自阿里最早在2015年推出“中臺”概念以來，中臺和數據中臺就迅速中國市場躥紅，以至於Gartner在《2020中國ICT技術成熟度曲線》中首次增加了“數據中臺”和“中臺架構”這兩大新興技術。Gartner指出，考慮到過去幾年其用戶的指數級增長，中臺已成爲中國市場的一個關鍵話題，很多企業認爲中颱是加速數字化轉型的關鍵因素之一，但如何設計可落地的中臺架構卻是市場上很多IT負責人的挑戰。
數據中臺是各類中臺概念中最炙手可熱的中臺技術。Gartner《2020中國ICT技術成熟度曲線》指出，鑑於市場中的過熱炒作以及關於數據中臺定義和交付方式的固有困惑，數據中臺技術更進一步接近期望膨脹期。阿里巴巴集團提出了數據中臺概念，很多互聯網企業隨後也給出了自己的定義和產品，而企業機構如果不清楚如何在自己的業務環境中構建可複用的數據和分析能力，將難以有效地採用這些能力。
“期望膨脹期”其實很符合當前數據中臺市場的狀態，很多數據中臺廠商提出了各自的觀點，結果卻是製造了更多的數據煙囪和數據孤島。剛剛入選了IDC企業數據智能實施部署指南典型應用方案商、也同時入選了Gartner《2020中國ICT技術成熟度曲線》報告中數據中臺樣本供應商（Sample Vendor）的明略科技，提出一套獨特的數據中臺方法論，解決了在實際數字化轉型過程中，從數據到智能、從傳統IT到新型數字技術、從傳統業務流程到新型互聯網業務的連接與轉換，在不改變政企現有IT的前提下，完成數字化轉型。
2020年12月4日，在明略科技“讓數據中臺進入數智化時代”媒體交流會上，明略科技數據中臺負責人劉國棟介紹了這一獨特的數據中臺方法論。
數據中臺三個維度與兩大要素
“數字化轉型不僅是企業在新一輪技術浪潮中迸發新活力的發動機，更是企業面向未來的戰略佈局。”這是在2019年11月明略科技集團舉辦的2019數據智能峯會上，明略科技集團創始人、董事長兼CEO吳明輝所提出的判斷。在當時的峯會上，明略科技發佈了“新一代數據中臺”產品，強調以知識圖譜爲行業Know-How的載體，以“數據協作、共建共享、達成共識”爲顯著特徵，以“爲行業客戶構建企業智慧大腦”爲終極目標。
一年過後，明略科技數據中臺負責人劉國棟將明略科技的數據中臺實踐總結爲數據中臺的核心技術體系，具有三大維度：第一個維度是EAI企業應用集成/企業流程集成（iBPMS/RPA），第二個維度是異構計算/聯邦機器學習（HATP/FL），第三個維度是面向對象架構（OOA）。劉國棟強調，數據中臺技術體系是一套很經典的信息工程管理體系，已經存在了很長時間，只不過在每個階段的表現形式不一樣。
首先，第一個維度的核心就是集成，借鑑了歷史上經典的企業級架構集成和業務流程集成，集成技術能力是支撐數據中臺內核的大主板，在這個大主板上可以按需Plug in、Plug out以及編排各種管理能力、生產能力、協同能力；其次，第二個維度也就是異構計算平臺/聯邦機器學習，數據中臺最終需要完成或者支撐異構計算體系和異構數據的挖掘以及分析體系的各種有效協同聯動；最後，第三個維度即面向對象架構，這對數據中臺來講又意味着兩個維度，一是數據中臺的用戶要獲得一種所見即所得的體驗，二是數據中臺內在的工程體系通過面向對象的設計能夠保證技術模塊的高可用、可擴展。
在數據中臺技術三維度外，明略科技認爲數據中臺最核心的兩個要素是數據全生命週期與企業級聯邦中間件。數據全生命週期管理指的是包括接入、整合、加工、消費等在內的四個階段。其中，接入的核心功能是對多元異構數據進行接入，以及對有效數據資產的分發；整合則是對數據資產有效的梳理和管理；加工是基於算法模型，產生具有新商業價值的數據；消費指的是對既有的數據資產進行有效使用。
企業級聯邦中間件的“聯邦”具有兩個維度：第一個維度是企業新型的IT和DT能力和傳統IT和DT能力的平滑對接，最終達到有效協同聯動的目標；第二個維度是對異構的計算能力、管理能力、組織能力按需協同編排協同聯動。劉國棟強調，中間件是一個承上啓下的定位，最終效果是保證後端相對穩定、前端數據業務快速迭代。
數據中臺技術體系三維度以及兩大要素是明略科技自己獨特的數據中臺方法論，明略科技還提供了完整的數據中臺產品和技術，幫助企業通過數據中臺的建設而牽引數字化轉型。劉國棟強調，數據中臺是組織數字化轉型的中樞支撐。
用數據中臺牽引數字化轉型
怎麼理解明略科技所提出的數據中臺方法論？如何用數據中臺組織和驅動政企數字化轉型？
具體來看一個實際的案例。
作爲騰訊雲擁抱產業互聯網的合作伙伴，明略科技依託“兩橫多縱多中心”戰略，與騰訊雲在多領域展開深度合作，助力政企響應新基建，加快數字經濟發展。明略科技憑藉“數據中臺”和“AI中臺”（即兩橫）的強大數據治理和知識圖譜能力，在底層技術方面爲騰訊雲提供基礎組件。例如，在長沙城市超腦數據中臺項目，短短三個月內完成了56家委辦局的數據對接，入庫了27億條核心的平臺數據。明略科技與騰訊雲一起在三個月內打贏了一場四個一百的“戰役”：一百個系統上雲、一百類核心數據的數據盤點、一百項政務一體化服務的落地、一百萬活躍用戶，通過一系列紮實的數據中臺支撐能力，幫助長沙政府在數字化轉型過程中打下了良好基礎。
那麼，在長沙超級大腦項目中，是如何體現明略科技數據中臺技術體系三維度及兩要素的呢？首先，可能也是最令人費解的就是集成，明略科技選擇的是EAI企業應用集成以及企業流程集成iBPMS和RPA。熟悉企業IT技術歷史的人都知道，EAI和BPM是傳統的企業業務與流程集成技術，iBPMS是在BPMS基礎上附加了人工智能技術進行充實。整體來說，EAI和iBPMS都屬於傳統業務流程集成範疇，而RPA業務流程機器人則是近年來炙手可熱的業務流程集成技術。EAI、iBPMS、RPA這三個業務流程集成技術，與數據中臺的關係是什麼？
劉國棟具體解釋，很多政企客戶都有老舊的IT系統，也有基於Hadoop等新型DT系統，這些系統都參與到了核心業務系統。因此，明略科技在進行數據中臺規劃時，在業務流程管理方面試圖把新老業務系統關聯起來，快速編排、快速協同，從而形成新的業務流程，比如超級大腦業務。簡單理解，明略科技的數據中臺並不完全是字面意義上的數據中臺，而是提供了支撐業務平滑過渡的數據業務中間件，也就是在不改動原有業務系統的前提下，將原有業務的不同流程重新關聯起來，進而形成超級大腦這樣的新業務流程。
其次是異構計算/聯邦機器學習。對於傳統政企來說，早已經存在不同的IT系統，使用了不同的計算引擎，例如Oracle、MySQL、Hadoop等新舊計算引擎都在同時使用；此外，例如長沙超腦項目還需要加入騰訊雲TBDS等新型計算引擎。當這些不同的計算引擎在政企的IT環境中同時存在時，就是完全異構的計算系統。當業務流程編排完之後分發計算任務時，有一部分確實要推回到原有計算引擎上完成相應的計算任務，有一部分則運行在像TBDS這樣的新型計算引擎，然後通過類似於總線的概念把計算結果協同聯動。
第三是面向對象的設計。通過面向對象的設計，爲新業務系統和數據中臺的使用提供了良好的可視化能力，例如，基於增強元數據系統，長沙各委辦局的業務和技術人員擁有了直觀洞察整個系統的各種能力而且可以直接關聯。將業務術語，流程等熟知的業務元數據體系與類似於庫表類的技術元數據體系實現雙向mapping，保證了業務端用戶和技術端用戶都隨時互聯互通，具備全面深度的業務數據insight的能力。對於新加的業務流程，也不用再找一個IT公司實施，只需要在明略科技的數據中臺工具上把業務流畫好再導入系統，就是所構想的新業務流程。當業務流程完成後，還可以通過明略科技數據中臺工具，以可視化的拖拽方式與相應的數據庫、表關聯起來進行配置。
劉國棟強調，以數據中臺牽引長沙超腦這樣的數字化轉型，確實是很複雜的工程，但萬變不離其宗——工程不是顛覆而是兼容和協同。大家經常說技術棧，是一套一套的技術形成各自體系，既需要繼承傳統經典的技術，也需要協同後來的新技術。以前是通過數據湖方式，但後來證明這條路適合下游末端分析，但不適合組織協同和共識，於是明略科技採取的就是聯邦協同技術。
解決實際問題的數據中臺
可以說，明略科技的數據中臺是在實戰中總結出的一套方法論與完整的技術體系，以數據中臺牽引數字化轉型、支撐新舊業務的連接與轉換，是企業面向未來的戰略佈局。
明略科技的數據中臺，解決了很多實際政企IT環境中的問題。例如，EAI、iBPMS等其實是傳統的企業技術集成界面，爲什麼明略科技沿用這些技術呢？劉國棟具體解釋，明略科技數據中臺的數據業務流程管理，其表現形式與過去的BPM、OA、ERP中的中間件一樣，這樣做的目的就是讓用戶體會不到差別。但是，表象之下的實際技術其實已經發生了重大變化。
明略科技的數據中臺，在交互和形態與過去的交互體驗很類似，這讓用戶很容易就上手，因爲界面很熟悉，但是明略科技可以做到多集羣，異構集羣，異構雲的業務流程編排，可以迅速在多集羣和異構集羣之上編排出新的一套業務流程。例如，內地某城市的業務部署在不同雲上，明略科技可以實現不同雲、雲與本地IT之間的異構協同與聯邦協同，讓不同技術能夠協同管理、協同工作。
明略科技的數據中臺，是作爲大數據基礎設施的承載，在新型大數據引擎上，選擇與騰訊雲TBDS合作，實現雲原生數據中臺體系，集成了騰訊在海量數據存儲計算上的經驗和能力，可以提供萬級集羣節點規模、PB級數據存儲與處理能力、上千維度千億規模數據的秒級交互式查詢能力、以及經過騰訊95%業務驗證的平臺高可用性能力。雙方優勢互補，在爲用戶提供的數據中臺方案整體能力上，解決了用戶在技術側的後顧之憂。
而明略科技的數據中臺之所以選擇聯邦協同而不是數據湖，劉國棟強調並不是數據湖技術不好，數據湖有其優勢，特別是數據集中到一起後，工程設計和效率都可控。但數據湖往往忽略了一個問題——組織和用戶是活在現實當中，不是活在技術裏面。作爲組織來講，容易出現爭搶利益的現象，因此數據壁壘解決不了，導致數據湖出現問題。而之所以轉向聯邦協同，這是因爲聯邦依託於契約精神，而契約精神則是雙贏的。
劉國棟強調，數據中臺不是簡單地完成調度和流程編排，而一定要把已有的系統、現有的系統和新的技術體系關聯起來，讓它們互動，這纔是挑戰所在。
總體來看，明略科技數據中臺架構的底層接入了多元異構的數據源，通過數據標準化、數據質量管理、數據安全、增強元數據、運維管理體系等完成數據資產常規的運營管理。在此之上通過增強數據操作系統，解決數據中臺價值的發揮和開發。數據全生命週期作爲一種管理體系，對數據的接入、整合、加工、消費等進行全生命週期的管理。之上的數據資產運營平臺，從運營的維度對數據資產做綜合分析，包括數據資產分析、數據資產圖譜、數據資產交易等管理體系。
總結而言：2020年9月，國務院國資委正式印發了《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，數據中臺作爲企業數字化落地的關鍵技術，幫助各行各業全速進行企業的數字化重構與轉型。明略科技的數據中臺作爲從實戰中走出來的技術體系，與政企的IT現狀相結合，在繼承已有體系的基礎上，關聯和集成新的體系，真正把數據中臺落地，進一步通過數據中臺的建設推動政企數字化轉型，幫助政企腳踏實地的進入數智化時代。（文/寧川）