完整的讓數(shù)據(jù)用起來的機制。需要從企業(yè)戰(zhàn)略、組織、人才等方面全方位規(guī)劃和配合，不能僅僅停留在工具和產(chǎn)品層面。每家企業(yè)的業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)狀況各不相同，業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)服務(wù)的訴求不同，數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)將呈現(xiàn)出不同的特點，沒有任何兩家企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺是完全相同的。

數(shù)據(jù)中臺必備的四個核心能力：

1. 數(shù)據(jù)匯聚整合：實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、交換等任務(wù)配置以及監(jiān)控管理

2. 數(shù)據(jù)提純加工：通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和質(zhì)量體系，建設(shè)提純加工后的標準數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系

3. 數(shù)據(jù)服務(wù)可視化：讓相關(guān)人員能夠迅速開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用，支持數(shù)據(jù)資產(chǎn)場景化能力的快速輸出，響應(yīng)客戶的動態(tài)需求

4. 數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)：打通企業(yè)數(shù)據(jù)，提供以前單個部門或者單個業(yè)務(wù)單元無法提供的數(shù)據(jù)服務(wù)能力

圖片展示的是一套典型的企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)圖，整體結(jié)構(gòu)分層清晰、模塊完整，體現(xiàn)了一個企業(yè)如何從底層算力支撐，到中間層數(shù)據(jù)治理與開發(fā)，再到上層數(shù)據(jù)服務(wù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用，構(gòu)建起一整套“數(shù)據(jù)能力運營體系”�？煞譃榈讓又�撐、系統(tǒng)支撐層、數(shù)據(jù)開發(fā)中心、數(shù)據(jù)服務(wù)層、上層業(yè)務(wù)應(yīng)用層、數(shù)據(jù)治理中心六大模塊。

數(shù)據(jù)中臺的三個核心組成部分

1、方法論

數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)首先需要系統(tǒng)的方法論支持。這套方法論決定了企業(yè)如何從“混亂的數(shù)據(jù)堆”走向“有序的數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。其核心理念包括：

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準與口徑：確保所有業(yè)務(wù)線在同一語言體系下進行分析與決策，解決“同一指標多個定義”的問題；

可復(fù)用的數(shù)據(jù)建模體系：圍繞“主題域 + 指標體系”構(gòu)建沉淀式的數(shù)據(jù)模型，減少重復(fù)開發(fā)；

分層的數(shù)據(jù)治理框架：數(shù)據(jù)采集、清洗、建模、輸出各環(huán)節(jié)都有治理規(guī)則，確保質(zhì)量、穩(wěn)定性與可追溯性；

生命周期管理機制：對數(shù)據(jù)資產(chǎn)、接口、特征進行版本化、生命周期化管理，避免“建了不用、用了沒人維護”。

2、組織結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)中臺不是一個IT系統(tǒng)，而是一種企業(yè)級能力的協(xié)同組織機制。要讓中臺真正發(fā)揮作用，就必須同步建立起與之相匹配的組織結(jié)構(gòu)。這通常包括：

設(shè)立專職的數(shù)據(jù)能力中心或數(shù)據(jù)平臺部：統(tǒng)籌數(shù)據(jù)采集、建模、治理、服務(wù)的建設(shè)與運維；

配備跨角色的多崗位協(xié)作機制：如數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、治理專家、算法工程師、服務(wù)運營人員等，形成閉環(huán)團隊；

明確中臺與業(yè)務(wù)的協(xié)作邊界：中臺做“能力沉淀和服務(wù)化”，業(yè)務(wù)線做“具體落地和策略實施”，兩者相互協(xié)同，而不是相互依賴；

推動數(shù)據(jù)文化和認知統(tǒng)一：通過培訓(xùn)、制度、平臺化產(chǎn)品等手段提升全員“用數(shù)”能力。

3、工具和產(chǎn)品

再先進的方法論、再成熟的組織，最終也需要借助工具與產(chǎn)品化平臺來落地。一個完善的數(shù)據(jù)中臺，往往具備一整套可交付、可使用、可擴展的產(chǎn)品體系。這些產(chǎn)品通常涵蓋：

  數(shù)據(jù)構(gòu)建與建模平臺：實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、模型搭建、指標管理的自動化與可視化；

  數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)管理平臺：支持血緣追蹤、數(shù)據(jù)地圖、質(zhì)量監(jiān)控、安全權(quán)限等能力；

  BI與分析工具：支持業(yè)務(wù)人員自助分析、自定義報表、數(shù)據(jù)可視化，降低數(shù)據(jù)使用門檻；

  數(shù)據(jù)服務(wù)平臺：支持API構(gòu)建、數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)布、服務(wù)編排、低代碼數(shù)據(jù)調(diào)用等；

數(shù)據(jù)中臺的智能化發(fā)展

中臺戰(zhàn)略本質(zhì)上是一種組織架構(gòu)和管理模式，其目標是通過復(fù)用提高企業(yè)整體的效率。

當(dāng)前中臺的分類現(xiàn)狀：業(yè)務(wù)中臺 vs 數(shù)據(jù)中臺

業(yè)務(wù)中臺：聚焦于將企業(yè)常用的業(yè)務(wù)模塊（如支付、訂單、會員、營銷等）進行抽象與標準化，形成可配置、可插拔、可組合的業(yè)務(wù)組件，供前臺各業(yè)務(wù)線調(diào)用，提升開發(fā)效率與創(chuàng)新靈活性。業(yè)務(wù)中臺更多偏向于業(yè)務(wù)流程的管控，將業(yè)務(wù)流程中共性的服務(wù)抽象出來，形成通用的服務(wù)能力。業(yè)務(wù)中臺可以極大提升構(gòu)建面向終端用戶的前臺的速度和效率，致力于打通企業(yè)流程鏈路，提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)的統(tǒng)一性與靈活性，使新產(chǎn)品上線更快、跨系統(tǒng)協(xié)同更高效，是服務(wù)“業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新”的技術(shù)中樞。

數(shù)據(jù)中臺：關(guān)注企業(yè)內(nèi)部海量數(shù)據(jù)的整合、治理、建模與服務(wù)化，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)底座，支撐分析決策、指標體系與數(shù)據(jù)服務(wù)等任務(wù)。其目標是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、增強數(shù)據(jù)可用性，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、BI等應(yīng)用。

盡管很多企業(yè)已經(jīng)完成了中臺體系的建設(shè)，看上去有了統(tǒng)一的數(shù)倉、標準的指標庫、完備的ETL流程，甚至連數(shù)據(jù)大屏也點亮了不少，但隨著業(yè)務(wù)和智能需求的演進，還是存在一些問題：

很多企業(yè)把中臺當(dāng)作一次性交付項目，建完即止，而不是持續(xù)進化的能力平臺。

沒有真正構(gòu)建起“標準化數(shù)據(jù)服務(wù)目錄”，數(shù)據(jù)消費依賴“人找人”，接口重復(fù)開發(fā)，無法復(fù)用。

甚至阿里在2022年后也將原有“數(shù)據(jù)中臺事業(yè)部”打散，轉(zhuǎn)為能力平臺+各業(yè)務(wù)線自主運營。

“既然阿里都拆散數(shù)據(jù)中臺，是不是意味著中臺徹底失敗了？”

事實并非如此，本質(zhì)上，阿里的調(diào)整揭示了一個信號：中臺不是一個組織，也不是一個項目，而是一種長期運營、服務(wù)業(yè)務(wù)、持續(xù)演進的產(chǎn)品能力。

如果說傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺，是為了解決“數(shù)據(jù)散、數(shù)據(jù)亂、數(shù)據(jù)用不起來”的問題，幫助企業(yè)建立一套完整的數(shù)據(jù)治理與服務(wù)體系；那么AI時代的數(shù)據(jù)中臺，則必須具備“讓AI跑得起來”的能力——從數(shù)據(jù)資源整合者，升級為智能能力供給者；從為人服務(wù)的分析平臺，進化為為AI賦能的智能中樞。

面對這些變化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺的短板也逐漸暴露出來：

1、業(yè)務(wù)端需要“毫秒級”的個性化推薦，而中臺的數(shù)據(jù)服務(wù)卻仍停留在“日更新”；

2、AI模型急需調(diào)用結(jié)構(gòu)化的特征數(shù)據(jù)、實時回流結(jié)果，而中臺提供的卻仍是“離線指標接口”；

3、用戶期望系統(tǒng)能“自動推薦”“預(yù)測行為”，中臺的輸出依舊停留在“報表+字段”。

于是，一個新的命題浮現(xiàn)出來：

AI時代來臨，也促進著中臺完成“使命升級”。

過去，中臺的使命是“讓人用得起數(shù)據(jù)”，而現(xiàn)在，中臺的挑戰(zhàn)是——“讓AI用得起數(shù)據(jù)”。接下來，我們就來聊一聊：在AI驅(qū)動下，數(shù)據(jù)中臺應(yīng)該如何進化？又該如何成為企業(yè)真正的“智能引擎”？

AI時代的數(shù)據(jù)中臺使命升級

當(dāng)企業(yè)完成了數(shù)據(jù)中臺的基礎(chǔ)建設(shè)后，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始。

過去幾年，中臺的核心使命是“打通數(shù)據(jù)”、“統(tǒng)一指標”、“開放服務(wù)”，讓人看得懂、用得上數(shù)據(jù)。但進入AI時代，企業(yè)所面臨的業(yè)務(wù)場景發(fā)生了根本性變化——中臺的職責(zé)也隨之升級： 從“讓人看懂?dāng)?shù)據(jù)”，轉(zhuǎn)變?yōu)椤白屜到y(tǒng)自動調(diào)度數(shù)據(jù)、策略能夠自動執(zhí)行”。

例如：阿里媽媽作為阿里旗下的一個數(shù)字營銷平臺，整合了直通車、引力魔方等多個營銷產(chǎn)品，幫助商家實現(xiàn)全渠道的智能營銷投放，廣告系統(tǒng)基于OneService數(shù)據(jù)中臺整合了集團內(nèi)的各種數(shù)據(jù)資源，通過AI技術(shù)，幫助商家在復(fù)雜商業(yè)環(huán)境中建立智能經(jīng)營閉環(huán)，提升投放效果：

用戶分群 + 興趣標簽服務(wù)：通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，將用戶分為不同的群體，并為每個群體打上相應(yīng)的興趣標簽，幫助廣告主更精準地定位目標受眾。

效果預(yù)估模型：可以根據(jù)廣告主的投放需求和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)估廣告投放的效果，如點擊率、轉(zhuǎn)化率等，幫助廣告主更合理地分配廣告預(yù)算；

策略服務(wù)化：將廣告投放策略封裝成服務(wù)，供各業(yè)務(wù)線調(diào)用。

這些變化背后，透露出一個趨勢：

企業(yè)正在從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”走向“智能驅(qū)動”，而原本只負責(zé)數(shù)據(jù)整合的中臺，也必須升級為“智能服務(wù)的核心供給中心”。

數(shù)據(jù)中臺不再只是一個統(tǒng)一指標庫+數(shù)倉管理工具，而是要真正變成AI 能用、業(yè)務(wù)能調(diào)、策略能跑的平臺化能力中心，從“數(shù)據(jù)管理+人工分析支撐”升級為“數(shù)據(jù)服務(wù)化+策略自動化+閉環(huán)智能化”。

簡單來說，中臺需要從“供數(shù)據(jù)”進一步升級為“供智能”，可以把它理解為一次“數(shù)據(jù)角色的躍遷”：原本為人服務(wù)的數(shù)據(jù)中臺，升級為AI模型可以隨時調(diào)用特征變量、并進行自行訓(xùn)練、追蹤。

但現(xiàn)實是——這部分能力，目前很多中臺系統(tǒng)還沒準備好。以數(shù)據(jù)服務(wù)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層的改變?yōu)槔��?/span>

1、數(shù)據(jù)服務(wù)層：連接模型與數(shù)據(jù)的“中介”

AI想用數(shù)據(jù)，不是去數(shù)據(jù)庫里翻字段，而是通過“服務(wù)接口”來調(diào)；

特征平臺的API、策略服務(wù)的RPC接口，都屬于數(shù)據(jù)服務(wù)層的核心能力；

沒有這個層，模型再強，也只能“餓著肚子干活”。

2、數(shù)據(jù)應(yīng)用層：AI模型真正“跑起來”的地方

包括模型平臺（ModelOps）、推薦系統(tǒng)、營銷投放系統(tǒng)、智能BI等；

是策略執(zhí)行、效果回流、模型再訓(xùn)練的主戰(zhàn)場；

很多企業(yè)已經(jīng)把這層從“報表展示”升級到“策略輸出”。

只有讓數(shù)據(jù)真正能用、能跑、能反饋，AI能力才能落地成真正的企業(yè)價值，數(shù)據(jù)中臺才能完成從“支撐系統(tǒng)”到“賦能智能”的升級。

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文章轉(zhuǎn)載自｜5G+AI大模型工廠研究院