作者：鐵叫獸
一、如何理解數據中臺
在解決你是否需要數據中臺這個問題之前，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。
數據中臺包括平臺、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臺都是獨一無二的，不是購買一個所謂的數據中臺工具就能解決的。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臺都不一樣，那市面上是否有成功案例可以借鑑？
有，阿里巴巴是目前成功實施數據中臺項目的企業，也是第一個提出數據中臺概念的企業，這裏有必要簡單瞭解下這段歷史：
二、數據中臺出現的前提
回顧這段經歷你會發現，它的出現基於以下前提：
1、豐富的數據維度
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」、你的線上購物行爲特徵是「愛薅羊毛還是財大氣粗」等等。
2、多個大數據場景
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：
【企業A】
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：目前比較合適的是啓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臺構建了數倉。
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、卡劵覈銷風控等。比較合適的是啓動一個數據中臺項目。
這裏各位可能會有疑問：
（1）數據中臺和傳統數倉的區別是什麼？
詳見如下：
（2）已經構建數倉了，數據中臺的項目是否會衝突？
中臺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，爲了更好的爲會員提供服務，故需要打通兩個 CRM 中的用戶數據。
大數據場景：無，屬於業務中臺範疇，主要構建統一的用戶中心來爲 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臺或數據資產管理平臺。
大數據場景：這屬於典型的數據中臺類型項目。
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臺有了初步的認識。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。