2015年12月，阿里宣佈啓動中臺戰略，打造“大中臺、小前臺”的組織機制和業務機制。從煙囪式架構到分佈式架構，再到共享式架構，阿里取得了巨大成功，也帶動了「中臺」建設的熱潮。
如今，企業數字化轉型已經成爲一種趨勢，特別是產業互聯網時代的到來，越來越多的企業將「數字」視爲核心資產，並開始探索「數據中臺」的建設。
然而，「數據中臺」不同於一般的「大數據平臺」，想要真正建設好「數據中臺」，併發揮出數據的真正價值，是一項持久的工程，需要合適的方法論指導。
如何理解「數據中臺」的核心價值，並讓「數據中臺」真正爲業務提供支撐？武漢智領雲科技聯合創始人&CTO宋文欣基於自身經驗，通過多個案例向CSDN剖析了「數據中臺」建設的方法論。
「數據中臺」的核心：抽象、複用和共享
首先，我們要理解什麼是「數據中臺」。
從業務的角度出發，「數據中臺」需要爲業務服務，能夠實現新功能的快速實現、驗證和迭代。從公司的管理角度出發，「數據中臺」要打通各個業務線的數據，避免重複造輪子，實現高效的數字化運營，並且能夠爲重要決策提供支撐。
即作爲前臺的一線業務會更敏捷、更快速適應瞬息萬變的市場，而中臺將集合整個集團的運營數據能力、產品技術能力，對各前臺業務形成強力支撐。
在宋文欣看來，數據中臺是公司數字化運營的數據能力平臺，爲全公司各個部門提供數據運營工具，同時在公司層面管理數據能力的抽象、複用和共享。
不過，真正實現數據能力的抽象、複用和共享卻並非易事，需要一整套完整的工具、成熟的流程和正確的方法論。
「數據中臺」的建設：從工具到方法論
數據中臺的興起大多源自於企業的內生需求。然而作爲一項新生事物，大部分企業並沒有相關經驗。那麼如何藉助外力來搭建自己的數據中臺，並且真正發揮效用，爲業務和決策提供支撐？宋文欣分享了自己的「方法論」。
首先，智領雲可以提供一套加速數據中臺搭建的平臺工具——BDOS。
BDOS 是一個基於雲原生架構的數據運營管理平臺。底層是基於雲計算技術（Mesos, Kubernetes，Docker）搭建的應用雲平臺；中間一層是容器化的大數據基礎能力組件，例如Hadoop、Spark、Kafka、TensorFlow、Hive等，這也是傳統的大數據平臺提供的主要功能；上層是智領雲自己研發的數據運營管理層，包括數據集成開發平臺和數據應用運營平臺，負責在底層的基礎能力組件之上提供數據應用開發全週期的管理。所有大數據應用和接入的開源組件都是以容器化發佈和管理，這也意味着，雲原生是BDOS的一個核心特性。
BDOS這種面向變化的架構設計也決定了它開放易用的特性，可以方便客戶輕鬆接入併發布自己的應用，同時很多開源或者第三方提供的應用也可以以容器的方式接入進來。另外，BDOS對容器技術的支持保證了向前的兼容性，支持雲原生架構的技術組件，未來都可以在BDOS上得到進一步的擴展。同時，BDOS的大數據運營管理層能夠幫助企業在同一個平臺上管理好用戶、資源、數據和應用，高效快速地實現數據能力的抽象、複用和共享。
然而，如果沒有組織架構去配合和調整，僅僅依靠BDOS這樣的工具，並不能幫助企業真正搭建一個切實發揮作用的數據中臺。建設「數據中臺」一定是一把手工程。要想真正打破壁壘，需要最高層的領導有數字化運營的理念，相應的組織架構也可能需要進行相應的調整，特別是在中臺架構下責權利的明確。
宋文欣在硅谷的工作經歷說明，一家公司從沒有數字化到數字化運營的轉變，其實是組織架構、思維方式以及工作方式的整體轉變。2012年美國消費者雜誌把EA評選爲美國最差勁的公司，遊戲停留時間在減少，玩家在流失。自那以後，EA提出了“Player First”的理念，並開始構建數字化驅動架構和大數據平臺，希望扭轉這個局面。也正是那一年，宋文欣加入了EA的大數據部門，那個時候各個遊戲研發團隊都有一套自己的數據分析系統，整個EA還沒有一個大數據集羣，數字化運營程度非常低。爲此，EA首先調整了組織結構，打破了各部門運營自己數據的孤島模式，將數據標準和數據規範的制定工作交給了大數據部門。同時逐步實施大數據平臺架構，基本是每個季度都會交付一些數據產品給各個部門使用，剛開始是一些簡單的數據彙總和下載工具，然後開放了自助式大數據查詢系統，直到最後的自動化數據流水線。隨着產品不斷的豐富，各個業務部門和遊戲研發團隊也逐步看到了數字化驅動的好處，也更願意使用新的架構來開展業務工作。到2014年，EA建立了覆蓋所有遊戲平臺和所有遊戲的大數據平臺，可以輕鬆構建一個360度的玩家畫像，實時掌握每個玩家的動態。同樣是2014年，EA擺脫了美國最差公司的稱號，在2015財年, EA的營收達到了43億美元，是1982年公司創立以來的最高點。
由此，宋文欣認爲，一家企業要建設數據中臺，技術手段是一個重要保障，但是隻有從上至下灌輸數字化運營的理念，並且公司全員都進入到數字化運營過程當中，才能夠把事情做好。所以，在數字化轉型的過程中，智領雲會根據從硅谷工作經驗中總結出來的方法論，給出適當的建議。
宋文欣建議，企業對於數據中臺的建設，先不要急於求成，一開始就做一個大而全的系統，而是要先做出一些成績，讓企業看到數據中臺的好處。
首先，智領雲技術團隊會和企業配合，先對需求方的一兩個功能要點進行分析，找出其中需要複用的相關數據，然後做出可以共享的數據能力，最後做出一整套流程，形成可視化的結果，去指導業務的工作，並觀察是否又會帶來變化。如果產生了積極效果，再繼續推進。
例如，企業前期只提供了不同渠道的點擊率數據，那麼智領雲會將這些數據和最後的訂單轉化數據結合起來，這樣就可以清楚知道哪些渠道帶來的訂單更多，並對渠道投放進行及時調整，達到優化渠道投放的效果。前期的場景做出一定成績之後，會把開發出來的數據能力交還給客戶的業務部門，讓他們去進一步迭代。
其次，企業的業務部門會在最初的一兩個需求的解決過程中進行學習，熟悉大數據運營管理工具，然後運用這些工具去抽象並開放其他的數據能力，來解決更多的業務問題。
宋文欣將這種方法總結爲，「扶上馬，帶一程」。通過培訓和輔導，雙方合作一起解決問題，在使用BDOS這個自助式的工具的同時，根據智領雲的方法論進行系統化的數據能力提升，最終實現全面數字化運營，產生價值，這正是智領雲的價值體現。
「數據中臺」的前景：創造更大的價值
IDC的數字顯示，全球每年產生數據量：2018年是32.5ZB，2022年是80.1ZB；互聯網用戶數：2018年爲38.8億人，2022年爲45億人；連接的IoT設備數：2018年爲 228億，2022年爲407億。
不管這個數據是來自第三方，還是內部信息系統，越來越多的企業手握大量數據。雖然很多公司的數字化程度還停留在Excel層面，但是在如今的經濟形勢下，一衆企業都面臨着從粗放式經營到數字化運營的轉型，需要把數字能力轉化爲業務能力，創造更多的價值。
以高瓴對百麗的數字化改造爲例。據虎嗅報道，高瓴的改造相當成功。通過大數據洞察優化貨品安排、藉助精益管理提升供應鏈能力等，高瓴優化了整個供應鏈的鏈路。2018年，百麗集團鞋、體、服三大業務線上銷售突破9.68億元，同比增長71%，同期線下銷售增長超過18%，創下單日銷售額新紀錄。
阿里雲技術掌舵人蔣江偉曾經預言，優秀的架構已經超出效率本身的範疇，而是決定企業成敗的關鍵因素。
而在宋文欣看來，不管是互聯網企業，還是傳統企業，都會走上數據精細化運營的道路，只不過是早晚的問題，而這也意味着數據中臺有着廣闊的市場。而對於智領雲來說，其核心理念就是通過不斷迭代的技術和方法論，幫助客戶打造適合自己的數據中臺架構，最終幫助客戶創造更大的價值。