關(guān)于數(shù)據(jù)中臺最常見的10個(gè)錯(cuò)誤認(rèn)知

還有人認(rèn)為數(shù)據(jù)中臺的搭建是通過 ETL 將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇、清洗、轉(zhuǎn)換后加載到數(shù)據(jù)倉庫。由此，企業(yè)中分散、 凌亂、標(biāo)準(zhǔn)不同的數(shù)據(jù)就可以整合到一起了。但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式只會形成更大的數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)倉庫需要基于文件存儲復(fù)制數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)倉庫本身也具備計(jì)算能力，可以為其他計(jì)算系統(tǒng) 提供存儲功能。數(shù)據(jù)中臺是數(shù)據(jù)和存儲分離的。數(shù)據(jù)中臺本身沒有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于各類文件和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的 API。數(shù)據(jù)中臺擁有這些數(shù)據(jù)源的適配器，相當(dāng)于建立了通向不同數(shù)據(jù)源的互聯(lián)管道?？梢?，數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)中臺的重要組成部分，也是元數(shù)據(jù)的重要來源。數(shù)據(jù)倉庫并不代表數(shù)據(jù)中臺。

數(shù)據(jù)中臺不是單純的技術(shù)概念，也不是工具概念，其包含數(shù)據(jù)的共享服務(wù)、集中治理數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)改造業(yè)務(wù)應(yīng)用等多方面內(nèi)容。但數(shù)據(jù)資產(chǎn)是數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的基礎(chǔ)資料，數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)過清洗、挖掘、分析、打包后，組合成模型，可以為企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)解決不同維度的問題。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)重塑企業(yè)日常經(jīng)營管理模式，可以幫助企業(yè)從根源上解決資源浪費(fèi)、人員成本過高、業(yè)務(wù)更新慢等問題?？梢姡瑪?shù)據(jù)中臺的職責(zé)主要就是利用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值變現(xiàn)，其背后應(yīng)用的便是信息技術(shù)。構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺需要技術(shù)方面的介入，包括利用不同的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)將企業(yè)底層數(shù)據(jù)進(jìn)行串聯(lián)打通，利用模型、算法等不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)融合具有業(yè)務(wù) 關(guān)系的數(shù)據(jù)，這其中也包含了業(yè)務(wù)部門的溝通、梳理、調(diào)配，管理部門的組織調(diào)整、管理模式的變更等。因此，數(shù)據(jù)中臺并不是純技術(shù)概念，信息技術(shù)只是數(shù)據(jù)中臺實(shí)現(xiàn)價(jià)值的工具。企業(yè)只有真正理解數(shù)據(jù)中臺的本質(zhì)，才能高效實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，擴(kuò)大盈利規(guī)模。

數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、分析工具、倉庫工具等集合在一起的工具箱并不是數(shù)據(jù)中臺。因?yàn)槊靠罟ぞ叩墓δ芗认嗷ソ徊?，又各自?dú)立，工具之間無法協(xié)同一致。工具箱的架構(gòu)只是數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的部分環(huán)節(jié)，只能發(fā)揮各 個(gè)工具的效果，作為簡單的決策輔助和報(bào)表參考。而數(shù)據(jù)中臺建設(shè)初期就要考慮到各個(gè)環(huán)節(jié)的無縫打通，確保后續(xù)的數(shù)據(jù)維護(hù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量，因?yàn)橐坏┠硞€(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生變化，其他環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)應(yīng)及時(shí)自動修正，否則會導(dǎo)致用戶決策出錯(cuò)，造成巨大的損失和影響。一些國內(nèi)大型互聯(lián)網(wǎng)公司從國外購買數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品，但在實(shí)際運(yùn)用過程中并沒有達(dá)到工具集合的效果，即使某一個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用 效果良好，最終的數(shù)據(jù)結(jié)果也會出錯(cuò)，原因在于生產(chǎn)鏈條無法協(xié)調(diào)統(tǒng)一，數(shù)據(jù)維護(hù)門檻較高。針對以上問題，傳統(tǒng)的解決方案是做各種各樣的中間表，但這樣又會產(chǎn)生其他的問題。建立和維護(hù)中間表需要持續(xù)投入時(shí)間成本和資源，且人工維護(hù)難度大；當(dāng)企業(yè)業(yè)務(wù)達(dá)到一定規(guī)模，需要改變中間表時(shí)，或許已經(jīng)發(fā)生了人員變動，中間表無法修改， 數(shù)據(jù)無法回溯。阿里巴巴作為數(shù)據(jù)中臺概念的提出者，針對以上問題也做了很多工作，比如開發(fā)數(shù)據(jù)血緣分析系統(tǒng)，梳理數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系， 維護(hù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的正確性。企業(yè)為了維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性，需要開發(fā)更多復(fù)雜的應(yīng)用產(chǎn)品，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量?？梢?，數(shù)據(jù)中臺并不是數(shù)據(jù)工具箱。