數據中台的那些「經驗與陷阱」
雖然數據中台越來越被市場認同，但參與主體仍對其缺少系統的了解，對一些核心問題的處理仍不得要領。
01 數據治理的3個誤區
在數據中台的建設過程中，數據治理作為數據資產形成的前期工作，可謂是數據中台建設品質及成果評估的關鍵。因此，企業非常有必要了解數據治理的3個誤區，少走彎路。
❶ 數據治理可以短期見效
數據治理方面的第一個誤區便是認為數據治理是可以短期見效的。
數據治理是一項長期而繁雜的工作，是數據中台建設過程中最基礎也最重要的一步。很多時候，經過多項整合、清洗、歸集後，數據治理似乎已初見成效，但應用業務時卻發現數據無法真正落地，更無法驅動業務。可見，企業在數據治理過程中存在一些誤區，會令數據治理過程漫長且效果不佳。導致這種現象的一個原因就是企業內部缺失數據管理，對數據變現價值抱有期待，但並不清楚如何智慧化管理數據。
面對這種情況，企業可通過小型數據應用項目對數據架構、數據品質、數據處理能力進行全面摸排，為後期真正的數據治理提供依據。在數據情況探查清楚後，可由專業的數據中台服務商制定切實可行的數據治理方案，指導技術人員和業務人員協同配合，縮短數據治理見效時間。
❷ 數據治理是技術部門的事情
數據治理方面的第二個誤區便是認為數據治理及中台架構建設是技術部門的事情，與業務人員無關，也與企業管理層無關。
企業數字化轉型是一場涉及組織、業務、技術等多個部門的戰略變革。數據中台建設的最終目的是賦能業務，為數據變現提供動力。而技術人員長期專註於提升技術能力，對業務需求、痛點把握不足。不考慮業務需求的中台建設會趨離本源。沒有企業中台戰略的資源支援，數字化轉型僅由技術部門推動，數字化轉型力度不足，易造成轉型中途夭折。
數據本身是由業務產生的，提升數據品質離不開業務發展。業務領域多，數據來源渠道也多，統一數據口徑需要先統一業務術語；業務需求多，數據報表不完善會導致基礎數據採集出錯。因此，企業進行數據治理涉及的部門一定是涵蓋業務部門、技術部門甚至管理層的多維組織架構，這樣才能使數據治理真正落地。
❸ 數據治理是簡單的工具配置及疊加
數據治理方面的第三個誤區是企業認為數據治理只是簡單的工具配置及疊加。
一些企業可能會認為通過治理工具將數據進行簡單的「沖洗」，數據便會條理清晰、乾淨待用。其實不然，數據治理包含組織架構調整、治理流程的制訂、工具的配置、現場技術人員的實施、業務部門的協同配合等。人員調用及安排是數據治理的前提，只有將專業、合適的人員安排到合適的位置，才能讓他們真正發揮作用；只有具有清晰的行動指令及執行流程，企業的數據治理才能有效果。
02 搭建中台架構的幾個誤區
❶ 僅搭建平台
數據中台建設僅僅是企業IT變革的起點，建設一個項目或者搭建一個平台並不能解決企業數字化轉型中遇到的所有問題。
數據中台是企業數字化變革的關鍵，企業在決定進行數字化轉型時便要根據數據規模和應用需求制定全套的戰略規劃，將建設中台作為一項涉及公司全部業務流程、自上而下進行變革的工程來執行。
❷ 中台架構簡單，無須完善
很多公司由於經費有限、人員不定及數字化轉型決心不足，在初定中台建設方案時希望先從價格便宜、功能簡單的架構開始，慢慢再過渡到結構複雜、數據全面的技術架構。簡單的開源軟體並不能幫助企業解決所有的數字化轉型問題，其中某些專業的演算法研發、模型建立需要專業的技術人才才能實現。
企業在建設數據中台的過程中，往往需要通過一些試驗性的項目對數據中台的技術性能進行驗證。試點項目的結果會決定數據中台架構整體的調整方向，技術升級、業務調整、組織變革等都需要做相應的變動。
❸ 按照個人想法建設數據中台
第三個誤區的核心在於對中台的理解。進入這種誤區的表現是建設數據中台的人並不知道數據中台到底是什麼，沒有完全理解中台的意義，更沒有感受到它的功能所在，只是遵照個人的想法及理解來建設中台。這種中台建設的思想和目標本身就是偏離的，不管團隊再怎麼努力，最終的結果一定會與最初的想法大相徑庭。這種錯誤導致中台不能落地的案例數不勝數。
❹ 為了建數據中台而建
第四個誤區是為了建數據中台而建。有的企業誤將建設數據中台本身作為轉型目的，為了達到這個目的而建設數據中台。其實數據中台只是一個用來完成數字化轉型的手段。
企業之所以想要完成數字化轉型，根本目的是實現業績大幅提升，降本增效，而這一目的的實現需要藉助一些工具和手段。這就好比讀書，我們希望通過讀書來掌握更多的知識，更深層次地了解世界，此時書就是一種工具，讀書是為了掌握更多知識而採用的手段，並不是最終目的。任何人做任何事，都是基於目的做決策或做選型，目的選錯了，那接下來一切為了實現目的而做的努力都是徒勞的。
❺ 數據中台只能滿足短期業務需求
第五個誤區是認為中台只能滿足短期業務需求。有的企業領導人認為通過數據中台進行數據應用只能滿足當前的業務需求，不能滿足未來兩到三年甚至更長遠的業務需求。他們有這樣的想法，是因為沒有真正參與到數據中台的實施和落地中，這導致他們只能看到問題的表象，並沒有看透內在的實質。
技術架構的價值是不可能一眼就看穿的，對於一般的SaaS軟體，如果選錯了可以很快更換，成本可控，但如果做PasS基礎設施中台，一旦底座選錯，後果十分嚴重。
❻ 單純以IT思維建設數據中台
第六個誤區是只使用IT思維建設中台，沒有使用DT思維。過去，IT思維主要體現在兩方面，一方面是企業將數據中台做成數據倉庫，雖然採用了更先進的方式來管理數據，但其實IT服務部門的業務模式和方法體系都沒有發生改變，這種管理方式只是減輕了一部分IT人員的工作量，實質上完全不是驅動業務的中台，並不能改變服務方式和業務模式。企業雖然做了中台，但只有部分IT人員受益。
IT思維的另一個方面體現在想法不開放，覺得什麼事情都可以自己開發自己做，這是一種非常可怕的想法。其實術業有專攻每個生產環節都有自己的複雜性。現在不少公司會斥巨資購買ERP軟體，而在以前，很多公司認為自己就能開發ERP，但是結果證明，到最後做的東西沒什麼用，還耗費了大量的人力成本和時間成本，尤其是時間成本，對於迫切需要改變的業務單元來說，損失是難以估量的。
企業要想自己做DT應用，需要具備兩個重要條件。第一是時間，企業需要有充足的時間和精力去研發系統，但是研發周期長可能讓企業錯過數字化轉型的時機，企業須謹記實現快速響應業務需求才是首要目標。第二是團隊，研發DT應用需要一個團隊深入每個環節。
❼ 數據中台體系過於技術化
第七個誤區是數據中台體系過於技術化。一些企業購買了很多IT系統，但由於選錯工具致使業務價值不明顯。這不僅體現在中台上，也體現在各種業務線上。一些企業有近百套系統，都是十幾年來一個個開發或購買的，這些系統放在今天來看，很多已經不是企業的正向資產，而變成了企業的負擔。但是企業也應對乏術，經常被這種錯綜複雜的歷史問題弄得焦頭爛額。遇到這種情況，當務之急是儘快從問題里跳出來，否則問題就像一團亂麻，無從下手。
技術體系越來越專業卻仍不能滿足業務需求，這是一種常見的誤區。技術體系包含大數據、人工智慧、業務系統、業務中台等各種專有名詞。在一個領域研究越久，就會變得越專業，但在其他方面可能是越來越封閉。換句話說，企業在構建自己的體系時沒有從業務的視角考慮，這也是業務部門對此並不滿意的原因。大家提出的概念都很專業，但都沒有很好地理解對方所表達的意思。
經營公司的本質是要面向業務，而業務都是面向用戶的，因此最終都是以用戶為中心，而不是以自己的專業為中心來做事。雖然這個道理大家都懂，但在具體執行的時候，就會發現很多地方還是在走老路。這也是很多公司雖然在技術方面的投入比互聯網公司多，但是智慧化程度根本無法與互聯網公司相比的原因。大家越來越專業，導致鴻溝越來越明顯，無法做到扁平化、一體化、真正以用戶為中心。
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