你的企業真的需要「數據中台」嗎？

作者：鐵叫獸

一、如何理解數據中台

在解決你是否需要數據中台這個問題之前，讓我們先理理它究竟是什麼。

它是工具？是方法？還是組織架構？我的回答是：都不僅僅是。

數據中台包括平台、工具、數據、組織、流程、規範等一切與企業數據資產如何用起來所相關的。

企業所屬行業不同，經營策略不同，從而數據場景也千差萬別。再加上企業人員運用數據的能力參差不齊，這就導致了每一家企業的數據中台都是獨一無二的，不是購買一個所謂的數據中台工具就能解決的。當然合適的工具是可以降低企業應用數據難度的，這是強調的是「合適的」，而不是「高級的」。

既然每一家企業的數據中台都不一樣，那市面上是否有成功案例可以借鑒？

有，阿里巴巴是目前成功實施數據中台項目的企業，也是第一個提出數據中台概念的企業，這裡有必要簡單了解下這段歷史：

回顧這段經歷你會發現，它的出現基於以下前提：

TCIF & IDMAPPING，淘寶消費者信息工廠和用戶識別，打通了阿里集團所有相關業務域，建立了幾千個標籤來刻畫用戶畫像。比如：你的真實性別、購物性別、音樂風格偏愛是「R&B」、你的線上購物行為特徵是「愛薅羊毛還是財大氣粗」等等。

數據服務支撐了阿里媽媽、淘寶、天貓、支付寶等多個業務板塊的場景，每天都有上億的調用次數。通過業務效果反饋，進而不斷優化調整數據和模型。

根據以上兩點，下面列舉幾個簡單的例子：

主要通過 APP 運營專業類內容收取廣告費，提供免費的 WIFI 服務吸引顧客，隨着 DAU 的增加，需要給用戶提供個性化內容。

大數據場景：目前比較合適的是啟動一個內容推薦類的算法項目，但在可見未來的情況下，沒有看到更多數據場景。

【企業B】

主要通過在線下門店和線上互聯網的方式進行水果銷售，目前門店數量已超過 1000 家。需要用大數據來精細化運營用戶和商品，目前已經搭建了大數據平台構建了數倉。

大數據場景：可視化報表（已）、商品猜你喜歡、個性化營銷信息推送、商品庫存優化、卡劵核銷風控等。比較合適的是啟動一個數據中台項目。

這裡各位可能會有疑問：

（1）數據中台和傳統數倉的區別是什麼？

詳見如下：

（2）已經構建數倉了，數據中台的項目是否會衝突？

中台項目偏重的數據在多場景下的「用」，完全可以基於數倉（指標體系）再次「升級」，所以並不衝突。

【企業C】

主要通過線下售賣服裝盈利，同時運營兩個品牌：MINI 1 和 MINI 2。兩個品牌的 CRM 分別由不同供應商提供，為了更好的為會員提供服務，故需要打通兩個 CRM 中的用戶數據。

大數據場景：無，屬於業務中台範疇，主要構建統一的用戶中心來為 CRM 提供數據。

【企業D】

多業態集團公司。旗下有圖書零售板塊，有金融保險業務同時還有多個大型 Shoppingmall。各個業務板塊都有自己的數倉和報表，現面向集團需要構建統一的數據管理平台或數據資產管理平台。

大數據場景：這屬於典型的數據中台類型項目。

通過以上內容，相信大家對自己的企業是否需要建設數據中台有了初步的認識。當然，在實際判斷中還需要更加謹慎，不要被廠商用一些概念所混淆。

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