数字化转型的误区| “数据中台”概念的局限性

2021-03-01 0
分类: 电商动态

“数据中台”概念提出来源于互联网、电商的精准营销、产品运营的特性,以及其他跟互联网业务类似、由数据驱动业务运营的业务场景,例如消费品、零售、金融服务、政府公共服务等。

企业数字化转型

“业务中台”、“数据中台”、“技术中台”的“三大中台论”自三、四年前开始流行,最近这一年多越来越备受争议。我认为“提取公用能力、服务灵活前端”的中台理念,无论是对复杂技术系统的架构设计,还是对业务组织模式的变革,本身都挺有积极意义的!但是,由于什么是“中台”的概念内涵、外沿边界的定义混乱 ,各厂家说法不一,各家的理解也不一样,例如,“业务中台”究竟是支持用户操作具体业务的应用软件(例如全渠道零售的商品管理系统),还是只是供软件开发人员利用API调用的业务微服务(即纯技术意义的业务组件),众说不一,“中台” 处于典型的人云亦云、被过度炒作状态,企业在实际实施中遇到诸多问题,因而最近“中台”说已经开始退潮。市面上又开始流行一种新的说法,即弱化“业务中台”概念,强调“数据中台”建设。

那什么是“数据中台”呢?这也是一个没有标准定义的概念。市面上对“数据中台”的说法,大至涵盖了数据管理、数据存储、数据处理、数据分析、数据安全等所有数据相关的技术及应用范畴,小至仅指面向业务分析的数据服务平台。几年前,我曾将“数据中台”也理解为“数据分析平台”(Data analytics platform),参见《啥叫数据中台 | 企业用数据驱动业务的架构 》。最近读了几本市面上关于“数据中台”的畅销书,感觉书中描述的这个由互联网大厂发明的概念,既有一定的业务价值,又具有一定的局限性,并不能代表企业数据管理以及用数据创造业务价值的全部。

特别强调,以下的评论,仅指下图这样的“数据中台”定义,亦即我对前述市面上数据中台畅销书以及某些互联网大厂推广概念的理解:

数字化转型的误区| “数据中台”概念的局限性

这里说的“数据中台”包括三个层面:

一是数据提取,从不同的数据源,包括业务系统、线上平台、物联网平台等,将需要的数据,提取、清洗、加载到数据中台上,同时也包括从在线平台上提取用户行为数据;

二是数据管理和数据加工,对于所谓的“数据资产”,数据中台方法强调“以用代管”,即面向使用数据的业务场景的要求,来进行数据的分类、打标,也就是说,部分数据内容是被做出来的;

三是数据分析和服务的工作台,面向业务前台——无论是BI形式(在大多数“数据中台”产品中,也把BI作为数据中台的一部分),还是业务系统(例如精准营销的营销自动化工具,或者电商或金融服务业务交易的智能风控)——提供可供调用的技术服务。

这类“数据中台” 不等于“数据平台”(如下图所示的“数据层”,参见《夯实ERP,全面上云,企业数字化转型的第一要务》),即在基于微服务模式的数字化平台现代化架构中,为了打通业务服务之间的数据,用单一的数据源头来支持多个业务服务的数据平台。

数字化转型的误区| “数据中台”概念的局限性

我觉得这样“数据中台”概念提出来源于互联网、电商的精准营销、产品运营的特性,以及其他跟互联网业务类似、由数据驱动业务运营的业务场景,例如消费品、零售、金融服务、政府公共服务等。其特点:
一是数据对象为人(例如用户、顾客)、货(例如商品、数字化产品)、场(例如在线页面、程序内、数字化空间),

二是数据质量不要求绝对准确,一致性不要求绝对高,只要做到很大程度的相似性、可信,能支持业务决策或者提升用户体验即可。

但是,在企业的实际运营中,有些数据应用的场景对数据质量、一致性要求非常高,例如财务报告、组织分析、绩效评价、合规控制等等。大家可以想象下面的这样的场景:

数字化转型的误区| “数据中台”概念的局限性

漫画中英文意为:“是的,老大,你可以绝对相信这些数字”

让我们来比较如下两个数据分析场景:
场景一:我们电商平台上的甜味食品,是否越来越受到年轻消费者关注?
场景二:我们集团的食品事业部业务,在过去两年内在华东区的赢利变化情况?

对于场景一,哪些商品属于甜味食品?在电商的标准类目上可能没有“甜味”这个分类,所以面向数据分析,就需要在中台上对商品数据进行“甜味”的打标,但是哪些商品可以被标为甜味,糖果、巧克力也许可以标为甜味,那泡茶或者烧菜的红枣可以标为甜味食品吗?吃起来又甜又辣的周黑鸭可以标为甜味食品吗?而“受到关注”正是数字化原生分析的强项,指定商品被浏览的次数,被关注、被放进购物车、被购买等等状况,都可以做到人、货、场结合的完美分析。

而对于场景二,哪些业务属于食品事业部、属于华东区,是必须在销售交易或收入确认发生时就明确定义的,成本、利润的定义也要有高度的时间一致性,否则就会前后不可比的困境。这些数据资产绝不可以“以用代管”,而是需要在数据产生的源头,亦即在核心业务系统或者ERP系统内操作时,就保证数据质量。

所以,企业并不是建个“数据中台”就能解决自己所有的数据问题,尤其是涉及到内部管理、流程约束的相关数据,“数据中台”有其适用的范围。

几十年前做信息系统就提出基本原理:“垃圾进去、垃圾出来”,今天数据分析也有一个说法叫“你的数据分析质量是由你的数据质量决定的”(your analysis is only as good as your data)。如果不从业务操作的源头上提高数据质量问题,数据分析本身的质量也无从保证。

因此,“管好数据”是“用好数据”的前提,需要从三个方面来入手:

建立企业级数据治理体系

实施好核心业务系统和ERP等核心管理系统

不断提升业务流程的标准化和遵从性

最后再次强调我的观点,我并不是全盘否定“中台”和数据中台,而是对于“数据中台”概念的内涵和外延、适用前提和环境,要有更明确、一致的认识;互联网公司起源的技术公司要深入理解传统企业信息化的特征 ,避免误导企业数字化转型的方向。

 

文章来源:陈果George;作者:陈果;

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