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数据中台在企业数字化转型中的践行(上篇)

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发布于: 2021 年 04 月 12 日
数据中台在企业数字化转型中的践行(上篇)

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访谈问题概览:


1. 什么是数据中台?

2. 为什么需要数据中台?


莱维:大家好,欢迎大家收看 PWorld 数字化转型背景下的 IT 架构重塑的预热访谈会。我是莱维,今天我来讲讲数据中台在数字化转型中的实践。

沙加:我们普元 PWorld 大会正火热进行中,这一次我们是将组成数字化转型的专家团,然后一对一的来走访我们的 40 余家行业头部的企业客户,探讨解决当下的一些企业数字化转型,然后向更深的一些数字化转型领域进行一些价值的探索和实践。


数据中台

沙加:因为莱维同学是公司的数据专家,我其实也是整理了网上提的对咱们公司的一些问题,首先其实既然我们讲数据中台,在我们的理解范畴里,什么是数据中台?

莱维:这其实是一个看似简单,但其实很复杂的问题。因为这个问题很多的客户,包括有很多的厂商,包括自己都问出过什么是数据中台?中台成了诞生这几年的一个潮流之下,很多人给出了数据中台的一个不同的解释,所以大家会看到在数据中台的定义上,看到很多厂商,大家提出的观点和看法,既相似又完全迥异,其实这是什么原因呢?我把我们公司、我个人在整个领域中的一些积累,我们自己的一个定位给各位一起来分享一下。

我们认为数据中台其实是有一个狭义和广义之分的,这里为什么说分狭义和广义?

狭义的数据中台其实从互联网的中台的概念提出到逐渐的演化到企业中,其实狭义的中台,我们本质上把它定位于一个传统的数据仓库的一个升级,传统的数据仓库是什么样子?早期的数仓大家很明白是关系型的、结构化的、离线式的。那么随着整个的现在业界的一个需求的发展,业务的发展,我们现在不仅仅单单只能够说通过局限的这种的数仓来解决问题。从互联网行业也好,到我们很多的企业行业,大家需要的是更实时化的。所以现在会有实时的数仓,比如非结构化的,像图这种的,像文档型的,还有像探索型的。这里就会发现狭义的数仓它本质上是对于传统数仓的一个升级

那么升级做了哪些呢?它其实是从几个方面做的升级。

第一,存储从传统的单一存储关系型、结构化到非结构化、持续的、文档的、图的,甚至于 KV 这种的内存式的。第二,计算引擎式的升级;第三,一些开发工具的升级。因为现在这么复杂的数仓的场景之下,我们不能够通过一个简单的由人员、资金开发来解决问题,就会导致于现在很多的企业它有多套的工具,甚至有很多企业有多套的数仓。第四,可视化展示的升级。

在各种场景下遇到过的这种,比如厂商的时候,我们遇到狭义的数仓几乎都是这 4 大能力:存储的能力,计算引擎的能力,开发工具的能力,可视化展现的能力。甚至于你会遇到不同的厂商的侧重点不一样,最多的厂商是侧重于可视化展现的能力,还有一些更多的是侧重于开发工具的能力,当然一些大厂,他们才能够去做到计算引擎的能力、存储的能力的整合。刚才提到的狭义的数据中台中,对这 4 部分能力的难度是一个从难到易的过程。所以说,最顶层的一些大厂才能够提供这种存储计算引擎的一个整合。这是我刚才提到的狭义的数据平台。

那么广义的数据平台是什么呢?我更好倾向于把它认为是一个对数据平台的升级,是对于传统的数据领域中各模块的整合的能力。它不仅局限于像我们某一部分的工具,它是存在于我们数据的全过程。你要做主数据,你要做数仓,甚至于我们现在遇到过非常多大型的企业的数仓,它是有非常多层的,例如很多金融的大型银行数仓分了 5 层 6 层,你一层一层之间还会有非常多的数据的集成和递进,这些都是我们广义的输出需要考虑的问题。

那么广义的数据中台我总结而言,它是对于数据领域的全环节中每一个环节的质量安全,全生命周期的管理。这里的全生命周期不仅局限于数据的生存,数据的从创生到使用的全过程,统一的管理数据,统一的对接需求,统一的提供场景化的服务,以及相关的生命周期和安全的管理及相关的体系规范的方法论,这样才能够形成一个全体系的数据中台,统一的数据中台。

所以我认为数据中台会分为狭义和广义。那么普元的数据中台更倾向于广义的数据中台,为企业整合全数据能力。我刚才介绍其实只是对数据中台的一个含义定义的讲解,各位有兴趣欢迎关注于我们后续的活动,这里会解构我们的数据中台,把它的全内容全含义给各位做一个分享。

沙加:行,其实莱维同学把我想问的第二个问题也涉及到了,我还是想简单的问一下,既然有狭义的广义的,然后普元内部其实是更多的是做广义的数据中台。那我们到底有没有去关注到我们的客户他们为什么需要数据中台?

莱维:对这里其实很重要,我们在做 IT 或者说做信息化,其实更多的是要从客户的本身的需求出发,而不能够想当然的去认为客户需要什么,或者说客户他应该做什么。这里我们是要从客户自身的一个情况来出发,首先提到这个问题为什么需要中台?我可以从三个方面去介绍,这也是我们之前的一个总结。

首先,我们从它的整个的数据领域的发展来看,那数据中台无论是狭义的还是广义的,它其实是数据领域建设到一定阶段必然的一个发展的结果。你的数仓建到一定程度出现了瓶颈,你的数据平台、数据领域建到一定程度出现了瓶颈,那么你就需要做统一的这种中台式的来解决你瓶颈的问题,去跨过瓶颈。

第二,从整个 IT 架构的角度出发,因为现在 IT 架构分的越来越清晰越来越细化,有业务中台、有前台,无论你是叫小前台大前台,无论你是现在做微服务,划分了不同的业务模块,还是你做这种的一体化平台,供产销一体化,还是你做很多的共享中心,财务共享中心,人力资源共享中心,其实你对业务整合本质就是对于数据的整合的需求,这里也需要有统一的中台来提供数据的整合,这是第二部分。

第三,从业务的这种的场景需求,我们现在会发现我们越来越多的这种的企业客户,无论是他业务部门还是高层,他对于数据的需求比传统的要求更为高了,它的需求更为实时化,更为多元化,更为的动态化。

我举个例子,像我们遇到过的一些大型的地产集团,他在做投资决策的时候经常会开投决会,但是我之前遇到过有些比如像 Top20 的这种地产集团,我们都讲过一个场景,土拍的时间已经过了,但是投决会的决策还没有出来,当然这个时间计划是一个问题,还有很重要的问题就是现在很多企业做的投资测算系统,不能够支撑于在投决会中做出一些变化的决策。因为这里的投资是一个非常复杂的问题,不仅局限于你的成本和收益,还考虑到当地的产业结构,谈到我的产品规划。所以这里谈到问题就是说我们能够让数据更快捷的去响应我们决策和业务的需求,也是需要数据中台来在其中起到一个非常重要的作用。

这是三方面我认为企业需要数据中台的一个场景。


提问

网友:数据中台跟数据仓库的区别。

莱维:其实这位同学不知道一开始是可能是中间插入的,还是一开始听到了。其实刚才我也在第一个问题就是什么是数据中台去介绍了一下。就是狭义的数据台和广义的数据中台,其实数据中台第一它肯定是对于数据仓库的一个升级,因为传统数据仓库有诸多的问题,我就不一一去说了。那新的数据中台第一的是解决这些问题,更多的提供广域的一个支撑的能力。所以这是传统和未来的一个交叉点,也现在很多的企业会问到我有数据仓库了,能不能做数据中台,其实不要把它分离开,认为是两个东西,它可能是一个升级,可能有交叉,所以这是现在到未来的一个演进的过程。

网友:数据中台的职责和边界是怎样的?如何定位在一个行业里要重新规划数据中台,这方面的思路是怎样的?


莱维:这里首先第一要定位好中台与外部的边界,数据中台和业务中台,技术上的边界,我们在之后的 PWorld 中也会详细的介绍这部分内容,这部分其实比较多的,就是第一一定要把它划分清楚,哪些是业务中台,哪些技术中台,哪些数据中台,所以这是以外部的边界,还有一个就是内部的边界。

数据中台内部也可能有相当多的模块,第一这看你企业的一个发展,你是从无到有吗?还是有之前的一个背景。那么我们在做中台的时候要做一个考量,对旧东西新的东西要如何建设,如何划分他们之前的作用和现在的作用,以及如何划分他们每一块的相关的决策权限。

还有一个问题,在一个行业里要重新规划数据中台这方面的思路怎样,这是一个非常复杂的问题,我建议这位同学以后去关注我们 PWorld 相关的活动,我们会结合一些行业的典型案例给您介绍一下。在不同行业下他们信息化发展在不同程度下,他们在做中台如何做的规划,他们的阶段和步骤第一步怎么做,第二步怎么做,这里在不同行业不同发展阶段的企业可能不一样。我简单举个例子,在一个行业里有一些行业的头牌企业,他们很成熟,有些企业是跟随式的,有些企业是起步式的,那么每一个类型的企业他在中台的时候,都要有一个因地制宜的策略来解决它中台的建设的问题,因为这样才能够去良性的有序的建中台。


下篇问题概览:

1. 介绍一下咱们数据中台的方法论?

2. 介绍一下咱们数据中台的特点?

3. 介绍一下咱们有哪些数据中台方面的实践?


莱维,普元信息大数据研究院首席顾问,全面主持普元数据领域方案、产品规划建设,重点客户项目实施指导。在数据领域具有十余年设计研发经验,深入研究数据仓库原理与数据架构设计,擅长数据治理,精通大数据平台、元数据、数据集成、数据分析挖掘等领域技术架构与实现。


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