數據中臺的本質、目的及實施路徑

劉家樂 王麗（副教授） 黨子龍 鄭靜怡

（河南科技大學商學院 河南洛陽 471000）

一、引言

2019年被稱為數據中臺的元年，數據中臺市場規模呈爆發式遞增。目前我國以BAT 為首的互聯網企業已投入中臺的搭建過程，建立企業集團的數據資產體系成為企業數字化核心任務之一。企業數據分裂的現狀成為推動數字化轉型的難點，數據中臺能夠解決傳統IT架構下的數據孤島問題，提升數據的管理利用能力，實現對業務的快速賦能。因此，數據中臺被賦予了數字經濟時代下企業數字化轉型的基調和先驅的作用。數據中臺概念自問世以來，就受到廣泛討論，已有研究對數據中臺特定方面進行了清晰的梳理，但是缺乏對數據中臺由始至終系統化認識及建設的闡述。本文闡述了數據中臺的定義與本質特征，以及企業搭建數據中臺的目的需求，再結合上述分析探討企業數據中臺落地實施的必要路徑，為幫助企業搭建數據中臺提供了理論參考。

二、數據中臺的定義及本質特征

（一）數據中臺的定義。IT時代，一對一的數據關系難以產生有效且有目的性的“化學反應”。企業對輸入的數據缺乏科學管理，信息輸出的合理性和可參考性就會欠缺。伴隨著“互聯網+”行動計劃、數博會、數字中國建設峰會以及智博會的支持與引導，在企業數字化變革的大背景下，如何改變傳統IT系統架構下數據被割裂的問題，打破數據間的壁壘，構建可復用的數據資產體系，持續為企業提供數據原料并“生產加工”釋放價值，是亟待解決的問題。數據中臺概念的出現成為解決上述問題的關鍵。張慶龍（2022）提出數據中臺是一套服務于業務的數據資產化的運行體系。本文認為，數據中臺是一種具備業務屬性并以智能化、自動化為特性的數據場，打造企業級的數據全覆蓋并以實現全域數據資產化為根本目的。本文賦予全覆蓋具備全員調用、全域服務的雙向性含義。

付登坡（2020）認為，企業以自我管理向以用戶為中心轉變的過程，不僅是技術方面的提升，更是思維的轉變。企業通常以用戶相關數據作為生產運營定向指標，隨著企業業務的多樣化，數據源日益豐富，數據量激增，新型商業思維成為必然選擇。數據中臺通過整合亂序的元數據，規范特定的數據屬性，繼而進行科學管理，可以更多地發揮數據特性，挖掘數據價值，科學定位市場需求坐標。此外，數據中臺能夠沉淀實時會計數據，同時打通業務交易處理環節的企業價值鏈，進行數據預警和業務場景分析，賦能前端業務，是打通業財全價值鏈的關鍵要素，也是企業財務數字化轉型的前提。劉根霞（2022）認為，數據中臺可以實現數據治理，建立資產化數字體系，幫助企業在處理一系列業務時做出科學合理的經驗管理決策。李廣乾（2019）認為，數據中臺是中臺思維的核心，需要搭建全新的數據架構、信息化業務架構。企業打造以數據中臺為核心的業財融合對企業運營具有助推作用，并進一步利用數據驅動企業數字化轉型。數據中臺產生了如此大的影響力，探討其背后的本質特征既是關鍵，更是前提。

（二）數據中臺的本質特征：數據價值、思維模式與組織架構。

特征1：大數據平臺向數據中臺模式轉變是基于企業把握市場風向、實現精細化運營、進一步創造商業價值的一場數據革命。傳統IT架構下的信息系統是相對獨立的，信息壁壘較高，數據孤島情況嚴重，不能直接觸達客戶、響應用戶需求，O2O平臺等新模式試圖解決與客戶疏遠的問題，但是新模式下的信息系統與傳統信息系統互相獨立的形態，導致數據間不能實現聯通，數據孤島問題加重，無法快速響應前端業務需求。另外，系統間的相對獨立性導致數據儲存口徑不一致，反映在數據平臺上就是難以從冗雜的數據中篩選出精準有效的信息，無法支撐企業的經營決策。數據中臺與大數據平臺都具有挖掘數據價值、高效實現數字化運營的初衷，但是二者有著本質的區別。數據中臺與大數據平臺最大的不同點在于它更貼近于業務（張慶龍，2020）。數據中臺是一種戰略、組織、技術與方法論的集合，同時采集和儲存結構化、半結構化以及非結構化數據，整合分散的孤島數據，將多元異構的數據進行集中規劃整理、清洗、篩選、抽取，形成標準化數據并按照統一口徑儲存，轉變為可利用的具有商業價值的數據，利用大數據、機器學習等方法實現數據的可見、可用、可理解和可運營，幫助數據具備新的業務創新能力，成為企業的戰略資產。數據的匯聚、提純加工、服務可視化以及價值變現是數據中臺機制的核心路徑，如圖1所示。

圖1 基于數據中臺的數據循環流程圖

數據中臺通過數據服務能力快速響應市場變化需求，精細化運營，實現數據“1+1＞2”的價值創造。另外，數據中臺在數據服務復用方面更類似面向服務架構模型（Servics-Oriented Architecture，簡稱SOA）。SOA 即開放自身系統特定功能并變成隨即自由調用的公共服務。數據中臺聚合前臺快速匹配所需的能力及資源，在不增加人員技術的情況下，快速響應變化的業務場景，實現業務創新迭代，為企業降本增效。

特征2：從商業意義上講，數據中臺是我國互聯網企業獨立思考業務系統規劃的突破口。伴隨著我國互聯網企業的崛起，科學高效的信息化發展造就了土生土長的中臺體系新思維的根基，標志著我國互聯網企業開始擺脫“復制粘貼”模式或者傳統OEM單一業務鏈的生產關系。從軟件的發展歷史來看，中臺思維模式的解放促進了信息化架構理論的進步并將帶動軟件產業的發展（李廣乾，2019）。數據中臺將企業業務流程由依賴業務人員的流程驅動改造成數據驅動為主兼流程驅動的雙驅動模式，并由數據驅動創新帶動用戶驅動產生價值驅動效應?；跁嬰娝慊膽门c發展背景，我國的會計信息化建設歷經三個階段：Excel基礎工具階段、ERP管理軟件階段以及商業智能階段，信息化建設體系逐步趨于完善，整合獨立、零散化的模塊工具應用，實現了多維度的架構體系和強大的數據處理能力。但這仍未改變業務人員在業務流程中的重要參與地位和工作份量的作業方式，業務人員憑借經驗開展業務流程設計，產出的BI 可視化數據僅僅是用于檢測業務進展和洞察規律的副產物，并再由業務人員洞察決策中止，數據并沒有發揮目標價值，導致了作業流程復雜與決策的不確定性。業務人員扮演貫穿流程始終的主要角色不能支持當前企業復雜多樣的業務形態和市場觀，數據中臺模式改變了傳統作業方式中數據與業務人員的主輔位置，數據驅動決策，業務人員參與輔助工作，業務流程逐漸趨于快速、扁平化的模式，進而提高了創新迭代速度，實現了與瞬息萬變的前端業務的合理匹配。

特征3：未來隨著平臺化的中臺體系的搭建與落地，數據間的互聯互通部門、事業群之間的壁壘自然而然地被打破，從而實現企業組織架構的升級優化。企業項目的組織架構模式多為傳統金字塔式職能型組織架構垂直的權力線，伴隨著企業規模的擴大，管理者提出了水平權力式的項目型組織架構以及二維式矩陣型組織架構，組織架構的創新迭代其核心目的在于提高項目執行效率，而組織架構之間的分割，信息系統間的相對獨立形成的數據孤島、冗雜、業務分裂以及資源調配等問題，導致“部門墻”現象嚴重，不同部門之間的業務指標和目標效益不同，業務在觸及跨部門協同時容易出現思維和管理產生抵觸和制衡。中臺體系的數據融合下，未來的企業組織架構將是一個開放且信息共享的結構，組織部門之間的業務實現了實時互動和數據的實時交換、采集處理與分析，參與并融合到整個業務流程，借助數據帶動人才、技術與業務實現聯通，提升了企業組織的機敏性和靈活性。

三、數據中臺搭建的目的需求

理論到實踐是曲折漫長的過程。數據中臺的建設仍面臨著諸多不確定因素和環境挑戰，傳統的企業組織架構、管理領域和思維模式等產生了一定的沖擊。數據中臺對企業精細化運行、價值賦能存在多種需求，剖析數據中臺不同的目的需求，是更好地布局與設計財務數字化轉型的重要前提條件。本文依照外部商業模式與內部管理體系兩個層面，針對數字經濟時代的環境特征，對數據中臺搭建的現實需求進行梳理。

需求1：企業運營需要與靈活且快速的商業模式產生合理匹配。隨著“互聯網+”行動計劃的提出，“大智移云物區”等新一代信息技術與行業發展的深度交融，數字科技逐漸被消費者廣泛接受。消費者的需求升級帶動各類觸點場景和產品延伸服務不斷細化，數據的激增需要更科學的管理方式，如數據識別數據，利用數據分析區別并排除異?；蛘`導數據。例如電商營銷要想區分優質用戶，需要建立一整套數據豐富的用戶畫像標簽體系，基于用戶畫像實現精準營銷?？萍贾鲗У漠a業革命沖擊著傳統成熟的商業模式。新興數字技術工具引導下的商業模式更加敏感，以往的穩態受到沖擊，數據信息趨于復雜，時效性縮短，發現并提取商業運營中產生的價值的難度不斷提升（秦榮生，2017）。新型商業模式下，傳統的企業管理模式已無法適應新型業務的發展趨勢并且影響著基礎工作的效率與質量。例如，公司編制財務報表的最終目的在于通過數據洞察決策信息，在瞬息萬變的市場需求下，財務部門披露某一期間的財務信息并向決策層提供有效決策支撐信息。將完整的報告數據發送至管理層手中存在時間差，信息會與真實數據出現偏差，要想提高時效性，就要投入人力物力，會造成組織臃腫，管理復雜，這不是業財融合下的大財務觀所要求的。因此，促進企業在全業務流程實現信息互聯互通，加快線上線下融合，推進資源與要素有機融合，實現高效、高質量、高收益和高響應速度的中臺技術，在企業的數字化轉型中發揮著舉足輕重的作用。

需求2：降本增效，創造商業價值是企業運營的關鍵。如上文特征3所言，由于部門間存在壁壘，企業的創新迭代遇到障礙。以往垂直且個性化的業務邏輯部署的管理模式，造成底層計算和儲存架構的多源和異構，形成系統煙囪和數據孤島，數據分布分散，不能聚合為資產，容易造成數據不能直接服務于業務，無法與業務形成閉環。數據價值無法在業務的應用場景中得到體現，管理者無法直接有效地獲取數據。此外，較高的數據冗余度、重復的數據能力建設、缺乏數據的有效沉淀導致系統復雜管理困難，且增大了新業務的開發與創新成本。當前企業的內部管理相較于以往，更加強調快速洞察與敏捷調整，因此企業管理者需要更多、更好、更快速的信息支持（趙麗錦，2021）。數據中臺的業務屬性可以使企業管理者擺脫個人經驗決策，輔助數據決策，提高了企業反應的機動性和決策管理的容錯率，數據中臺成為企業價值實現的必然選擇。

四、數據中臺的實施路徑

為了適應新的商業模式，構建一套機制——能夠統一管理可共享的數據資產，并把數據資產的能力以API 接口的方式開放給上層的業務應用構建使用，實現大數據分析決策的效果顯得尤為重要。數據中臺既是數字化轉型的基礎，也是未來智能時代落地的重要前提，為實現企業未來數字化轉型的目標，需要設立一個實用、可操作、可擴展的完整的策略和戰略架構。數據中臺涉及領域廣泛，企業應根據自身發展需要謹慎打磨數據中臺的構建框架，專注于自身核心競爭力的提升。本文分析了數據中臺的搭建路徑。

（一）構建三大能力體系，用數據賦能業務創新。三大能力分別是平臺能力、數據能力以及應用能力。企業通過構建數據集成開發平臺實現數據快速加工，打通包括員工、客戶、供應商、產品等在內的各類數據，并快速地生成數據平臺數據類目體系，此為平臺能力；打通數據中心與業務數據集的數據鏈接，建設擴展能力與服務能力統一的數據中心，使數據可流動、可計量、可管控、可增值，從海量的數據中分析挖掘數據價值，促使數據以服務化的方式實現業務增值及創造新的數據業務，此為數據能力；結合查詢、分析、預測等機器學習算法模型，實現輸出業務運營、制造運行、供應鏈等數據應用服務，提供業務智能決策，優化運營等支持，此為應用能力。三者自下而上聯動，利用平臺工具的基礎支撐構建數據資產體系，開放并孵化發揮數據持續有效的決策賦能的表現能力。落地“1+1+N”，即一套數據中臺，一套數據體系，N個應用場景的組織模式，可以為數據中臺的建設搭建一個初步完整的體系框架。

（二）建立完善的價值量化體系。數據本身沒有價值，業務應用數據才會產生價值。數據中臺建設涉及領域廣泛（比如技術工具、管理思維、人員調動以及業務間的交叉賦能共享等），且摻雜在多元復雜的業務使用場景的無形數據能力難以得到量化，較高的建設成本及周期的不確定性也是大多數企業管理層對于數據中臺建設保持觀望的重要原因之一，建立科學完善的數據價值量化體系，確定投資回報率的計算方式，減少初期投入的預估風險，借助數值、報表及圖表等可視化的方式實現風險及投資價值的科學估量，可以幫助企業在數據中臺建設過程中預估無形風險，靈活調整戰略規劃。

（三）提升企業業務能力，促進技術與業務的有效融合。傳統企業組織架構下，缺乏中臺支撐，技術與業務相對獨立，分別支撐后臺和前臺業務，“部門墻”的存在導致了跨部門、低效率的合作方式，技術不能快速響應前端變化的業務場景，技術后臺不能利用數據反饋為企業提供前瞻性的競爭策略和指導意見，只能被動地接受前端需求。供給方擁有技術能力，但缺乏業務場景實際落地經驗；需求方服務于場景，需要融合技術以帶來切實的效益增長。中臺廠商能夠理解客戶業務，發現更有價值的業務場景，并在自由技術架構下提供具象化、有效的、有智慧的生態應用，切實幫助企業解決業務問題，深入理解業務，并將技術與場景結合，產生最終效益。

（四）加強復合型管理人員的引入和培養。數據中臺的數據服務能力發揮著管理職能，擴大了企業管理型人員的內需，未來數據與業務人員的主輔位置將實現對調，企業在借助數據中臺向數字化轉型的過渡階段，更應該考慮管理型人員對未來數字技術的適應性和輔助業務價值的創新能力。因此，打造復合型人才體系、發揮個人及團隊價值成為企業未來團隊建設方向的主流。

五、結語

大數據時代，數據受到廣泛的關注，相較傳統IT 架構下的中臺思維，不僅是技術的轉變，更是思維的進步和突破。數據中臺建設已成為國內各行業領先企業的核心任務。如今主流的建設模式是雙中臺一體化體系、領域數據中臺以及全域數據中臺三種方式，無論哪種方式都有自身適用的條件和規則。面對商業模式升級，企業應該找準定位，保持理性，數據中臺建設從戰略規劃到落地實施必定是個大工程，企業應根據自身情況合理制定實際戰略計劃并保持時刻的學習和試錯，找準戰略方向。如何面對瞬息萬變的商業環境及時做出戰略調整、適應時代潮流、釋放數據價值是企業管理層需要考慮的問題。