数据中台与业务中台

我们继续分享《中台战略》一书的内容

业务中台与数据中台：数据中台为业务中台提供运转所需要的数据，业务中台提供服务，服务产生的数据再次进入数据中台，进行存储、清晰、计算、汇总。

“中台是从多个相似的前台业务应用共享的需求中产生的，因此最先提出的中台是业务中台。数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，那么是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，有单独的数据处理平台提供存储和计算能力，这样不仅可以简化业务系统的复杂性，还可以让各系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的是这个专用的数据处理平台即数据状态。

业务状态是阿里巴巴首先提出的企业it架构的转型之道，站在阿里巴巴集团全局的角度看业务，中台是从整体战略，业务支撑连接消费者和业务创新等方面进行统筹规划的，因此业务中台内含了阿里巴巴电商交易的主营业务，中台更多关注的是如何支撑在线业务，阿里巴巴一开始将淘宝作为平台连接商家和消费者进行电商交易活动，随之发展出淘宝商城及后来的天猫天猫，本质上还是电商交易平台，既然都是电商交易平台，就都涉及售前售中和售后的业务流程
业务中台围绕以交易为核心关联的领域组成，交易的对象是商品，商品通过店铺卖给会员，交易的凭证是订单在线交易需要支付，承担后需要货物的出库和物流派送，等售前需要营销促销活动吸引流量并加强转化，售后用户会对店铺商品进行评价等由此典型的业务状态由多个业务服务中心组成。

数据中台是什么？数据中台与数据仓库有什么区别？数据中台到底怎么与业务中台融合？这三个问题一直以来是人们问的最多的问题。
在回答数据状态是什么这个问题之前，先了解一下大家比较熟悉的数据场仓库。以bat为首的互联网公司蓬勃发展起来之前，国内三大运营商对数据仓库的建设走在了其他行业的前面。中国移动集团公司在文件中明确将中国移动的业务分成了7大业务板块，按照功能将数据资产划分为三层，数据层，功能层，应用层，这是很典型的数据仓库建设和分层模式，如今的数据中台分层建设模式也延续了数据仓库的分层建设规范。
数据仓库详细规划了每个应用领域的数据应用，但是仔细研究可以发现这些数据几乎全是分析，也就是解决了事后看数据的问题，而阿里巴巴的数据中台之上的数据应用，除了通过数据分析外，还包含了个性化推荐，风险评估，预警监控等与业务紧密结合的数据服务业务的应用，而这些丰富的赋能业务的数据应用必须依赖数据中台提供强大的数据服务来支撑。通过上面的对比不难看出数据中台与数据仓库最大的区别就是数据中台更加贴近业务，不只提供分析功能，更重要的是为业务提供服务，与业务中台或业务系统连接更加紧密。

数据中台是一个用技术连接，大数据计算存储能力，用业务连接数据，应用场景能力的平台连接能力是数据中台的精髓，作为一个处在中间层的能力平台连接是其根本任务，在业务层面需要尽可能地连接各种数据源作为其生产资料，同时由于生产数据的场景越来越多，覆盖了线上线下的多渠道，各数据生产资料之间也需要进行连接，才能形成全域的数据，数据，在数据中台这个平台上按照标准的模型进行规范处理，加工后需要服务多种场景，同样需要我们提供标准的数据服务接口，将数据应用场景连接起来，因此连接是数据中台的根本能力，也就是数据中台的价值所在。”

由此，我们可以总结：业务中台抽象包装和整合后台资源转化为便于前台使用的，可重用可共享的核心能力。实现了后端业务资源到前台应用能力的转化，为前台应用提供了强大的炮火支援能力。业务状态的共享服务中心提供了统一标准的数据，减少了系统间的交互和团队间的协作成本数据中台介入，业务中台后台和其他第三方数据完成海量数据的存储，清晰计算和汇总，构成企业的核心数据能力，为前台基于数据的定制化创新和业务状态，基于数据反馈的持续演进提供了强大支撑。