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随着数字化在社会方方面面的影响中逐渐加强 , 相关的理念、技术和应用都开始了大规模的发展 , 人们对未来也有了一个数字化时代的共识 。 与此同时 , 数字化的发展也让数字经济开始高速增长 , 并成功取代了增长减缓的传统经济 , 在2021年占到了GDP比重的39.8% , 成为了支撑国民经济的重要支柱 。
另一方面 , 数字化在各行各业的推行 , 也使得数据开始发挥作用 。 作为可以量化人、事、物的重要标准 , 数据拥有着前所未有的价值 。 事实也正是如此 , 数据在2020年成为第五大生产要素之后 , 各种相关的支持就开始爆发 , 在发展中逐渐成为了战略级的重要资产 。 而对于企业来说 , 数据也变成了重要的价值资产 。 不过数据是需要处理手段才能将数字转化为信息和知识 , 化身各种应用创造价值的 , 所以数据中台开始走进了企业的身影 。
自阿里明确提出数据中台概念后 , 数据中台就进入了高速发展的阶段 , 不过在这个阶段数据中台一直是伴随着争议在成长 。 而这种争议也在阿里“拆中台”之后使数据中台走向了冷静期 , 这也让很多盲目建设数据中台的企业有了新的认识 , 开始从需求出发思考数据中台对于企业的价值 。 所以这些争论使数据中台走向“冷静” , 但也会让数据中台以更好的姿态为企业服务 。
数据中台的概念
数据中台出现在人们的视野中 , 就是因为2015年阿里宣布要进行组织架构的全面升级 , 通过建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台 , 进而形成俗称的“大中台 , 小前台”的组织和业务体系 , 从而使一线业务更加敏捷 。
数据中台是从一线业务中诞生的 , 自阿里确定概念之后 , 数据中台就基本确立了建设规范 。 也就是通过标准化、模块化、组件化 , 让数据中台将各种数据技术、能力、应用以接口、组件等的形式给各部门提供服务 。
可以这么说 , 数据中台对于企业来说就是一个能提供充足数据服务、实现数据价值的数据共享和能力复用的平台 。 这种数据中台的建设能够让企业的数据成功动起来 , 也就是将数据资产价值化 , 提高使用效率、降低重复使用的成本 , 将复杂的数据流程转化为门槛低的便捷服务 。
很多了解数据中台的人可能会懂啊 , 虽然总说数据中台产品怎么怎么样 , 但实际上数据中台体系还要庞大的多 。 相比一种技术、一个软件 , 数据中台更像一种“操作系统” , 它需要结合企业自身架构进行融合 , 通过对于数据的资源配置能力 , 整合数据并对其进行深层次的加工 , 通过服务化支持企业各个业务场景 。
数据中台适合什么企业
很多企业其实并不了解数据中台 , 为了追求新技术的实施就盲目上了中台 , 结果导致了明明花的是数据中台的钱 , 干的事却全是商业智能BI就能完成的事 。 商业智能BI和数据中台是完全可以互补的 , 使用起来并不冲突 , 如果只是把数据中台当做商业智能BI , 那数据中台的建设就没有什么意义了 。
首先数据中台的建设需要企业投入大量资源 , 并且建设还需要花费企业本身的人力、物力、时间、精力等 , 如果企业的规模比较小 , 亦或是没有留出数据中台建设的专用资源 , 那么到最后可能数据中台就不会达到想要的效果 , 甚至可能影响企业本身的业务的经营 。
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