2019年是數據中臺元年，中國整個IT行業在這一年掀起一股新的浪潮，數據中臺這股潮流正席捲IT界的各個角落，並通過各種自媒體發酵滲透到各行各業。數據中臺在大數據時代的背景下格外引人注目，一些有前瞻性的企業都在探討和摸索數字化轉型之路，熱議有關數據中臺的話題。有人認爲這又是一波炒作，從而收取企業智商稅，類似於最近這兩年炒作的人工智能、區塊鏈，也有人認爲這是企業應對危機的自我驅動力。利用數據進行變革、企業數字化升級，已經有一些巨頭企業從中獲利，但對很多企業來說還充滿了疑惑。
可能很多人還不知道什麼是數據中臺？
數據中臺到底有什麼用？
我們公司適合建數據中臺麼？
數據中臺能短期能看到效果麼？
行業裏有沒有好的數據中臺案例？
該如何建立自己的數據中臺？
建數據中臺需要投入多少人力、財力、物力？
數據中臺在中國落地生根，阿里巴巴的貢獻巨大，主要有兩個方面的原因：
第一，基於內部海量數據應用的數據中臺實踐經驗，以及對新零售、新金融等互聯網技術和思維爲核心的數據賦能業務的大膽創新，引領行業嘗試和認同數據中臺理念。
阿里自從2014年從芬蘭Supercell公司取經中臺的理念後，在阿里集團內部開始積極實踐，提出了"大中臺，小前臺"的組織架構和業務架構，通過統一、高效的後端系統支撐前臺的各種應用場景，減少冗餘投入，提高應用開發效率。2018年開始，數據中臺逐漸開始在互聯網企業落地。2018年9月份，騰訊宣佈成立雲與智慧產業事業羣和技術委員會，打造技術中臺。2018年11月份，阿里雲事業羣升級爲阿里雲與智能事業羣，開始對外輸出中臺能力。2018年11月份，美團打通大衆點評、摩拜等各業務間的數據，打造自己的數據中臺。2018年12月份，百度調整組織架構，打造自己的數據中臺作爲百度發展戰略。2018年12月份，京東也大規模調整組織架構，增設了的數據中臺部門。
第二，持續對政府、對社會擴寬基於數據的宏觀認知，並積極實踐基於數據創新的城市大腦。
阿里持續提倡："未來數據將會是生產資料，計算是生產力，互聯網是生產關係，只能時代是基於這些改變而隨之發生巨大的社會變革。未來30年，智能技術會深入到各行各業，將會改變傳統制造業、服務業、教育、醫療，這些都會因爲數據和計算而改變。IT技術已經讓20%的人受益，而DT時代和AI時代的數據技術會讓80%的人受益，並進一步落地爲城市大腦、ET"
2016年10月份，雲棲大會上城市大腦首次亮相。
2017年3月份，雲棲大會深圳峯會推出ET工業大腦和ET醫療大腦。
2017年6月份，雲棲大會在上海峯會推出ET環境大腦。
數據中臺能否從自發的單點狀態、媒體熱點，變成數字經濟的基礎，取決於以下幾個認知能否被業界廣泛接受並共同努力。
第一，數據中臺需要提升到企業下一代基礎設施的高度，並進行規模化投入。
數據中臺的目標是提供普惠數據服務，在"互聯網+"和"智能+"的推動下，數字產業化和產業數字化成爲數字經濟的兩大基礎。數字產業化從C端市場起步進而走向B端市場，產業數字化天然在B端市場。數據中臺只有在B端市場被企業提升到下一代基礎設施的高度，才能幫助企業從根本上解決數字化轉型過程中遇到的瓶頸和痛點。比如數據孤島、數據資產化程度低、數據服務提供效率與業務訴求嚴重不匹配等。相比於信息化部門把數據中臺中的某些功能和特性作爲新技術來局部驗證和引入，數據中臺更需要企業從戰略高度進行頂層設計、確定規模化投入政策、設置更合理的組織架構，才能夠確保數據中臺作爲數據應用的基礎設施並落地建設，承擔起企業數據資產全生命週期的管理。
第二，數據中臺需要全新的數據價值觀和方法論，並在其指引下形成平臺級能力。
數據中臺所包含的數據技術創新可以在成熟的平臺型企業內部孕育，技術的創新和融合應用於很多貼近業務的創新應用場景。但數據中臺不僅僅是技術平臺，倘若停留與此，就完全忽略了IT到DT的本質變化是圍繞數據資產，企業面臨的主要矛盾是無法解決業務端的靈活性和經營管理穩定性之間的衝突，單純地增大技術投入和人才投入都無法保障企業經營效能的持續提升。只有秉持數據價值觀和方法論，纔可能系統性地解決企業經營發展圍繞數據的諸多問題，誰能率先解決面向數字經濟特徵的全新數據價值觀和方法論問題，並打造出平臺級能力，誰就能真正意義上幫助企業把數據用起來。
第三，數據中臺圍繞業務、數據、分析會衍生出全新人才素養要求，需要儘快啓動人才儲備。
人才永遠是瓶頸，並且人才的具體定義在動態變化，需要爲人才準備成長的土壤。信息化歷程中從簡單的搭建網站，單功能系統開發，到複雜系統開發、建設、運營，再到新技術引入等都曾經是人才具體定義的重要關注點。在社會範圍內，信息化人才天然趨向兩類企業：成熟穩定的平臺型企業和成熟平臺潛力型企業。企業只有圍繞數據中臺明確了人才在企業的定位和職業通道，纔可能吸引到或培養出擁有業務、數據、分析等綜合素養的新型信息化人才，企業在數據中臺人才儲備上需要儘快做起來。
讓數據用起來，既是終極目標，也是數據中臺腰圍處於不同數據認知成熟度階段的企業實現的一個個具體的目標。業務不會停滯，信息化不斷追求自身的價值，數據部門力圖與業務部門具有同等組織地位和話語權，業務部門不斷提出新的挑戰，政府在加速拉動數字化經濟建設等，在這些因素的共同作用下，數據中臺未來會經歷以下幾個發展階段：
第一階段，數據中臺探索
這個階段是過渡階段。一方面，傳統的數據應用過往都是從外往內的，比如零售行業要做精準營銷，在廣告上砸錢，做用戶畫像分析，利用外部的技術、數據、資源哎服務內部需求，但是做完了會發現企業自身沒有沉澱，又回到了原點。另一方面，還是要藉助一個個具體的場景化數據應用來推動企業對數據中臺的認知，積累各行業的業務和服務經驗快速迭代和打造數據中臺。
這個階段會將數據生命週期各個階段的技術與現有業務場景或創新業務場景結合，迅速形成可見、可展示的業務成果。特點是項目短小精悍，容易見效果，缺點是由於缺乏數據中臺整體規劃及讓數據用起來的完整流程設計，無法對衆多單個數據應用沉澱的數據形成通用數據資產，每個項目都需要從頭到尾走一遍，當應用需求爆發式增長時，底層數據支撐的效率會大幅度下降，甚至影響最終的業務效果。
第二階段，數據中臺整合數據應用提升效率
這一階段的特點是構建數據中臺的技術、理念、方法論是可複製的，市場上已有成熟的支撐數據中臺高效運轉的平臺級產品。企業通過規劃、建設、實施數據中臺能夠具備三方面的基礎能力：
1.數據的多樣性、多態性、多雲連接能力。交換的能力用來解決企業有哪些數據、數據在哪裏等問題。
2.數據資產化的能力是數據中臺建設的關鍵，包括清洗、加工、治理、安全、質量等工具模塊及實施方法論。
3.數據服務化的能力，用數據技術來使用數據的方法。
有了這三種能力，就能將上一個階段構建起來的場景級數據應用，甚至是歷史建成的系統都整合成企業級數據應用平臺，既能滿足原有系統對數據的需求，又能快速滿足新業務場景對數據的需求，將數據作爲資產上架，成爲共享的生產要素。
第三階段，數據中臺重構數據空間和業務空間
到了這個階段，數據中臺已經成爲企業數據資產的核心能力和基礎，通過快速構建數據資產體系，幫助企業真正實現對其全量數據的有效管理。業務和業務流程本身都可以通過適當的顆粒度進行數字化解耦和標準化，企業能夠以自我爲中心構建更加宏大的產業、行業價值鏈範圍的數據空間和業務空間，以數據編排的方式響應業務需求，徹底顛覆傳統的軟件工程方式，業務實現自流程化，數據實現自我管理能力。
2019年是數據中臺爆發的元年，圍繞數據中臺的各種展會、發佈會、產品也都紛至沓來。阿里、騰訊、華爲做的是雲計算基礎設施，客戶要做雲計算的時候，他們就會給出解決方案。同樣數據應用也需要基礎設施，當企業需要數據應用時，數據中臺就會給出整體的解決方案，真正讓企業的數據用起來。
數據中臺的需求不是來源於外部，而是來自內部，來自企業對自身未來發展的擔憂。數據中臺是增援未來，是以發展的觀點解決企業面臨的問題，面對不確定的未來，企業無法確認今天的數據未來會怎麼用，會產生什麼樣的價值，所以才需要數據中臺。現在把數據源源不斷地接進來，源源不斷地進行資產化、服務化，未來當企業看清楚業務場景，把對數據的需求輸入數據中臺時，才知道原來數據可以這樣使用，才知道怎麼去適配。數據中臺是對未來場景的能力支撐，是增援未來的能力。
數據中臺已經掀起了序幕的一角，後面的精彩世界需要政府、產業、行業、領先企業共同演繹。歡迎各個企業走進數據中臺的世界。