数据中台建设的9大误区，你中了几条？

由于不同行业、不同企业的发展程度存在差异，因此会导致不同企业的数据中台的建设起点不同。

虽然起点存在差异，但是数据中台的建设应该是一个不断迭代和优化的过程，没有终点。

另外，不是每个企业都需要建设一个大而全的数据中台。适合自己发展阶段的中台才是最好的。

目前，行业对数据中台存在诸多误解和理解偏差，因此在建设数据中台的过程中，错误的理解可能导致数据中台建设的失败。

下图为数据中台建设的9大误区，下面详细介绍每个误区。

图 数据中台建设的9大误区

1. 数据中台等同于数据工具的集合

数据工具的集合能有效地提高数据开发和使用的效率，实现让数据易用的目标。

建设数据中台的核心目标是为业务中台赋能，提升数据规模化应用的能力，有效地实现数据的价值，支持业务数据化和智能化的需求，快速、敏捷地响应客户的个性化需求。

因此，数据工具是数据中台建设的中间产物，而非终极目标。

2. 数据中台等同于数据平台

数据平台是数据中台的一部分功能，是实现数据好用的核心能力和基础设施。

比如，我们常说的云平台，就是数据平台的一种体现。数据中台是一个价值导向的数据生态，目标是让数据成为资产，让资产可以复用，且充分赋能业务，实现业务价值的最大化。

3. 企业小，不需要数据中台

数据中台的核心功能之一是通过大数据洞察客户的需求，进而敏捷响应和解决客户的差异化需求。

企业不分大小，不分发展阶段，只要追求以“客户为中心”的核心价值观，数据中台就能给企业带来巨大的商业价值和客户价值，让企业实现精细化运营带来的高附加值。

4. 建设数据中台是互联网企业的事，传统行业用不着

数据中台首先实现数据线上化，然后实现标准化，随后实现资产化，之后实现智能化，最后实现服务化。

传统行业自身会生产很多数据，同时也需要外部数据的赋能，只要按照线上化、标准化、资产化、智能化和服务化的路径建设数据中台，就能让大数据产生价值，让业务获得数据智能。

5. 建设数据中台是数据部门的工作，与其他部门关系不大

数据中台是企业数字化转型的核心产品，为业务解决数据资产化和数据服务化的问题。

数字化转型是企业的核心战略之一，需要企业自上而下制定数据战略，需要整个企业的支持和推动。尽管数据中台的日常技术工作主要由数据或科技部门承担，但是与业务中台、后台相关部门的连接点和接触点非常多，需要其他部门提供业务知识、业务规则和业务需求等各种输入。

另外，数据中台的很多工作也需要和业务部门进行共创，而非让数据部门闭门造车。

最后，数据业务化，业务数据化，数据中台工作者也需要和业务部门打成一片，业务部门也需要有数据化思维，有高层领导的战略支持。只有企业上下勠力同心，数据中台才能达到预期功效。

6. 数据中台直连前台更敏捷，没必要建设业务中台

建设数据中台的初衷是实现“数据业务化，业务数据化”，核心目标是构建可复用的数据资产中心、数据智能中心、数据管理中心和数据公共服务中心，赋能业务数据化和智能化，敏捷响应客户的个性化需求。

数据中台主要抽象公共数据服务，涉及大量的数据规整、流程梳理、工具建设、数据模型建设、服务抽象等具体工作，整体的操作灵活度适中。

前台主要是作战模块，灵活度较高。前台一般有多个业务板块，不同的业务板块尽管业务有差异，但一般有很多共性的需求，需要公共服务赋能。

即使一个全新的业务场景，在极端情况下，所有的业务流程都无法复用，数据中台的很多功能也依然可以复用，如数据ETL、数据圈选、数据分析等。

从数据资产和数据复用的角度来看，企业也应该在整体的数据战略中设计数据服务体系和业务服务流程。

从企业整体资源配置和效益最大化的角度来看，业务中台人员需要从流程上进行梳理，抽象和归纳，从而产生公共的业务流程和服务需求，避免重复“造轮子”，同时可以产生海量可用的数据资产，这就是业务中台的核心价值。

如果数据中台直接服务于前台，那么会为了应对前台的临时需求而重复“造轮子”，留下很多垃圾数据。问题日积月累，最终会影响数据资产化的进程，也会影响数据价值的实现。

笔者认为数据中台和业务中台是一对孪生兄弟，相辅相成，互相促进，各尽其职，携手支撑业务前台的敏捷需求，打造可复用的数据资产、数据能力和业务公共服务。

此外，数据中台建设和业务中台建设是一个不断积累的过程。

对于新的前台业务板块，首先需要梳理业务流程，看看哪些现有的业务中台服务可以复用、哪些需要改造、哪些需要新建。如果需要新建业务流程，那么合理的方法论应该是，首先评估现有的数据中台如何更好地满足新的业务场景，然后判断哪些数据服务可以复用、哪些需要改造、哪些需要新建。

此逻辑和方法，既可以高效地支撑新兴业务的需求，又可以避免重复“造轮子”，从而实现数据资产的良性增加。

7. 在数据中台成型后，不需要烟囱式的临时技术团队

值得强调的是，建设数据中台并不意味着企业不能有敏捷的团队。为了开拓全新的业务，企业有的时候需要建设一支临时的、敏捷的业务或者技术团队。

数据中台不仅不会拖累业务的发展，还可以为该业务带来以下两种价值：

①公共模块的复用，快速支撑业务流程。

②数据中台建设的标准化体系让新的业务有参照物，大大提升数据质量和可用性。

8. 不着急建设数据中台，等业务成熟之后再说

笔者见过很多企业刚开始拼命做业务，忽视数据中台和数据体系的建设。等到业务日趋成熟，需要数据进一步提升业务价值时，它们发现数据维度不全，数据质量很差，大部分数据不可用，只能看着海量数据，却望洋兴叹，无从下手。这时虽然数据量很大，但是大部分数据是无效数据。它们最后不得不把一切归零，从头开始启动数据中台的建设。

数据中台建设是企业的数据战略、以客户为中心和大数据思维方式的集中体现。

（1）数据中台建设越早越好，越早建设越能发挥数据的价值，否则大概率会重复“造轮子”，造成资源极大浪费。

（2）数据中台建设是一个不断积累的过程，早启动，早积累，早产出。

（3）数据中台建设得越早，建设的复杂度越低，投入的资源越少。

9. 建设数据中台可以一蹴而就

“建设数据中台可以一蹴而就”这句话存在以下两个误区。

一个误区是建设很容易，可以一蹴而就。

前面提到数据中台的整体目标、建设路径、与业务中台的交互和融合等，涉及数据战略、组织架构、人才建设、数据基础设施、数据标准化、数据模型构建、数据平台、数据智能、数据服务体系和数据管理等内容。

建设数据中台是一项体系性工程，耗时长，花费大，用人多，需要企业自上而下推动，需要企业勠力同心，才能实现数据中台的真正价值。

因此，建设数据中台是一项复杂的工作，降低复杂度的方法有两个：一个是分阶段开展，另一个是遵循数据中台建设的客观规律和方法论。

另一个误区是建设数据中台只是一个阶段性的任务，在任务完成后就可以一劳永逸。

实际上数据中台的建设是一项长期任务，遵循螺旋式建设、优化和迭代的规律，没有终点。

数据中台需要不断地优化数据资产、迭代数据服务、提升平台性能，积累越丰厚，覆盖面越广，对业务的赋能作用就越大，越能发挥数据的价值。

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本文摘自《数据中台建设：从方法论到落地实战》一书，欢迎阅读此书了解更多关于深度强化学习落地的内容。

▊《数据中台建设：从方法论到落地实战》

彭勇 著

厘清数据中台建设误区，详细阐述数据中台建设方法论

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