靖笙淺談數據中臺

張靖笙

      最近關于數據中臺概念的討論在業界越來越熱，惹得我這個數據老兵也忍不住進來看看到底這葫蘆里面有什么新藥。

      引用我的朋友蔡（春久）總最近所群發史凱總（凱哥）的《2019數據中臺行業調研報告》，所有的甲方企業都在討論什么是數據中臺，

      數據中臺對于業務的價值，探索自己是否需要數據中臺， 數據中臺如何建設，已經有了多篇十萬+的爆款文章。我一看，天啊，已經有這么多關于數據中臺的爆款文章了，我看過的都還沒幾篇呢！

說起來慚愧，我這個自以為是的數據老兵，也是今年被業界友人當面問什么是數據中臺才開始關注這個概念，我已經忘記了當時是怎么扯淡的了，印象中只是憑自己過去經驗做了一番貌似也能說服對方的回答，說老實話，我當時也是用這個新瓶裝一點自己過去熟悉的陳酒而已。

      今天我看了凱哥的《2019數據中臺行業調研報告》后，的確也還是看到很多傳統的觀念，不過也看到了不少新鮮的觀點，當然也有很多認知上的分歧，總而言之，數據中臺還是一個新鮮事物，在我看來，大家都對，對于這么一個新概念，或者說新提法，只要您能給出一個自洽的、自圓其說的說法，我認為也對的，這是我對此的總體態度。

      在我這個態度下，我想來談談我自己認為對的關于數據中臺的看法，雖然我沒有參與凱哥發起的調研，但我現在表個態也應該還為時不晚。

      首先，關于什么是數據中臺，我和業界的認識也是高度一致的，數據中臺不應也不是一個淺白的概念！而現在的關鍵是，如何向哪些不太懂信息科技的企業領導人簡單講明白，到底什么是數據中臺，和讓他們想明白為什么必須盡快啟動這件事。我估計凱哥也意識到這一點，所以也在報告里面緊跟補了下面的架構圖：

      凱哥總結的這個觀點和體系圖我是認同的，本人在幾年前也提出的數據資產經營的思想是一致的，這倒不是我想要蹭熱度，我早前發的博文、網課和出版著作都有所論述，只是本人一直以來人輕言微，寫過什么東西，講過什么話，也不至于能翻起阿里爸爸的數據中臺這么大的波瀾，所以本人提出來的東西接觸過的始終少數識干貨的人，??。雖然我已經多次在出版的書籍、發表的文章和網上的視頻課程中介紹過我原創的方法，我這里還是略略重述一下，雖然這不是我在本文中的目的，只是為了讓讀者們自行比較一下。

     在商言商，如果我們把經營企業數據資產作為一門生意，企業對大數據資源的利用看成是一種投資，那么就可以用商業模式分析的方法來描述企業如何開展大數據資產的經營。因為商業模式是解決價值主張、價值獲得、價值創造、價值傳遞這四方面和商業高度相關的要素。

     筆者結合自己近二十五年企業信息化一線經驗和近七八年在移動互聯網環境下的IT戰略咨詢工作經驗，運用互聯網大數據思維進行了一些獨創性的思考和探究。結合自身經驗和理解，同時也參考了業界領先實踐，筆者提出了企業經營數據資產的“在商言數”方法論，這個方法論可以簡單總結為以下四步：

l  第一步：數字化商業模式設計；

l  第二步：數字化價值鏈頂層設計；

l  第三步：數字化組織和業務架構頂層設計；

l  第四步：數字化轉型路徑設計。

     筆者所提出的企業“在商言數”方法論，是在繼承傳統企業數據管理技術的基礎上，運用互聯網大數據的商業思維、業務方法、經營思路，圍繞如何最大化數據資產的價值為目標，建構一個企業經營大數據資產獲得價值的“商業模式”，進而通過價值鏈分析的方法形成一個可以落地執行的“企業大數據資產經營管理業務架構”。

    企業要經營大數據，包括了大數據應用、大數據運營和大數據變現等活動，來形成大數據的價值鏈，有效地支撐企業達到最大化數據資產的價值。當然，大數據價值鏈分析還需要落地到具體的工作安排上，具體流程如下圖所示。

      數字化商業模式明確了之后，具體的數字化轉型工作需要設計實現數據從源頭采集到運營實現價值輸出，需要經過下面4個基本環節：

l  數據源接口環節；

l  數據資產化存儲環節；

l  數據價值化開發環節；

l  數據服務化運營環節。

以上環節從源頭到目的形成了一條圍繞數據資產的價值創造的鏈條，和傳統企業生產商品的價值鏈一樣，除了這些基本活動之外，還需要有以下支持性活動：

l  數據治理；

l  數據資產經營管理；

l  數據戰略規劃。

以下是對數據資產價值創造價值鏈條中每個能力環節的簡單描述。

（1）數據戰略規劃：在基于企業架構戰略規劃的基礎上，對數據架構進行具體細化，進而形成整體性的數據規劃目標。

（2）數據治理：繼承傳統的企業數據（資源）管理體系，通過構建統一的數據資源管理平臺，全面治理企業數據資源（包含原有的企業內部信息系統的數據、從數據源接口采集的數據以及數據資產化存儲的數據），通過讓數據質量更好，來確保數據資產的含金量。

（3）數據資產經營管理：建設和管理數據資產專業化運營組織，制定數據資產管理相關政策和規范，構建數據資產經營管理框架，并形成各項相關工作按規劃推進的工作機制，并負責開發、運營方面的組織和管理工作。

上面這3個領域是價值鏈支持性活動，數據規劃對數據治理和數據資產經營管理具有指導性的作用。

（4）數據源接口：數據源接口環節負責按需從各個數據來源采集、清洗數據，數據來源可能是企業內部的信息系統或者外部數據源，不排除為了采集數據而建設一些專門的接口系統或者程序模塊。

（5）數據資產化存儲：結合業務需求盤點和匹配可用的數據資源，明確可納入數據資產化管理的范疇，數據匯聚平臺負責把從數據源接口采集的數據源進行必要的加工后，按照一定的格式統一加載存儲在分布式的大數據存儲平臺，實現從數據資源向數據資產的角色轉化。

（6）數據價值化開發：構建數據分析平臺，根據業務需求開發數據分析或者數據挖掘模型，對存儲在大戶數據存儲平臺系統的數據進行加工形成有價值的信息或者知識，并且企業的數據分析團隊通過按需的數據分析挖掘應用開發形成數據分析能力。

（7）數據服務化運營：構建數據開放經營平臺，將資產化存儲的數據或數據分析平臺的結果在可經營的機制下對內外用戶開放，并且嵌入到企業其他的業務系統和業務流程中。

（8）數據產品的用戶：數據資產歸根到底還是要輸出成數據產品，數據產品的企業內部用戶為：股東、投資人、高層領導、中層經理、分析團隊、基層員工等等。企業外部用戶包括：企業的消費者、企業的供應商、數據共享伙伴等等。

   價值鏈的描述是宏觀的，在落地執行的時候會遇到很多解讀上的多樣性，這就需要祭出CBM這個定義業務架構的神器。從數字化價值鏈頂層設計的基礎上再進一步細化，運用IBM的業務組件化模型（Component Business Model，簡稱CBM）的方法，就可以進一步細化成一些具體的數字化業務能力定義。

  CBM就是結構化的價值鏈分析方法，可以把價值鏈分析出來的業務能力要求再進一步細化成具體的業務工作職能安排。借助CBM，在價值鏈分析基礎上細化設計成可以指導具體工作安排的業務活動、業務資源、數據內容和IT系統建設和支持工作等，對落地數字化戰略的業務能力進行組件化的定義和劃分，達成對業務分類的共識，作為后續數字系統建設需求分析和數字化組織和業務流程設計的起點。

   CBM的頂層架構是一個二維結構，橫向是業務能力域，每一列都是價值鏈中的一環，是具備相同價值目標和業務特點的一組或一類活動。CBM縱向是責任層次按照各業務模塊活動成果影響的范圍進行劃分，CBM將業務模塊劃分為引導、控制與執行三層。

    業務能力按責任層次再進一步細分就形成業務組件的定義，而每個業務組件包含了直接指導業務執行和系統建設的細節要求描述：

l  一組相關可以重復執行的業務活動；

l  有清晰的業務邊界，對組件內的業務活動能集聚化高效執行和閉環管理；

l  在適宜的人員、流程、技術能力、信息系統和數據資源的配合下，可以相對獨立地運作；

l  可以提煉出一組反映活動的業務能力水平的關鍵業務/績效指標（Key Performance Indicator，簡稱KPI）。

      本文筆者給出了企業運營數據資產的方法論框架，是筆者在綜合自身和團隊超過100人年的相關企業信息化和數字化轉型項目咨詢工作經驗，歸納總結這些過程經驗和知識資產而形成了一個企業數據資產業務組件參考模型（Enterprise Data Asset Component Business Model，簡稱EDA-CBM）作為企業數字化組織和業務架構頂層設計參考模板。

      而本人認為我這套思想和當今流行是數據中臺是異曲同工、殊道同歸的，當然我的個人經驗和能力有限，由于眾所周知的原因現在也淪為了個體游擊隊的干活，和阿里這樣的正規軍隊伍的實力不可能比擬，所以不敢忝居業界數據中臺專家行列，只希望不要被大部隊拉開太遠。

      真不好意思啊，簡單復述也有這么多的文字，可見說清楚怎么做數據資產運營和管理是一件極其繁復的事情，這么多文字的陳述和表態后，還是沒有說清楚一個足以讓我們認真思考的問題，能不能對不懂數據行當的企業領導人用最簡單直接的，他們可以聽明白的語言準確地描述數據中臺這個概念呢？

      我相信從我當前看到的相關知識資料，包括凱哥這份和我之前的著述都沒有很好的解決這個問題，用一個體系的陳述方式雖然準確，但對數據外行來說又過于籠統，而用凱哥的架構圖和我的企業數據資產業務組件參考模型又過于“專業”，肯定讓很多沒有信息化經驗的領導人難以直觀理解和深入體會。

       既然問題是我拋出來的，我愿意做一個逆風執炬的無知無畏者，嘗試給一個我自以為正確的定義-----“數據中臺是中國企業在新時代推動數字化變革、完成數字化革命的司令部！”

      為什么這樣說，因為我認為數據中臺概念的提出，離不開全球數字化革命和中國新時代高質量發展這樣的宏觀背景，和廣大中國企業數字化變革這樣的誰都躲不過的微觀個體宿命，如果沒有這樣一個認識高度，我認為數據中臺又只會又淪為信息技術人員自彈自唱的卡拉OK，在很多企業要么淺嘗即止，要么照貓畫狗兩不像，最后并不能達到建設數據中臺的根本目的，因為根本從一開始就沒要搞清楚這個目的。

      為什么是司令部？因為司令部發出的所有命令都是命和令，需要不折不扣地執行！如果數據中臺在企業沒有這樣一個地位，什么業務數據化和數據業務化都只會成為一句空話，喊喊口號可以，但空喊口號并不能完成艱巨的數字化轉型和數字化革命。

     為什么數據中臺的概念由阿里巴巴提出來，因為阿里巴巴是目前在這場全球數字化革命中人所共知、廣泛接受的勝利者，雖然其市場上的勝利也可能還是暫時的，不過馬云的一言一行一舉一動已經有廣泛的世界影響力，我們可以把阿里爸爸看成中國揮動數字化革命大旗的旗手，但我也不能不嚴肅地向各位指出，阿里爸爸的很多做法并不具備普適性，廣大的中國企業（包括政府機構）生搬硬套和依葫蘆畫瓢者必死無疑。

      我認為這是關于數據中臺最大是大非問題，雖然讓大家認同也是我愛的，但我還不能，我就是這么年輕！

      所以，對于廣大的中國企業和政府機構組織，還是要務實地從勇于自我革命的高度，認認真真根據自身出發“在商言數”，深思熟慮、精心組織和周密部署，這樣才是建設數據中臺的唯一正道。

      從這個認識出發，每個企業組織具體要做什么、怎么做，面對具體的數據問題和技術方案怎么看，由于企業組織生命道路的多樣性和個體性，回答也自然是五花八門的，對此，我又要搬出我本文開頭的態度，大家都對，方便就行。

     對于一篇文章來說，這么多字估計已經讓讀者很疲憊了，今天我先說這么多，以后再繼續補充。

（2019年11月15日成稿，如果您覺得本文內容對您有價值，請在http://www.transparencyisgood.com/cms/html/fyb/2019/detail.html?lectid=523238&r=0.12489718034803015投“張靖笙”一票或送上鮮花，謝謝）