全面解读数字化中台!
面临时代的新挑战,好的企业都在加速拥抱并推进中台的建设。那么中台到底是什么呢?
要想真正理解中台,需要以三位一体的视角去解读(如图1所示),否则看到的中台都是相对片面的。
图1 三位一体的视角
▊ 中台是一种业务和组织形态
阿里巴巴、腾讯等大公司在推出中台战略时,向外展现的都是对组织的调整,并形成“大中台+小前台”的“前台—中台—后台”的组织架构,这也是中台可以在企业深度落地的前提。
知名企业的组织调整总是能够吸引社会公众的关注。大型企业往往对组织调整和重要人事变动持非常谨慎的态度,但是在数字化时代这种调整却会变得更加频繁。组织调整不是喊口号,而是紧紧围绕企业的核心战略进行分解,并在梳理现有业务、核心能力、团队、核心岗位后,经过综合权衡做出的决策。这个决策包括核心战略、业务设计、中台能力、组织架构及组织机制,如图2所示。
图2 中台的业务和组织形态
理想的中台化组织如图3所示。大部分企业由于历史原因,很难一下子变成这个样子。
图1.3 理想的中台化组织
另外,由于中台是不断发展和进化的,并且需要避免金字塔型组织的“部门墙”“隔热层”等弊端,所以中台组织并不一定就直接对应某一级的行政组织。前台、中台及后台更多的是一种角色或者职责,并被有中台理念和能力的团队承担。企业如何在中台组织上设置前台业务组织才是关键。因此企业组织的中台化调整,其核心点是明确中台战略,成立中台的推进组织,梳理前台业务。在大多数情况下,实际的中台化组织会如图4所示。
图4 实际的中台化组织
组织的设计要充分考虑企业的商业模式和核心战略。针对业务发展较快或者需要快速试错验证的业务要设置前台业务组织。前台业务组织要盯紧市场的变化及客户的需求,机制一定要灵活,不能施加太多固化的流程及规则的约束。
目前大多数企业在做业务创新探索时,虽然引入了新的技术和业务模式,但仍然使用原有的金字塔式的组织模式、管理流程和制度。
企业没有充分授权业务团队根据市场情况灵活响应,而是根据自上而下的规划,层层审批,走冗长的立项流程。新业务会有风险,但“责权利”不对等,很多时候会导致方向很多,起点很高,却总是抓不住机会。
前台业务组织想要灵动,则一定要有中台组织。中台组织重点是为前台业务组织赋能,需要提供丰富的、可复用的支撑能力,避免前台团队重复建设。
其实,前台团队很多时候不愿意把精力放在一些公共和基础的能力建设上。因为在资源有限的情况下,分散精力一定会对业务自身的发展造成影响。而且前台团队做这些能力建设往往也不够专业,基本上都是根据项目需求临时拼凑,在产品化、稳定性、可运维等方面无法持续投入。勉强建设的能力也会在产品及服务质量、用户体验、安全合规性等方面不尽人意,最后影响用户口碑甚至伤及企业品牌。
用友在ERP及云服务发展的早期阶段,也同样存在这样的问题。虽然公司坚持产品化而不是项目化,但在不同的领域、行业,从技术的基础能力到人力、采购等业务能力,仍然有重复设置组织、重复造轮子的现象。近几年随着中台战略的推进,各领域团队、行业子公司重复的技术和产品团队在组织层面进一步被融合,经营效率大幅提升,生态伙伴及客户也开始获得更好的一致性体验。
后台组织则相对稳定,强调流程和规范。从传统企业经营角度看,市场、客户运营、生产制造、仓储物流、财务、税务、法务、人力资源、行政管理、销管、IT等都是属于后台范畴。但随着数字化转型的推进,原本属于后台的职能,由于和业务的结合越来越紧密,需求导致的变化频率不断提高,这就要求企业把这部分职能逐步从组织层面纳入中台体系。
▊ 中台是一套技术和业务架构
中台的本质就是实现连接、协同和共享,驱动数字经济从垂直分工走向水平分工,沉淀出更多专业、高价值、低成本、可复用的能力,这类似于成熟工业体系里不同类别的供应商。
以波音787为例,其零件超过230万个,供应商则遍布全球。这些供应商有独到的技术和生产工艺,但供应链太长,供应链伙伴之间的协作、配合难度大。
比如,波音和供应商的6000多个工程师进行波音787的研发、生产,由于涉及多个时区,加上语言、文化障碍,几百万个零部件要在正确的时间按正确的要求供货,协调沟通工作就面临很大的挑战。其在全球供应链协作上的难度可想而知。
沟通协作的问题会带来系统设计的问题,进而影响整个系统的运作效率和最终结果。
中台的核心目标是构建高复用的能力体系以支撑前台的灵活创新,提升前台的应变能力。
这个目标的达成除了设置合理的中台化组织,还需要一套中台化的企业数字运营平台。这一套平台能够有效地管理各类能力,准确地对能力进行评估,快速地做出自行研发或外部采购的决策,让能力之间形成有效的连接,并可以对能力进行定制以支持各类业务场景。这里使用“中台化”,就是因为这样的一套平台必须要采用中台化的技术架构、数据架构及应用架构。中台的基本架构如图5所示。
图5 中台的基本架构
中台化的架构不仅要运用云计算、分布式、容器化、微服务、异地多活等高性能的云原生技术架构,也要运用以服务为中心的SOA(面向服务的架构)或以领域建模为核心方法论的复杂业务系统架构,还要充分考虑前台业务和中台之间的关系。
复用的层次不能停留在功能级上,而要延展到数据级、运营级的端到端的解决方案上。比如在软件时期,企业可以提供订单中心的功能模块。但在中台架构下,订单中心不仅提供下单及订单管理的功能,还提供在线交易的运营能力。由此衍生出引流拉新、促活、优惠促销服务、上门取退、极速退款等配套服务能力。
从架构层面看,中台建设会引入新的架构概念,比如能力、业务。但它们同样会采用在互联网及软件工程实践中沉淀下来的优秀框架、模式及工具。
比如微服务、SOA、插件化、DDD(领域驱动设计)、事件驱动、设计原则和模式等。中台并不能替代这些优秀的方法论、设计原则及理论。中台体系的能力可以增强企业或产品的灵活性、可复用性、性能及稳定性,但仍然要求产品经理、应用架构师、核心开发人员掌握“传统”的架构方法和设计技能。
云计算、企业云服务等类型的公司,在给客户介绍中台时,大多会从技术、应用及业务架构方面来讲数字化转型(尤其是IT)。相对于组织中台,技术和业务架构方面更容易落地,也更容易在前期解决一些现实问题并快速得到结果。
但如果要真正达成业务目标,支撑企业持续健康的发展,那么中台技术及业务架构的落地,一定离不开组织的配套支撑。1968年就被提出来的康威定律(如图6所示)说的就是组织对系统的影响。当然这里所说的系统其实是一个广义的系统概念,包括IT系统,也包括业务及产品。
图6 刊登在Datamation上的康威定律
什么样的组织架构就会产生什么样的技术架构及系统架构。企业的考核、绩效、奖惩大部分和组织密切相关。组织在规划业务、设计对应的系统时,一定会考虑本组织的利益和边界,也会优先考虑本组织人员的晋升和发展。
另外,同一组织内部的协作便利程度也远远大于跨组织的协作便利程度。使命驱动及强文化的企业会降低组织带来的影响,但仍然无法打破康威定律。
▊ 中台是一种文化和理念
随着市场化经济的发展和供给侧改革的推进,越来越多的企业开始从“股东第一”“以产品为中心”向“以客户为中心”转变,如图7所示。
图7 以客户为中心
如何真正以客户为中心,优秀的企业做出了大量的探索。
华为公司业务管理岗位的《以客户为中心》给出了大量的、非常具体生动的解读。客户是华为存在和发展的唯一理由,客户是华为成长和强大的根本。“以客户为中心”意味着公司所有的付出和努力都围绕着“为客户创造价值,以客户的利益为第一宗旨”的原则。
有了这样的思想准则和行为规范的指导和约束,那么企业生产的产品或者提供的服务一定能为客户(企业客户或用户)带来实实在在的价值,一定能够被客户所接受并占据他们的心理认知,也一定会成为一个成功的商业品牌。我们从华为的产品中可以看到这种文化价值观带来的商业力量和优秀结果。
真正以客户为中心,就会从客户的需求出发,学会倾听客户,而不是单纯从厂商或者团队的利益出发。如何更好地解决客户的需求,如何提升客户的体验和获得感,在数字化阶段和信息化阶段有本质上的区别。在数字化阶段,由于云计算、大数据及人工智能等技术的发展,连接、协同和共享成了主旋律,也是创造更高客户价值的驱动力。
中台一定要建立“以客户为中心,强调连接、协同和共享”的文化,否则就算组织按中台模式调整了,技术及产品的中台架构也引进了,中台还是无法在企业真正落地,更别说健康、持续地进化了。
这就和音乐领域学习乐器的道理一样。报了培训班,买了乐器、乐谱,请了靠谱的老师,有充足练习时间,学了演奏技巧,但真正能否成为乐器演奏家还得看个人对音乐的热爱、理解和表达。
出于各种原因,实际上很多时候“连接”被中断,“协同”变单打独斗,“共享”成为空想。简单的事情有时候变得太复杂,就是因为失去了正确的文化价值观,也就是失去了初心。
比如运维的初心是保证系统的高可用,让客户获得顺畅的使用体验。而有些运维团队早期能够非常好地贴近业务和客户,但在发展壮大后,由于团队规模扩张,技术和业务有了各自的考核目标,就容易忘了初心。运维人员醉心工具和流程的炫技,不能解决问题本身,而真正的问题早就随着业务的发展有了变化。
有的运维团队特别看重小团队的绩效和短期收益,重复建设各种日志/埋点/监控框架,而不是深入业务场景中去梳理各类业务应用的链路,制定降级和容灾策略,持续细化监控,定期开展应急演练。线上系统出了问题大家首先想到的是推卸责任。
所以,很多系统的运维故障,简单分析是系统bug和研发流程不严谨所导致,但深入分析则会发现很多是架构问题。透过现象看本质,就会发现其实大部分是组织价值观和文化问题,导致员工责任心不够、协同配合不好,重视业绩而忽略用户体验、重视产品成果而忽视系统稳定性。归根到底就是以客户为中心的意识没有深入每一个人的内心。
以客户为中心,就是要抛弃本位主义,不能“屁股决定脑袋”,要学会协作(包括内部协作和外部协作),要站在客户角度,而不是站在个人、团队或者公司角度考虑问题。
中台作为一种文化和理念,与作为组织形态、技术和业务架构相比,大家往往认为是务虚的,但其实作为文化和理念才是最重要的。可以说正确的文化价值观及理念是中台之魂。
中台是什么?这里从三个不同视角进行了解读。中台是一种业务和组织形态。在极端情况下,以中台化的方式设计组织架构并开展业务,可以没有任何系统支撑。此时只是无法精细化经营,运营效率低下,风险无法管控而已。所以中台需要一套高复用、高可靠、提供极致体验的技术、数据及业务架构。但这些都还不够,要想中台落地生根、随着业务发展而不断进化,一定要形成一种以客户为中心,强调连接、协同、共享的文化和理念。
▊ 中台和生态的关系
很多时候一个企业生态做不好,也是因为没有真正以客户为中心。企业在不擅长的地方投入大量资源,一方面影响客户体验,另一方面因为战线过长,反而会削弱自己的核心竞争力。在以客户为中心的理念下,越来越多的企业开始把生态作为其核心战略,而这些企业无一例外都非常重视中台的建设,可以说生态是促进中台发展的重要驱动力。
“练好内功被集成,我们自己不做SaaS,支持合作伙伴来做更好的SaaS。”在2019阿里云峰会·北京现场,阿里云智能总裁张建锋首次明确了阿里云的生态边界,并提出了“被集成”的生态战略。
而华为公司董事、企业业务总裁阎力大在2019中国生态伙伴大会上表示,站在智能时代的入口,在坚持“被集成”的基础上,华为企业业务的新定位是“Huawei Inside”,通过“无所不在的联接+数字平台+无所不及的智能”,致力于打造数字中国的底座,成为数字世界的内核。
用友新30年明确提出“倾听客户、敬畏技术、荣于生态”。其中,“生态”被列在与产品、客户同等重要的战略位置,而“融合”为用友生态的第一关键词。
截至2020年11月2日,用友云市场已入驻生态伙伴超过7500家,上架产品及服务超过11000款,拥有11大企业数字化服务分类,已成为国内领先的企业服务生态平台。
▊ 平台是什么
在计算机及软件工程领域,平台侧重技术及系统层面的属性,能够独立运行并自主存在。平台能为其所支撑的上层系统和应用提供运行所依赖的环境、公共服务、框架及工具。平台一般都有自己所聚焦的问题域、核心的设计理念、关键概念、配套规范、标准及工具。
平台代表着很强的支撑性、可复用性,所以被广泛应用在信息化乃至数字化转型的各个方面。以产品而非项目为主导的IT及互联网公司,还有大型的集团性企业,由于业务的复杂度及多样性,往往都非常重视平台的建设。
用友在ERP阶段,统一的UAP平台支撑了高端产品NC的飞速发展,也为ERP产品的行业化、客户化定制及外部生态的参与提供了强有力的支撑。
平台有大有小,有不同种类,不同层次。比如上述提到的用友UAP平台包含的内容就很多,其内部会进一步分解为多个子平台,如集成平台、流程平台、报表平台、开发平台、企业建模平台等。每一类子平台聚焦解决特定问题域的关键痛点。
比如,集成平台解决异构系统的集成和互通问题;企业建模平台解决企业人员、组织、编码规则、权限、元数据管理等基础建模问题;开发平台则提供可视化、配置化的低门槛开发工具。用友全新一代云平台iuap则基于云原生技术,为企业数字化转型提供技术、数据、业务的支撑框架和基础能力,同时还包括连接集成服务、生态服务以及统一的开发者入口和工具。
随着互联网经济的快速发展和深度实践,平台的含义也有了进一步的延伸。“市场”成为最有价值的经济模式,单边平台、多边平台、平台经济学等快速发展,被越来越多的人所了解。平台超越技术和系统的概念,开始包含流量、交易、配套服务等运营属性。
比如腾讯的微信也可以称之为社交平台,阿里巴巴的淘宝、天猫是连接商家、消费者、第三方物流商及服务商的电商平台,并进一步演变为线上/线下一体化的新零售平台。
▊ 平台 vs 中台
平台的发展有很多年的历史,大大小小、分门别类的平台也非常多。如何更好地应对数字化新时期市场和用户需求的不确定性,如何进一步增强平台对业务的支撑和加快响应速度,如何在业务发展过程中实现平台的可持续进化——就需要引入中台。
比如,阿里巴巴在2015年之前,内部有很多平台,包括商品运营平台、汇金平台、会员管理平台。但阿里巴巴真正明确中台战略并大力推动中台的发展是从2015年才开始的,而且随着“云上阿里巴巴”的构建其中台建设在进一步加速。
用友在ERP阶段打造的UAP平台放在现阶段看,也是企业信息化和内部经营管理领域非常有价值的平台。但在数字化阶段,随着云原生技术及大数据技术的发展,随着企业业务从内部管理延展到产业链协作和社会化商业,业务变化也越来越快,中台化就成了构建新平台必须坚持的核心理念。
平台和中台最显著的差别:平台是名词,中台更像是形容词。不是所有的平台都是用中台化的方式构建的。
站在客户角度看:大型企业和公共组织在思考新时期的IT战略时,越来越多的客户会更加关注中台的构建,也就是平台必须用中台的理念和架构来建设,只有这样才能打通系统和数据壁垒,实现能力沉淀和复用,支撑业务持续快速创新。
站在数字化转型服务商(比如用友)角度看:平台、领域、行业代表一种服务和产品分层。只是随着数字化、智能化的推进,平台、领域及行业产品都正在按照中台能力的维度被重构,平台里出现了技术平台、数据中台、业务中台(基础业务能力),领域里则出现了财务中台、人力中台、营销中台等。
从业务和组织形态看:非中台化的平台会影响组织形态,但不太会影响业务形态。很多企业有平台类的组织,这个组织可以解决很多公共和基础的问题。中台是共建共创的,中台能力不一定固定由特定的平台组织提供。
从架构层面看:非中台化的平台也有可复用的特性,但这类平台的复用主要是面向功能的(非数据驱动,无法通过持续运营产生更大价值),是相对静态的(无法随业务快速变化,不会和业务的变化有机结合,对依赖平台的业务缺乏有效管理),粒度也比较粗(大一体架构,铁板一块,非微服务架构)。
从文化和理念角度看:非中台化的平台对企业文化及价值观并没有很高的要求。
建设中台,初期可以认为是引入中台的组织架构和理念,长远来看则是建设一个中台化的“数智平台”。
各行各业、各种规模的企业都在积极推进商业创新。几乎所有的企业都希望借助数字化和智能化技术实现产品与业务创新、组织与管理变革。但是对于大部分企业来讲,推进商业创新仍然存在不少障碍,需要跨越几座“大山”。
在技术方面,基于云计算的IaaS虽然可以解决底层的计算能力和网络通信问题,但在企业进行业务和管理的创新时,技术的部署、应用、开发等障碍仍然存在。这需要中间层的平台来消除。相当于IaaS厂商把路修好了,但要运输货物还离不开高效的交通工具。
在商业方面,不同的企业处于不同的发展阶段和水平。并不是所有企业都具有丰富的管理和运营经验,它们依旧面临很多商业创新的障碍,包括专业知识、能力与经验。企业要取得进一步的发展,依然需要更加富有“智慧”的营销、制造、采购、供应链、金融、财务、人力资源、协同等服务。
在成本方面,在上一轮信息化阶段,企业的投资巨大,项目的研发、部署、实施周期长,运维成本高。一旦后期业务流程或模式发生了改变,信息系统势必需要调整,但耗时更长、成本更高。而且,不是所有企业都具备这种应对能力。
企业的数智化要以战略为引领,以业务为核心,以数据为基础,以智能为价值,以场景为抓手,以连接为前提,以运营为保障,以技术为平台。
▊ 新时代需要的信息化架构
传统IT信息化建设完全被动接受业务部门的需求,再进行设计、开发、测试和上线。
这种开发模式导致每个新系统的上线都预示着一座新的“烟囱”矗立。
这种“烟囱式”系统,大量的功能和业务在多个系统中同时存在,重复建设造成了成本和资源的浪费。
随着时间的推移,企业中很可能出现多个系统共同运作的情况。系统之间的接口,异构系统之间的集成让信息部门管理的难度、复杂度大大增加。特别是新系统上线或者某个系统的升级,需要重新或者部分改造与其他多个异构系统的对接关系。信息部门往往需要对大量的接口逻辑及说明文档进行重新梳理,工作量巨大。而且高昂的交互成本也会导致业务部门对于信息化的感知越来越慢,信息系统对业务的快速变化的支持力度也变得不足。
当年风靡全球的非智能手机,面对现在淘宝、微信、抖音、微博等应用,在手机硬件不升级的情况下,基本就是无用的“废物”了。随着互联网的飞速发展与企业精益化、数据化管理的业务诉求的增加,原有系统不仅面临的是数据量的增加,更多面临的是对原有系统信息化架构建设的挑战。
DT时代企业业务飞速发展,如果不能打通多个信息化系统壁垒进行统一管理,没有数据整合分析挖掘能力,在复杂的生态环境中没有快速跟进的能力,企业很可能会失去发展的先机。
数字化中台采用云原生技术架构,将传统IT系统的单体应用进行拆解,将相对独立的各类业务应用打包成多个小服务,每个服务独立开发、更新和部署,并且每个服务有运维支撑以及安全和质量保障,服务之间通过轻量级的协议做统一协作管理。
这就像在一个管理运行良好的自动化机器中,增加一个符合规范的定制器件,它就能增加新的功能并继续稳定工作一样。有了这种工作机制,数字化中台就能够灵活适应企业业务的发展需求,支持企业业务的柔性拓展与营销创新。数字化中台是企业IT资源的综合指挥和调度平台,它以统一的标准和流程规范,帮助企业实现业务互联互通、资源协调和信息共享。数字化中台的新架构和新技术是适应时代发展需要的信息化架构。
▊ 企业数字化转型的新途径
中国互联网已经进入存量时代,企业的营销战略也从过去粗放式的流量扩张向精细化运营方向转移。零售端企业以消费者为中心重构人、货、场,采用各种智能技术多维触达消费者,建立清晰的用户画像洞察用户,并通过精益数字化运营降低获客成本,提升企业业绩。
另外随着智能制造领域政策的持续出台,中国制造业逐渐向智能制造方向转型。制造端企业以数据为驱动,构建企业的生产研发、采销、营销等环节的精益生产,并将产业上下游、企业之间、企业与终端之间等多个利益相关的数据进行深度挖掘,精准配置制造资源,提高生产力、提升响应速度,最终以更加准确的市场决策加大数字营销比例,推动企业增长。
企业应用数智技术开展商业创新,必须要突破技术、商业、成本三大屏障。企业数字化转型涉及从生产经营到运营管理的各个方面,需要一个强大的基础设施进行支撑。
烟囱林立的传统企业信息化,数据分割散落在各个系统中,普遍存在系统间数据不一致、不完整、不合法、不准确、质量低下的情况。企业进行数据集成、数据处理和数据应用等数字化建设的阻力非常大,导致数据的有效性和时效性很难保证。企业对数据的有效管理和分析利用非常有限,连最基础的要求“数据准确”都很难满足,在此基础上进行的数据分析就没有太大的价值。
数据分析与决策结果没有强关联关系,企业的经营决策往往依靠企业管理者的经验、直觉和魄力。大数据时代来临,企业数据呈现几何倍数的增长,不仅对存储技术提出了挑战,对数据传输能力、数据计算处理能力、IT技术架构也提出了挑战。这对企业领导而言更是前所未有的挑战,凭经验、直觉决策取胜的概率大大降低。得到数据的有效支撑,进行精益化、数据化管理,提高管理和决策水平是企业数字化转型的核心诉求。
在产业互联时代,当数字化成为企业的核心战略后,如何实现数据化,如何让数据赋能企业并推动企业数字化转型呢?
数字化中台是指导企业数字化转型、实现数字营销的新途径。数字化中台建设关注全局思考,采用大数据核心技术打通、整合企业线上/线下全渠道业务数据,并在数据接入/集成后进行数据清洗、转换、加工、抽取形成统一的数据标准、数据规范和标准的数据管理流程。企业能够全盘把握靠谱数据,就能实现企业全渠道数据真正意义上的互联互通和协同响应。
在数据有效管理后,以规范准确的数据资产为基础,结合实际业务场景创建数据分析模型和算法模型,利用大数据挖掘技术、云计算和AI等技术企业可以实现智能分析、用户画像、行业数据图谱等数据服务能力。企业通过封装的数据服务实现数字化管理和决策,让业务“滋养”数据的同时,也让数据“反哺”业务,构造数据跟业务的良性循环,真正实现数据赋能组织,促进企业发展。
▊ 高质量系统构建的保证
传统信息系统在面临高并发情况时无法支撑短时间大量信息的涌入,经常出现系统崩溃的情况。
例如早些年的12306订票网站,每年春运期间,网站就会遭遇购票难的问题。12306在与阿里巴巴合作后采用了新的架构思路,将最复杂的余票查询模块和12306现有系统做了分离并独立部署,在云上也独立部署了一套余票查询系统。这样12306和云上都有了一套余票查询系统,其中75%的余票查询业务都在云上运行。如今的12306已经十分顺畅了。
数字化中台的新架构模式不仅能够在业务上有弹性的支持,在数据上能够赋能企业,在系统的稳定性上也有相当多的创新技术。数字化中台能保证在错综复杂的服务逻辑和各种交互情景下,面对各种未知的条件变化整体系统依旧能够正常平稳地提供服务。数字化中台采用的微服务架构,比传统的Web应用更稳健。
传统的Web应用(如图8所示)一般是单体式开发的,所有的功能打包在一个WAR包里。优点是管理集中、部署方便、容易测试。缺点是维护难,代码功能耦合在一起;构建时间长,任何小修改都要重构整个项目;稳定性差,一个微小的问题都可能导致整个应用崩溃;扩展性不够,无法满足高并发的业务需求。
图8 传统的Web应用
微服务架构如图9所示。微服务将单体应用进行了拆分,各服务相对独立,没有冗余代码,轻薄灵活,可以支撑企业柔性扩展业务的需求。其数据库也进行了拆分,消除了烟囱,也消除了数据库性能瓶颈。为了提高系统的实时性,加入了消息队列机制。数据分析服务使用数据仓库作为持久化层,可以高效地做一些分析计算。访问频率比较高的数据库则加入了缓存机制。微服务架构采用了保障高可用的措施来解决服务依赖的问题。
图9 微服务架构
数字化中台采用多种新技术来保障系统的稳定运行,所以说数字化中台是高质量系统构建的保证。
▊ 什么是数据中台
数据中台作为业内炙手可热的解决方案,提供了大量围绕企业数据领域发展的卓越思路。数据中台解决方案是企业数智化转型的动力引擎,是企业自我创新之路。数据中台究竟带给企业什么取决于企业在其上赋予什么。数据中台不仅是一系列的软件工具,还涵盖了成熟方法体系和合理的组织机制,如图10所示。
图10 数据中台涵盖的内容
围绕数据从生产、存储、增强、使用、传输、共享、冷存储到毁灭的全生命周期,从基于数据的业务创新出发,数据中台满足了IT 研发者、数据科学专家、产品经理、分析师、决策管理者、业务人员等不同角色对数据的应用需求。
数据中台具有海量多源异构数据整合、实时数据计算与发布、统一通道数据调用与分析的能力,并具备高复用、高可靠、高效率的开放型数据治理能力,快捷方便的数据服务能力,是一体化数据驱动的完整解决方案。
数据中台将数据资源与数据生产系统松耦合,为业务前台创新多变的业务场景提供数据能力的支撑。数据中台是企业级的数据加工厂。它不是一个单纯的技术平台,而是一套以业务服务为目标,以业务需要为导向,包含建设方法、基础设施、运营体系在内的综合解决方案。
数据中台往往伴随着企业组织的变革和业务流程的创新。数据中台的核心就是数据能力的复用,功能组件化,治理公共化。数据中台以赋能企业数智化转型为目标,利用先进的数据处理技术,规范出一套业务模式和组织形式,并持续为企业提供数据服务。
企业级数据中台的建设不是抛弃企业原有的IT系统彻底重建,而是在继承企业历史信息化投资的基础上,通过中台架构的引入,借助业务中台、技术平台的理念,实现“数据赋能业务”。
▊ 数据中台的核心能力
当前企业在数据驱动业务或数据价值变现的道路中迫切需要解决一些典型问题。
比如,如何结合大数据技术实现对企业内部海量的、多类型的、多来源的数据进行统一管理,沉淀并形成数据资产?如何在数字化时代借助互联网生态实现企业内外部数据的融合和运用?
数据价值变现最终目的是提升数据运用效率,帮助企业实现经营效益的提升。如果把数据中台比作一条数据生产流水线,那么从数据流入到流出的过程,可以分成多个生产车间,每一个车间则构成了数据中台的核心能力。
(1)数据汇聚存储
数据中台的目标之一就是打破企业的组织与系统壁垒,解决数据分散的问题,根据数据的不同属性,利用不同的采集方式,将所需数据汇聚入湖。这需要其具备多方式/便捷的数据采集和分布式可扩展的数据存储的能力。
(2)数据开发治理
一般来说数据资源是多元且非标准化的,要想形成资产数据,数据中台需要具备数据开发和治理的能力。企业通过建立统一的数据标准与数据质量体系,可以形成元数据资产体系;通过对数据模型的规划与加工,可以满足对数据应用与数据服务的使用需求。
(3)数据分析挖掘
数据中台要提供数据分析与挖掘的能力,快速地将数据模型转换为数据场景输出,实现数据场景可视化,进一步实现数据应用价值从而支撑业务。数据中台典型的能力包括自助即席数据分析、多维数据分析、数据挖掘、机器学习等。此外AI语音识别、文本解析等能力也需要被应用到数据中台的解决方案中。通过数据分析与挖掘,数据资产以能力的形式输出才能发挥自身的价值。
(4)数据服务变现
将汇聚存储的数据资源,通过一系列的数据开发和治理,提供基于数据应用的管理能力,提供数据价值赋能业务的价值通道,可以真正实现跨组织资源的整合。
▊ 数据中台的价值
数据仓库是一种高度建模的数据存储系统,它将来自不同渠道的结构化数据聚合在一起,针对数据的粒度与时效性进行垂直的分层管理,并针对数据的业务属性进行主题建模。数据仓库最多的应用场景是商业智能(BI)分析项目的建设。
数据湖是一个数据信息的集中存储库,企业可以在其中存储任意规模的结构化数据、非结构化数据及流式数据。与数据仓库不同,数据信息可以按原始形态存储在数据湖中,无须进行结构化处理。数据湖的信息可以借助专业的数据计算与分析工具来进行机器学习、数据发现和数据挖掘分析。从层次上划分,存储结构化数据的数据仓库是数据湖的一个组成部分。
数据仓库和数据湖都是技术系统,用以支撑数据信息的存储。数据中台更像是一个数据加工工厂,是一套可持续提供企业级数据服务的解决方案。数据中台利用了数据仓库和数据湖技术。数据仓库和数据湖均可用作数据中台的数据信息的存储平台。数据中台的目的是为业务提供数据服务,这种服务不仅仅限于商业智能分析或数据挖掘。只要是业务需要的,与数据相关的数据共享服务、数据能力服务、数据可视服务等,数据中台都可以提供。
数据中台与传统的数据系统的区别主要在于数据中台更多聚焦在业务思维上,以业务价值作为出发点,以能够快速实现数据的业务价值为目标。数据中台的核心价值主要表现为中台能力的复用、数据服务效率的巨大提升及创造真正的商业价值并实现对业务的反哺能力。
中台能力的复用是数据中台核心价值的体现。数据中台从企业后台数据源、社会数据源及物联网中将数据引入,进行加工处理,形成统一的标准数据,完成海量数据的存储、计算、建模和产品化包装,构建企业的核心数据能力。
数据中台盘活了围绕企业的全量数据,涵盖内部和外部数据,提供了数据应用的管理和开发能力,能支持跨领域、跨行业、跨主题域访问数据,能应对企业各部门多数据处理的需求,可以实现数据的快速复用。数据中台构建的每一项服务都力求像积木一样,可以按需组合,灵活高效地解决前台的个性化需求。
数据中台带来数据服务效率的巨大提升主要体现在两个方面。
第一个方面是数据中台具有的核心能力从根本上解决了传统数据系统中存在的问题。统一数据源和统一数据标准解决了数据之间的跨域和协作问题,解决了数据的加工处理和维护问题,让企业的数据有了全方位、安全、高质量和高可用性的保障。
第二个方面是新数据技术和新数据工具的出现方便用户更便捷地使用数据,不需要专业的技术人员,业务人员只需懂业务数据就可以快速应用数据。业务创新对数据提出的需求变化是非常快速的,数据中台的出现弥补了数据开发响应速度不足的问题。快速响应用户的需求,借助数据中台的力量可以事半功倍。
数据中台实现了数据资产全链路管理,并提供了标准的数据输出。数据量足够多的标准数据为人工智能的发展提供了基础数据资源。数据中台使用的机器学习技术实现了对海量数据进行处理、分析、挖掘和建模的功能。
企业通过智能化服务,深挖数据价值实现对未来商业的预测和决策,实现数据真实的商业价值和对业务的反哺能力。
在不久的将来,相信数据中台将成为大型企业的标配。利用数据中台能力,企业可以快速响应业务需求,降低数据分析人员工作量,提高企业工作效率,实现业务的流程化、自动化、智能化。
企业通过建设数据中台以及大数据的管理和利用,能够全局统筹规划、打破内部壁垒、盘活数据资产、深挖数据价值,对内/对外提供统一的智能化数据服务,在AI时代里可进一步提高市场竞争力。
技术平台和数据中台两者相结合,企业业务创新和管理变革便有了更好的技术支撑。新技术的诞生支撑了企业业务系统的进化,企业想通过大数据驱动商业模式的转型和升级,仅有技术是不够的。
在数字化趋势下,行业界限变得模糊,企业的竞争模式发生了变化,企业的资源配置从以往的流程驱动变成了数据驱动。因此企业的数字化转型需要业务模式创新和管理模式的升维,将技术与业务创新融合,才能在数字化转型与升级中给企业带来革命性的变革。
企业要实现数字化转型最快的途径就是“上云”。但是不同的企业目前处于不同的数字化转型阶段,建设水平也呈现参差不齐的状态。一些行业核心的企业的数字化程度已经比较高,从产品创新到生产,从营销到内部运作管理都实现了比较高程度的数字化。
更多的企业还只实现了企业的部分数字化。还有一些落后的企业只是很少或者局部有限地“上云”,有的企业甚至没有“上云”,还有极少量的企业没有数字化的概念。
总体上来说,大部分企业目前还处于数字化转型的第一阶段。
2020年的疫情加速了企业数字化发展的进程,越来越多的企业希望在经营和管理上有新的突破,在内部运作和管理上更加高效,在生产制造上变成客户向导、订单驱动的模式。企业在外部则希望能够更加有效地打通和协同供应链上下游,产品能够更快地抵达最终用户手中,创造更多的商机,实现更高的收入增长,提高人均产出和人均效率。这样的困难或者挑战实际上是当下众多企业在转型发展过程中需要面对的。
企业要实现“上云”并且快速响应业务变化,必须要有一个能够迅速迭代,具有创新能力的业务系统。传统的ERP不支持快速迭代,不支持创新,已经不适应这个大数据时代的要求。
企业使用容器化的微服务才是实现创新的大趋势。企业在构建业务中台时应该从自身的业务出发,根据中台化思维构建业务中台,打破/拆分原有的ERP“巨石”应用,使其全面进化为微服务架构,成为面向能力的数字化企业业务中台。企业级动态建模需要全面升级为社会级、全球化、智能化的商业动态建模方式。
用友的业务中台分三层架构,如图11所示。底层是服务与框架层(后台服务层)、上层是工具层(前台交互层),中间层是模型、资产库(沉淀着业务中台能力的模型、模板)。业务中台除了支撑上层应用运行态的能力,还通过低代码平台提供中台应用服务的扩展、构建能力。
图11
业务中台支撑着社会化商业建模,支持多租户、企业群、企业间关系、社会化主数据、统一的企业和用户身份管理、自动化商业流程。用友在业务中台基础上构建了财务、人力、协同、采购、营销、供应链、制造、金融业务中台,沉淀了各领域通用业务组件服务,支撑着YonBIP领域SaaS云服务、行业云服务和企业服务生态伙伴的云服务创新。用友全域业务中台如图12所示。
图12
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本文摘自《数字化中台》一书,欢迎阅读本书了解更多关于数字化中台的内容!
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