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        3. 高調的質疑與沉默的支持,數據中臺如何成為業務發動機?| 億歐觀點

          施展
          2020.05.05 08:05
          [ 億歐導讀 ] 當我們在談論一種新的模式、技術、方法論的時候,往往會被一種典型的“好”和典型的“壞”所影響。數據中臺要成為業務發動機需要滿足很多的條件,也得經過一些時間的驗證, 但行業的發展不會就此停住。
          屏幕 數據 制造 工業,數據挖掘,數據庫,數據中臺,數據倉庫

          作者:施展,圖片來自“Unsplash”

          當我們在談論一種新的模式、技術、方法論的時候,往往會被一種典型的“好”和典型的“壞”所影響。2019年馬云提出“很多人會把數據比作石油,我們現在搭建的數據中臺,就是希望扮演發電廠的角色”,數據中臺的熱度持續爆發,其面對的質疑和爭議也鋪天蓋地而來。

          數據中臺“困惑”蔓延

          數據中臺的反對表達往往是故事性很強的口吻,“項目叫?!?、“批量裁員”、“投入XXX錢”等等,質疑背后實際上包含了很多對數據中臺的誤解,比如對“數據中臺是數據萬金油、萬能平臺”的誤解、“數據中臺是一種全新技術”的誤解等等。

          這一類故事所帶來的效果是顯著的,大家從狂熱中醒來,涼水使市場開始認真思考數據中臺的意義。 

          這些高調的質疑帶來的反思主要集中于:

          企業對數據中臺是“真需求”還是“偽需求”?

          數據中臺的推進難度很大?

          數據中臺投入巨大導致企業入不敷出?

          數據中臺相對于此前的數據體系又有什么區別?有什么改進?

          如果數據中臺是有限的價值體現,那么它的適用條件是什么?企業又該如何判斷自己與數據中臺的匹配程度呢?

          弄清楚以上問題是比較復雜的。

          首先,市場上數據中臺的方案提供商對數據中臺的定義不盡相同;其次,同一家數據中臺產品的概念和范圍仍然不斷在變化;同時不同企業的數字化進程、組織形式、商業模式千差萬別,一概而論數據中臺的效果是一種不負責任的說法。

          但我們現在還是能夠對數據中臺的一些基礎概念做一些詮釋。

          數據中臺是什么?

          《2020年中國乳制品行業數據中臺研究報告》中,億歐智庫將數據中臺定義為:企業內支持高效構建全域數據資產、敏捷賦能多類業務、智能服務全流程人員的新型數據智能系統。

          拆分來看,首先數據中臺需要能夠支持高效構建全域數據資產,也就是當企業業務量增加、數據連接點、流程發生改變時,無需“重復造輪子”,基于原子數據的自動化開發過程將幫助企業自動轉換面向新業務的數據基礎。

          其次,敏捷賦能多類業務指的是,當業務邏輯發生改變時,除了底層的數據基礎需要快速改變,數據的分析方法、展現模式也需要快速改變,數據中臺需要快速適應這些業務需求。

          最后,智能服務全流程人員指的是,數據中臺通過自動ETL、自動BI等功能,使每個層級的員工都能快速制定適合自己的數據決策服務。

          億歐智庫:數據中臺主要特點

          可以看出,數據中臺跟業務的關系很近,是為了滿足業務的創新、升級的需求而生的。這也使得數據中臺一個重要的特征:數據中臺并非脫離業務的技術方案,因此其的搭建過程必然涉及到企業的管理方法。

          換句話說,我們很難用一個數據工具來形容數據中臺。這也很好理解,因為數據中臺除了數據,還有中臺的思想,而中臺本身就是一種為高效敏捷的組織而提出的方法論?!吨信_如何助力標準化業務?》中提到,中臺是一種需求的方法論,一套能力接入標準,一套運作機制,集中配置、分布執行的控制臺。

          當然,傳統信息化軟件也涉及企業的管理流程、生產流程等融入,但數據中臺是一種基于新模式和方法論的管理方法,其十分考驗企業對“中臺”模式的理解程度,也因此數據中臺需要比傳統信息化軟件更深層次、更具前瞻性的企業經營管理層面的思考。

          這里牽涉到另一個問題,數據中臺相對于此前的數據體系又有什么區別?有什么改進?

          這個問題我們需要簡單回顧一下數據體系的發展進程。

          其實從商業計算機的出現,數據處理就一直伴隨著并且某種程度上推動著計算機的發展,最開始計算機對數據最重要的需求是存儲,因此早期的數據體系是圍繞著數據庫的改進進行。

          20世紀60年代硬盤廣泛使用,使得數據存儲有了較好的硬件載體,1970年Codd提出的關系型數據庫和隨后10年內的快速產業化,使得數據存儲有了較好的軟件載體,自從在20世紀80年代取得了統治地位以來,關系模型在數據模型中一直獨占鰲頭,當然也誕生了IBM、Oracle等數據庫巨頭。

          在解決了數據存儲的問題之后,企業又產生了對數據分析的需求,尤其是企業高管非??释ㄟ^分析數據形成商業決策,因此決策支持系統概念開始盛行。

          決策支持系統最早由Scott Morton和Gorry在20世紀70年代提出,是指具有一定智能行為的計算機應用系統,可以通過人機交互的方式輔助決策者進行非結構化或半結構化的決策。數據倉庫技術在這類強烈的市場需求下迎來爆發增長。

          數據倉庫主要解決了兩個痛點,首先其將數據的生產執行與數據分析分開,即數據倉庫主要是為了數據分析(決策支持)搭建的;其次,需要數據分析的企業往往業務較復雜、觸點較多,因此其體系內的數據分散在不同的地點、操作系統不統一,訪問這些數據需各自單獨建立連接,非常麻煩且低效,數據倉庫將不同源的數據統一起來。

          這就解決了數據分析的單獨負載、同一接口的兩個技術基礎。

          21世紀以來,大數據平臺、數據挖掘的概念也逐漸盛行,本質上說,大數據技術仍然是為數據分析需求服務的(也就是在決策支持系統的框架內升級)。

          其演變過程是,隨著互聯網的普及,某些數據量指數性增長,分析這些數據如果還沿用傳統事先確定的商業模型(或邏輯)就很困難,企業很難從巨量數據中快速得到數據之間、數據與業務表現之間的關系,因此需要一種新型的技術(本質是一種模型、算法)來快速確定這些“關系”,數據挖掘以及之后的大數據一系列技術走進企業內部。

          也因此形成了目前大部分決策支持系統的模式——數倉+OLAP+數據挖掘。

          那么,是什么導致數據中臺的出現呢?

          除了中臺理念的滲透,獨立的、固化的、有限的數據支持系統已經無法適應業務快速發展的需求。

          主要有四個方面:

          數據量將持續爆發,傳統數倉的開發模式、運行模式不再適應更多數據量的支持系統

          數據的決策分析者向基層擴展,傳統支持決策系統不能匹配更多數據使用者的需求

          觸點的增多、業務靈活性增加對數據的彈性能力要求增加,數據決策系統需要適應敏捷的業務模式

          原本各自獨立的數據支持系統無法支持復雜業務之間的聯動

          從發展方向來看,數據中臺并沒有拋棄傳統的決策支持系統的框架,只不過基于中臺的理念,將原本決策支持系統搭建過程中的重復部分提取出來,組成了一個新的數據集合地(這里不去論述數據集市、數據湖等概念),同時基于以上四個方面的新需求,數據中臺對數據的統一性、延展性、可使用性要求更高。

          億歐智庫:傳統數據支持系統無法滿足的需求

          數據中臺也在低調的擴張影響范圍

          盡管數據中臺存在爭議,但其卻快速的擴張著其影響范圍。除了新聞、企業PR的相關信息外,上市公司公告里“數據中臺”出現的頻率不斷增加。隨著其不斷出現在企業的戰略、研發、業務方向里,數據中臺的接受程度有可能正在迅速擴張。

          博威合金在2019年股東大會會議資料中披露,企業將在2020年全力推行數字化變革,其中數字化制造項目以精益化、自動化為基礎,借助信息化、數字化手段,建立以MES,APS,WMS,LIMS 為核心構架的生產管理信息系統,構建企業服務總線(ESB),為實現信息互聯互通、企業流程端到端打通做好基礎工作,同時搭建數據中臺,為企業決策分析提供支持。

          諾力股份在2019年年報中指出,在其2019年的主要研發投入中,物流運營平臺的數據中臺DMS(中鼎制造大數據分析系統)與智能倉儲運營管理云平臺、智能設備管控平臺、柔性化生產執行系統并列成為諾力的四大平臺。LOM的DMS是以物流數據為核心的制造大數據分析系統,是整個物流運營平臺的數據中臺,包含數據采集、數據處理、數據存儲和數據分析功能。

          易見股份在2019年度董事會工作報告中提到,2020 年其將強化數據中臺的作用,為金融機構搭建新的風控邏輯,擴大金融機構在公司業務平臺上的投放。

          美邦服飾在2019年年報中披露,其在2019年全面啟動數字化升級項目,在其新零售策略升級項目中,以傳統平臺電商為基礎,結合社交零售、直播及微商城等新業務場景共同打造企業新零售生態,同時進一步完善企業數據中臺,為企業數字化能力轉型構建更多元的數字獲取和分析運用場景。

          易聯眾在2019年年報中披露,其2019年中標國家醫保局項目后,首次在政務信息化領域引進了“中臺”的概念,打造業務中臺和數據中臺,為新一輪醫療保障信息化奠定基礎。

          此外,志邦家居、來伊份、貴廣網絡、紅蜻蜓、貝因美等眾多上市公司均在年報中披露了數據中臺的搭建進程。

          由上市公司披露的數據中臺相關公告的數量統計來看,除了數據中臺服務商本身所在的信息傳輸、軟件和信息技術服務業之外,制造業、金融業、批發零售業披露數據中臺相關的數量最多,這三個行業也較大可能成為對數據中臺需求最旺盛的三大客戶群。

          億歐智庫:上市公司數據中臺相關公告數

          數據中臺如何成為業務發動機?

          我們再回到對于數據中臺質疑部分,數據中臺的理念、技術路徑可能各家稍有不同,但市場整體還是基于積極的判斷,因此我們對于其理念和技術本身并不存在實質上的質疑。

          問題的核心仍然在:企業與數據中臺解決方案的匹配度有多高?

          這里面有兩個主要的角色,一個是企業,一個數據中臺解決方案服務商,正是因為企業的不同、服務商解決方案的不同,在未形成行業標準之前,這個問題可能長期會處在無解的狀態。

          我們先來看企業這一端,基于億歐智庫對數據中臺的定義,我們認為業務敏捷度高、復雜度高、規模大的企業與數據中臺的匹配度較高。

          億歐智庫:數據中臺適用模型

          其中,業務敏捷度主要指業務迭代的速度,企業復雜度主要指企業內部結構、生產流程的復雜程度,企業規模主要指企業的客戶數、收入規模等。

          再來看解決方案這一端,數據中臺的解決方案必須滿足全域+敏捷的需求,才有可能帶來實質上的數據系統的升級。

          全域是指公司全流程(從設計、采購、生產到銷售的全經營鏈路)和全觸點(生產機器觸點、消費者觸點)。

          敏捷指的是公司引入新模式、新產品、新品牌、新渠道時,數字資產能快速、簡便的轉換,以適應“新”的發展。

          就此看來,數據中臺要成為業務發動機需要滿足很多的條件,也得經過一些時間的驗證, 但行業的發展不會就此停住。

          本文來源于億歐,原創文章,作者:施展。轉載或合作請點擊轉載說明,違規轉載法律必究。

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