中臺的崛起代表了一部分中國領先企業的“去ERP化”趨勢，從以資源集約化爲中心走向以用戶價值爲中心，從閉源單體架構的商業ERP套件走向分佈式微服務架構的業務開放平臺，。
本文將從微觀宏觀雙視角展開闡述，微觀層面以一個典型的訂單服務的演進，展示數據中臺業務中臺的價值和聯繫；宏觀層面，縱覽企業後ERP時代的問題，分析中臺崛起背後的企業訴求。
中臺崛起的意義
2019年的中臺概念着實火了一把，繼去年購買了“數據中臺”的百度搜索指數後，昨天我又購買了“業務中臺”的百度指數，可能是由於剛剛購買，全量數據還沒有統計彙總出來，所以當我們在百度指數中，搜索業務中臺的時候，目前只有4月6日的數據。
即便如此，我們依舊能從這張圖能清晰地看出，中臺、數據中臺的熱度在2019年5月份開始崛起，在年底達到頂峯，已經持續超越了數字化轉型的關注度。
在本篇文章，我不去重複中臺的各種概念和定義。這一點，我的同事王健給出了清晰的定義，“中臺是企業級能力複用平臺”。
從另外一個角度，歷經了企業BPR，ERP實施，EAI、SOA、J2EE、Web2.0、ITSM、ITIL、TOGAF、MDM、PLM等傳統項目，再到現在的雲計算、大數據、移動互聯網、區塊鏈、CDP等數字化項目，在一個從業二十年的IT老兵的眼中，中臺的崛起可能不僅是“能力複用”，它所代表的意義是更豐富和巨大的。
在我的認知中，“中臺”這個概念的火爆不是曇花一現，更不是機緣巧合，它是中國企業信息化發展的必由之路，是本土企業信息化歷史上的一個里程碑，它有以下兩個代表性：
“中臺”是國人自主提出並孵化成一個市場的原創概念
從1999年靠寫程序掙了人生第一筆工資開始，我所接觸到的所有的IT領域的概念，基本上全都是“舶來品”，中國的企業信息化市場的關鍵概念，包括大數據、雲計算、移動互聯網、Web、J2EE、EAI、SOA、ESB、ERP、商務智能、數據倉庫等無一例外，都是從海外由諮詢公司或者大型廠商引入的，而中國的企業信息化歷程就是由這一個個關鍵概念牽引着前進的。
理論指導實踐，好的理論能夠統一願景，領導行業的方向。好的概念能夠讓行業統一認知，形成共識，從而更快的規模化發展，比如雲計算、大數據、ERP這些概念，教育了衆多企業的高管，構建起了中國數字化的基石。
在我的記憶裏，中臺是第一個由國人自己提出，持續被關注，不斷走高成爲現象級企業信息化領域的概念。
同時，通過行業的不斷討論和迭代，“中臺”這個概念，已經像雲計算、大數據一樣，逐漸成爲了一個獨特的市場領域，衆多的中臺創業公司不斷涌現，國內企業都在思考並且實踐如何建設中臺，巨大的市場需求正在形成。
就在我寫這篇文章的時候，一個大家耳熟能詳的跨國企業也開始思考數據中臺的建設，希望做中臺相關的溝通，這說明，中臺的市場在不斷擴大，不僅在國內本土企業受關注，在跨國企業中也有了一定的影響力。
雖然到目前爲止，中臺的概念在中國以外的市場落地的案例還不多，但是作爲國人自主提出，並且已經孵化成一個市場的原創概念，中臺這兩個字，已經創建了太多的第一，這兩個字足以在中國的信息化歷史上畫上閃亮的一筆。
“中臺”代表着本土企業數字化轉型理論的一個豐碑
在中臺以前，中國的企業信息化領域出的書大部分都是偏實操和工具類的書籍，比如Office/Java/Python等，什麼《七天學會Excel》、《Java開發寶典》之類的，而介紹企業級架構、方法論的原創書籍不多。對比美國的IT界，很多軟件大拿非常擅長總結抽象理論體系，比如敏捷、演進式架構、微服務這些體系就是Martin Fowler和Neal Ford這樣的軟件巨匠提出並昇華到企業架構級別的。
而自從中臺興起，圍繞中臺架構進行概念澄清、實踐剖析、案例分享的文章和書籍越來越多。從阿里巴巴鍾華先生的《企業IT架構轉型之道 阿里巴巴中臺戰略思想與架構實戰》，到雲徙科技的《中臺戰略：中臺建設與數字商業》，再到數瀾科技《數據中臺：讓數據用起來》，每一本書的邏輯自成體系，都從不同的維度闡述了中臺的建設方法論和案例實踐。從這個角度講，相對而言，在本土數字化轉型市場，中臺的理論體系化程度是比較高的，可以說是中國企業信息化領域理論總結的一個豐碑。
所以，中臺概念的崛起，絕對是中國企業信息化領域的一個里程碑式的事件，它對於企業信息化已經帶來並且還在持續帶來巨大的推動作用。
當我回顧這個里程碑事件的時候，我隱約感覺到了一個模糊的關聯，這些關聯隨着思考不斷的深入，隨着與同行們不斷的碰撞越來越清晰，中臺的本質是什麼，它的發展將何去何從？
中臺的崛起是從“服務化”到“去ERP化”
10年前，阿里掀起了一場聲勢浩大的“去IOE”活動，其本意是，在阿里巴巴的IT架構中，去掉IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，代之以自研或在開源軟件基礎上開發的系統。
站在技術的視角看“去IOE化”的過程，就是將原來的中心化的、封閉的Oracle商業數據庫軟件替換爲去中心化的、開放的開源數據庫軟件，將原來封閉的IBM的主機、EMC的高端存儲設備替換爲以X86爲代表的雲化硬件設備。
對應到典型IT架構的層次，去IOE化都是在企業的基礎架構層面，包括應用基礎架構的工作，也就是從IaaS到PaaS，而應用層並沒有太大變化。
但是，當我們看中臺的概念的時候，我們發現，中臺要解決是兩個方面的問題：業務中臺和數據中臺。業務中臺通過抽象，封裝可複用的邏輯，提升企業的響應力，而數據中臺通過打通企業的數據，構建自學習服務的數據能力，讓企業更智慧，一個是應用層， 一個是數據層，也就對應到Application 和Data。
行業裏普遍比較認同中臺的構建就是業務數據化，數據業務化，也就是圍繞微服務架構的過程。但是如果我們把業務中臺和數據中臺與過去二十年的信息化歷程關聯到一起，我們會發現中臺的建設可以分爲兩個階段，第一個階段是“服務化”，第二個階段是“去ERP化”，而最終對於企業來講追求的是用新的數字化技術去替換遺留的ERP系統的過程。
企業中臺實施第一個階段：服務化
目前很多企業所實施的中臺，主要的工作是將遺留的後臺系統，比如ERP/MES/CRM的公共部分進行拆解複用，形成類似於交易中心、用戶中心，訂單中心這樣的微服務集合供前臺調用，從而保證邏輯的一致性同時更快的響應前臺的變化。
這個階段，中臺以“通用能力服務化”爲核心。如下圖所示，左邊是業務中臺，業務中臺將後臺的通用業務能力，比如用戶接口、訂單接口、支付接口等統一抽象成微服務提供給多個業務前臺使用，從而保證前臺業務數據化的過程的標準化、統一化，提升了業務數據化的一致性和準確性，同時也加快了前臺的響應速度。右邊是數據中臺，數據中臺從後臺獲取全域數據，並且通過結合人工智能的算法技術挖掘產生業務洞察，並提供唯一的數據查詢和統計服務給到業務前臺和業務中臺，從而驅動業務朝智能化轉型，優化現有業務同時轉型和創新業務。
整個這個過程，都是業務響應需求的發展，進行微服務改造的過程。下面我們以一個最典型的訂單服務爲例來仔細剖析這個過程，從而闡述業務中臺和數據中臺的關係以及他們的業務價值。
一個訂單服務的演進過程
下圖是一個典型的電商訂單服務的流程，用戶在某電商自營APP下一個產品訂單，這個應用負責把訂單數據保存到數據庫裏。
隨着這個企業的發展，該電商企業拓展了多個渠道，構建了其他的APP，提供給用戶使用。於是，用戶下訂單就有了兩個方法，分別在不同的應用裏，比如自營APP和微信小程序，這樣最典型的兩個渠道。而真實的情況可能是一個電商企業會有非常多的渠道，有自營的，還有代運營的，還有線下的POS系統，還有合作伙伴通過API接入的，多個應用會同時創建訂單。這樣的情況下就會出現多個應用都會創建訂單。
這樣帶來的問題很明顯：
- 用戶體驗不佳，一個用戶不能看到在不同渠道的訂單。
- 數據一致性差，訂單數據分散在不同的應用系統中，數據不一致，同步複雜。
- 維護困難，當一個訂單邏輯發生了變化，所有的應用邏輯都要重寫，帶來的很大的維護工作量，響應慢。
在這種情況下，如何解決這些問題呢？
爲了解決訂單數據一致性的問題，一般會在OrderDB_1和OrderDB_2之間做同步更新，從而保證用戶能看到自己的全部訂單。
爲了能夠掌握全局的銷量情況，企業會構建數據倉庫系統，將不同系統的數據都通過ETL的方式抽取到數據倉庫中進行分析，這就是OLAP的過程。但是由於數據量比較大，處理過程複雜，往往OLAP都是T+1以上的響應速度，也就意味着，比如企業要想看所有渠道的銷量分析報表，只能看到一天以前的，而不能看實時的數據，如下圖所示。
上圖的橘黃色箭頭表示在線交易處理流程，是生成數據的過程，而綠色箭頭表示在線分析處理流程，是抽取處理分析的過程。
這是典型的數據倉庫和商業智能的場景，而這樣的數據利用的問題也是很明顯的：
- 數據分析不實時，不能夠實時出報表。
- 數據倉庫往往都是單體架構，受限於數據的處理計算能力，擴展能力不強，往往只能分析一個階段的數據。
- 響應慢，ETL的過程依賴於預設的分析主題設計，當要分析的數據結構發生變化時需要重新設計抽取邏輯，導致響應慢。
以上是現在很多企業現存的典型的應用和數據利用場景，在這個基礎之上，業務部門提出了更高的需求，比如如何能夠實現精準營銷，如何能夠實現動態的價格？
這就是數據中臺和雙中臺的典型用例和業務價值所在，下面我們用三個典型場景用例來闡述中臺服務化的價值。
數據中臺的典型場景用例：精準營銷
下圖是典型的數據中臺的業務場景：精準營銷。
利用分佈式的數據架構替換傳統的數據倉庫，將ETL的過程更換成ELT的過程，結合批流一體的架構，保證數據的全面覆蓋，源數據抽取，實時數據和歷史數據並存。
在這個基礎上，數據中臺藉助機器學習等算法能力，構建精準營銷模型，能夠供前臺業務應用直接調用，而不需要做成報表以可視化的形式提供給業務人員，業務人員根據自己的經驗在去做手工的用戶運營。當用戶在訪問商品清單的時候，根據用戶畫像、產品銷量等全域數據，實時生成最新的產品推薦，通過數據中臺的API推薦給用戶。
這是一個典型的數據智能化的過程，通過數據中臺整合了企業相關應用系統的全域數據，通過分佈式存儲和計算能力，結合人工智能技術和算法，爲業務系統提供直接可調用的實時數據和智能服務。
業務中臺的典型場景用例：訂單生成
實現智能化，是所有的企業希望達到的目標，但是智能化對於數據的質量要求很高，而多個分別創建訂單服務，導致的問題很明顯，而且隨着前臺應用系統的不斷增多，業務數據化的過程越來越複雜，導致數據與真實的業務出現了很多的不一致和偏差。同時，隨着業務變化的速度越來越快，同時維護多個訂單服務的工作量很大，響應速度越來越慢，這就要求對於所有的訂單服務進行抽象、複用和包裝，這就是業務中臺出現的原因。
如下圖是最簡單的業務中臺的服務，也就是訂單中心的服務，所有的前臺應用當需要創建訂單的時候，統一調用業務中臺的訂單服務，由這個服務統一生成產品訂單，從而保證了訂單邏輯的一致性和維護的高響應性。
雙中臺的典型場景用例：動態價格
數據中臺不僅爲前臺應用直接提供調用服務，並且也能夠爲業務中臺提供數據和智能的服務。
下圖是典型的雙中臺協作的場景用例：動態價格。
這個場景在很多需要實時計算動態價格的業務中存在，比如機票預訂和滴滴打車的下單服務中，每一個訂單的價格都是實時根據當前的數據計算生成的。
如上圖所示，業務中臺統一爲不同的應用提供訂單生成服務，而在生成訂單的過程中，需要根據不同用戶的情況，動態計算一個價格。這種情況下，業務中臺就需要調用數據中臺中的動態價格計算模型。這個模型從分佈式數據網格（Data Mesh）中獲取產品、用戶等歷史數據，同時獲取實時的訂單數據，最終計算出最優的價格，返回給業務中臺的訂單服務。
而這個動態價格的智能服務可以同時被業務中臺和其他業務前臺所調用，所以，數據中臺是同時爲業務中臺和業務前臺提供數據和智能服務的。
部分企業目前所實施的中臺，都是和以上三個業務用例類似的場景，就是將一些共有業務流程做服務化改造，從而變成可以被前臺快速調用的業務服務，提升業務的響應力，讓業務更智慧。
當我們看雙中臺服務化的過程時，不可避免地要面對很多已經有了後臺系統，特別是已經有了套裝ERP軟件的情況。這個時候，我們要解決的就不僅僅是服務化幾個核心能力的問題，而是以ERP爲代表的遺留企業架構和以中臺爲代表的新興企業架構的博弈問題了，這時候，中臺的實施就進入了第二個階段。
企業中臺實施的第二個階段：“去ERP化”
十幾年前，我作爲早期做BPR（業務流程再造）和ERP（企業資源管理系統）的顧問，經歷了原來以進銷存爲核心、系統分散數據不拉通的蠻荒階段。那時候的企業對於ERP的追捧，就和現在追捧中臺一樣。當時要解決的問題是將企業的流程梳理清晰，做到資源的集約化管理，從本質上講也是解決流程複用、業務能力化的問題，只不過那時的技術實踐方法是套裝軟件，通過Oracle EBS或者SAP ECC這樣的商業閉源軟件，開箱配置後使用，用國外成熟標準化的流程來驅動企業的業務。
曾幾何時，ERP是企業現代化管理制度的代表，上了ERP表示企業流程優化、資源集約化的成功，但是經過了十幾年的發展，原來的ERP系統已經不足以滿足當今企業的訴求，主要原因如下：
套裝ERP軟件的弊端
- 商業軟件，響應慢
大部分的ERP系統是商業軟件，是按照License來授權的，企業只有使用權，這就導致當企業的業務發生變化的時候，需要找到原廠進行重新配置或者新開發，響應比較慢。
- 封閉架構，不開放
套裝ERP軟件是封閉架構，技術不開放，導致企業無法對它進行大的功能上的擴展，只能像打補丁一樣，構建一些外掛，而且效果往往都很不好。
- 單體架構，彈性不夠
過去的套裝ERP軟件一般都是巨型單體架構，天生的彈性不夠，不能夠滿足持續增長的性能需求。
- 昂貴的升級和維護成本
套裝ERP軟件的升級和維護成本一般來說都很貴，導致有的的企業抱怨，不上ERP會死，但是上了ERP，費用太高，負擔很重。
過去，企業使用套裝ERP的核心原因是需要複製和遵循ERP軟件裏內置的那些業務流程，在某種角度上講，過去ERP系統的實施其實是“買流程送軟件”。
但是，中國的企業已經建立了適應中國市場特色的組織結構和業務流程體系，而且互聯網的快速普及，導致原來靜態，標準化的業務流程已經不足以支撐企業的快速響應。
這種情況下，一些領先的企業對於ERP這樣的核心業務系統的價值訴求從原來的固化流程到了快速響應前臺市場變化的新階段。
而與此同時，ERP這樣的以流程爲核心的組織形式也轉向平臺化的組織形式，而這也是中臺的核心理念。
企業組織結構從流程式協作走向平臺式協作
ERP的實施過程中，會制定很多的流程、崗位、職責，從而讓多個部門能夠在統一的流程下有機的協作起來，我把這種組織形式叫流程式協作，如下圖所示：
這樣的好處是，在預設好的業務流程、分工職責下，不同的部門做各自的事情。比如研發部門就關注產品的先進性，採購部門就關注採購的低成本，生產部門就關注產品的高質量，我們默認爲只要各個部門按照制定的流程和KPI協作，就可以實現企業的業務戰略。
但是，我們會發現，這個圖是從企業內部視角來看的，並不是從客戶價值視角來看的，天然把企業分成了外部和內部。
而隨着互聯網的出現，外部競爭格局越來越複雜，企業需要圍繞客戶價值來組織經營，一些領先的企業倡導，所有組織單元和業務部門都要產生客戶價值。
但是ERP時代的流程式協作就在客戶價值之間構建了一堵無法逾越的牆，因爲研發部門只關注技術的先進性，不關注客戶是否買單，而採購部門只關注低成本，不關注技術的先進性。每一個流程節點和業務部門重點關注的是給自己設定的KPI，而不是客戶價值，導致局部利益大於全局利益。
如何打破這堵牆？
這不是一個簡單的事情，從原有的遺留系統，特別是ERP這樣的套裝軟件中區解耦業務流程，做服務化改造本身是一個很複雜的工作，並且在改造的過程中，牽一髮而動全身，很多企業會發現，最終的結果就是會將原來的單體ERP系統拆解成爲分佈式的，去中心化的ERP微服務集合，我稱這個階段爲“去ERP化”階段。
中臺建設對於一些已經有ERP系統的企業來說，就是“去ERP化”，將中心化的單體ERP系統拆解成分佈式、微服務架構的開放平臺，而不僅僅是“能力複用平臺”。
在這樣的業務開放平臺的基礎上，能夠打破企業內外部的邊界，讓所有的業務部門從後端走向前端，通過中臺支撐敏捷前臺，創造客戶價值，我們把這樣的協作形式稱爲“中臺時代的平臺式協作”。
從資源計劃爲中心轉變爲以客戶爲中心
ERP系統的全稱是企業資源計劃系統（Enterprise Resource Planning），顧名思義，是以企業的人、財、物資源集約化管理爲目標的系統。
ERP系統的典型場景是流程的複用，定義業務流程模板，然後把一套業務流程儘可能的複製到不同的業務領域和客戶需求上，從而實現資源調度的集約化，是典型的計劃型經濟的思路，強調標準化和資源的複用節約。
而在VUCA的市場環境下，企業面臨的是客戶越來越多樣化，個性化的需求，越來越強調以客戶爲中心去動態的組織資源爲客戶提供服務。
這就要求後臺業務系統能夠更加靈活的支撐前臺不斷變化，個性化的客戶需求，這和ERP系統的核心理念及本質是相違背的。
這種情況下，原來的ERP系統必須要將以流程爲獨立單元的模塊拆解爲以客戶價值爲獨立單元的模塊。
同時，這樣的轉變也帶來一個巨大的挑戰，就是如何給員工打績效。
原來ERP時代的員工績效比較直接清晰，就是將業務流程績效分解到每一個崗位，比如完成率、審批率等。
但是，當轉變成以客戶爲核心的時候，如何度量績效呢？
企業希望每一個業務節點，所有的參與方都可以對齊到客戶價值，用產生的客戶價值來度量貢獻，這樣能夠更直接的激勵員工。
這是一個很好的願景，但是實現起來是困難的，那就是對於一些後端賦能型的業務單元，如何將它們關聯到直接的客戶價值上，這裏就需要利用全域的數據分析、建模，通過敏感性分析等算法技術來實時計算，這也就是數據中臺所需要提供的能力。
總的來講，對於那些擁有ERP系統的企業來講，中臺實施的深水區必然涉及到要重構原有ERP系統，因爲傳統ERP和中臺的核心理念是衝突的，所以我用“去ERP化”作爲企業中臺實施第二個階段的名稱，不意味着一定是要拋棄ERP軟件，而表示要將傳統的以資源計劃爲核心，以集約化爲目的的業務系統轉型爲以客戶爲中心的業務中臺。
“去ERP化”的過程一般會分爲兩個步驟，由於篇幅原因，這裏我們簡單介紹一下：
一、將相對比較獨立的真正的企業後臺，比如財務，人力資源這些模塊保留在後臺ERP系統，其他的業務模塊基本上都會從單體架構變成分佈式的微服務架構，如下圖所示：
這個拆解重構的過程，最重要的一個標準就是將原來的ERP流程拆解出可獨立提供業務價值的微服務。
在這個階段，我們認爲，偏後端的ERP模塊，比如財務、人力資源，還是會保留的，拆解的目的不是爲了微服務而微服務，是爲了能夠對齊和提供客戶價值。
二、一切應用雲化，應用與數據分離。
在第一步的基礎上，我們展望未來，會發現有一個趨勢：最終，一個個的單體架構的後端系統都會隨着雲計算、大數據處理技術的發展，變成一個個的可獨立運行的微服務。
企業的後臺系統會被分解成一個個的分佈式的微服務架構，能夠被管理、被編排、被治理，每一個微服務有自己基於雲的數據存儲，物理上是分佈式的。
小結
我用下面這張圖來概括中臺發展的三個階段，最終我們發現，對於那些已經有ERP系統的企業來講，中臺的建設本質就是利用微服務架構構建開放業務平臺來替換閉源單體架構的ERP系統的過程。
中臺的構建過程是企業轉型的過程，是企業從流程爲核心走向以客戶爲核心的轉型，是企業從以人的經驗驅動走向數據智能驅動的轉型。
中臺概念的崛起和落地代表了中國部分領先企業逐漸走入了企業管理體系的無人區，已經沒有以前的西方先進管理經驗可以照搬，需要的是快速試錯和高速響應的能力。
而這一切，也許要從“去ERP化”開始，讓我們和過去的ERP說一聲“珍重”。
作者介紹
史凱，花名凱哥， 20 年企業信息化、數字化轉型和諮詢實施經驗，從早期的業務流程（BPR）、企業資源計劃系統（ERP）的實施到雲計算、大數據、PaaS平臺實施、IT規劃，爲衆多行業頭部企業提供數字化轉型諮詢和規劃實施服務。曾在IBM、埃森哲、EMC負責企業信息化諮詢，目前是ThoughtWorks數據和智能事業部總經理，精益數據創新體系的提出者，深度思考者和作者，是數據中臺、數據驅動的數字化轉型的倡導者和實踐者，2019 年被評選爲全球DataIQ100 的數據賦能者，騰訊雲最有價值專家TVP。