問題一：是什麼催生了數據中臺？
問題二：數據中臺、 數據倉庫 、數據平臺、數據湖有何區別？
問題三：數據中臺只是一種技術嗎？
問題四：究竟什麼樣的企業更適合做數據中臺？
問題五：數據不多的企業能不能做數據中臺？
問題六：現在建設數據中臺是價格高於價值，還是價值高於價格？
問題七：數據中臺企業要不要自己做上層應用？
問題八：我該如何快速掌握數據中臺必備技能，早日成爲數據中臺企業的一名干將！名利雙收！
如果在科技圈組織一次評選，選出過去一年裏最火的技術概念，中臺必定能收穫不少選票。
從去年開始，阿里、騰訊、百度、京東、美團、滴滴等互聯網巨頭先後開始了組織架構調整，意圖建立中臺架構體系。很快，不少中小企業也羣起而效之，吹響了向中臺架構轉型的號角。一時間，中臺彷彿成了企業的萬金油，不管什麼毛病只要有了中臺就能藥到病除。
但中臺到底是什麼？什麼樣的企業應該建設中臺？中臺到底應該怎麼建？許多人都是一頭霧水。
先前，數據中臺領域最爲領先和活躍的四家企業，在杭州湖畔大學烹茶論道。袋鼠雲CEO拖雷、奇點雲CEO行在、數瀾科技CEO風劍和新華智雲CDO介然，圍繞當前關於中臺大家最想了解的問題展開了激烈討論。
大講臺經過整理和精簡，特將幾位專家的精彩觀點輯錄於下：
一、是什麼催生了數據中臺？
行在：
某種意義上來說，是場景和業務需求倒逼出了數據中臺。很多企業以往的業務系統是條塊化建設的，例如淘寶和淘寶商城（天貓前身）各自都有貨源體系，但因條塊化建設，阿里巴巴難以看到自己的數據全貌，也無法將數據打通。奇點雲曾服務過的一家大型綜合體內部有12個系統（來自不同的供應商），分別都包含消費者信息，但無從整合。而數據中臺可以做到。
風劍：
多雲適配，也是推動數據中臺出現的重要原因之一。上雲已成爲DT時代企業的共識，但認爲上雲就可以消除數據孤島，其實也很大程度上誤導了企業和政府。這裏一套阿里雲，那裏一套華爲雲，大家互不相關，就好像你有一個山頭，我有一個地盤，反而加劇了數據孤島。國外曾有一篇報道，預測未來五年全球範圍內85%的企業會是多雲環境。既然多雲環境是必然的，底層的數據能力如何整合打通？這時候大家發現，無論是什麼樣的IT系統或者雲架構，無論是在哪朵雲上，通過數據中臺，都可以讓自己的這些系統的數據互聯互通，在企業購買和使用的多個雲環境中的數據自由流動。正是多雲環境的產生，決定數據中臺未來會變成企業的一個必選項。
二、數據中臺、 數據倉庫 、數據平臺、數據湖有何區別？
行在：
數據中臺可以實現從看，到用，到賦能。20年前，數據倉庫出現，企業在數倉上建BI給決策者看報表，是“看”的階段。後來阿里發現，數據可以爲一線運營的“小二”所用，還可以搭建TCIF（消費者信息數據系統）幫助阿里瞭解消費者、優化廣告投放，也就進入“用”的階段。在“用”的基礎上，數據中臺可以爲企業“賦能“，實現降本增效。簡單來說，“用”和“賦能”是數據倉庫無法實現的”中臺“價值。數據湖則像一個雜貨鋪，更多是堆集數據，而數據中臺不僅需要“存”數據，還是要把它“通”、“用”起來，因此中臺更像沃爾瑪或者淘寶，分門別類，清晰可見。
介然：
平臺更強調系統的建設，而中臺更強調能力的服務。媒體對數據的依賴非常強——線索發現、自身績效評估、稿件編輯校驗等都需要數據，可以說在媒體行業，數據就是生產資料。在平臺的階段，更多的是爲了收集數據，管理數據，而數據中臺則是要爲媒體建立核心能力，提高發現新聞線索的能力、內容生產能力、新聞傳播的能力以及信息追蹤的能力等等。
拖雷：
以京東的“亞洲一號”爲例，如果今天的“亞洲一號”只有倉庫而沒有管理系統的話，可能就是數據湖。但今天“亞洲一號”最強的不是在於這個倉庫面積有多大，放了多少貨，而是在於管理系統能很方便地管理任何貨物，比如知道任何一件貨物的位置、數量，可以快速獲取、配送，以達到高效管理。這就是數據中臺的能力。
風劍：
數據湖爲構建數據中臺提供了一個良好的基礎，大量數據的整合沉澱爲數據的接入、使用提供了一定便利，但這隻解決了“看見數據”的問題，並沒有解決“數據怎麼用”這個問題，在未來面對不確定性的場景時，數據中臺相較於數據湖將發揮出更強大的功效。
三、數據中臺只是一種技術嗎？
拖雷：
數據中臺更多的是一種理念。對於企業來說，數據是能源，是生產資料，可以爲下一階段的智能化打下良好基礎。所以今天的數據中臺對於機構、企業，就是構建一個數據大腦。產品做得好，組織架構配合得好，當然這顆數據大腦會運行得更好。數據中臺的構建可以分成五步：第一步——數據資產盤點，就好像盤點家裏有多少食材，能做多少菜，梳理完才知道想做什麼，能做什麼；第二步——數據中臺建設，這就需要一個具體產品來做支撐；第三步——數據的清洗和加工，好比造房子前要先打地基，乾的都是髒活、累活，而這部分工作也是最會被誤解的，因爲業務方看不見；第四步——數據的應用，對於很多企業來說，他們最關注的就是數據能不能用起來。第五步——持續迭代，真正的數據中臺需要持續迭代，而不是一勞永逸的。
介然：
我們把數據中臺的英文定義爲Office而不是平臺（Platform），說明它並不是一個純技術上的概念。數據中臺需要技術，但絕不僅僅是技術。
四、究竟什麼樣的企業更適合做數據中臺？
介然：
做數據中臺的核心，還是要強調數據在業務上發揮價值。如果說任何一家機構的業務需要利用到數據去改善或提升它的業務價值，那它就適合做數據中臺。媒體大腦數據中臺有一個用戶是江西省融媒體中心，該中心通過中臺打通省市縣三級融媒體中心和互聯網數據，做到百縣聯動，省宣可以更好地協調全省媒體資源，講好江西的故事；而地縣級的基層融媒中心也可以通過媒體數據中臺提高生產效率。
風劍：
數據中臺的服務對象不會止於某個特定的行業或羣體。再過十年，不管你是什麼樣的客戶，是政府還是企業，都需要數據中臺。就像ERP之於企業，所產生的價值是滲透到企業中的角角落落，這就是我爲什麼說數據中臺一定是一個企業級的戰略，而非部門級的。
拖雷：
現在是信息化2.0時代，數據中臺把數據彙集在一起，形成企業的數據大腦。到了信息化3.0時代，會真正形成智能化趨勢，未來所有的企業都是數據化企業，需要利用大數據來作爲驅動力。什麼樣的企業更適合做中臺？就好比每個人需要代步工具，有的人買汽車，而有的人買自行車就行了。同樣的，每個企業都需要一個數據中臺，一個數據大腦。不要覺得數據中臺就是一輛汽車，它也可以是自行車、電動車。代步是一個剛需，數據化驅動也是一個剛需。
行在：
用老套的話說，數據中臺、數據驅動一定是未來，這和20年前互聯網爆發的時候一樣，誰先用誰先受益。
五、數據不多的企業能不能做中臺？
介然：
數據不全、不夠用是普遍現象，今天企業能夠意識到自己的數據不夠用，已經是一個進步。很多企業可能不知道自己有多少數據，也不會想到如何把數據用起來。
同時，數據中臺不僅要幫助企業把自己的數據用好，還要能把企業要用到的數據彙集到中臺裏來，將不足的數據通過行業甚至互聯網數據補足，這樣價值更高。以媒體行業爲例，我們要打造面向媒體的數據中臺，而當前媒體自身數據的業務價值可能還不如行業數據的價值高，所以彙集行業產生的數據也應是中臺能力的一部分。我們長期的願景也是要打造'開放數據分享的第一平臺，將開放數據和媒體技術相結合。
行在：
建設數據中臺有三個階段，在線化、數據化和智能化，三階段相輔相成。在數據化環節，往往難以要求企業在做中臺之前都已經有非常完備的數據。奇點雲的做法是幫助客戶產生新數據，通過AI、IOT來幫助客戶補充數據。另外，與新華智雲相似，也會加入互聯網公開的數據來豐富數據。舉個例子，我們有一位做生鮮超市的客戶，以前通過買手在Excel裏計算明天要進多少生鮮，我們入場後爲他們建了一個智能訂貨的算法，一方面做了數據升維，把周邊的消費者信息、天氣、節假日等考慮進去，另一方面用算法代替了人工經驗。做出來效果很好，比歷史提升了35%。我們做中臺的公司除了幫客戶解決TA數據使用的問題，還要幫助TA解決數據生產的問題。數據中臺賣產品，也要賣服務，二者不可分割。
六、現在建設數據中臺是價格高於價值，還是價值高於價格？
風劍：
相比國外，國內對企業軟件付費的意向是很弱的。另外，很多行業會設定許多准入標準，比如證券行業、金融行業，而標準都是十幾年前定的。
拖雷：
袋鼠雲給客戶帶來的價值遠遠高於數據中臺服務的價格。未來的企業服務一定要做到價值驅動，不做價值驅動的話跟外包就沒有區別。而且我相信環境在好轉，付費意願會越來越強。中國的2C發生天翻地覆的變化花了10年左右，中國的2B我相信也一定會有天翻地覆的變化。關鍵企業願不願意改變，我們願不願意改變，這是很關鍵的基礎。
七、數據中臺企業要不要自己做上層應用？
拖雷：
客戶其實有不同類型，如果有比較懂技術的客戶（例如企業的技術部門），TA知道這個東西能帶來的價值，就會直接買我們的平臺產品。如果是企業的業務部門，則往往更關注數據中臺完成後能爲業務帶來什麼價值。
風劍：
數瀾科技的願景是成爲客戶信賴的數據應用基礎設施供應商，就像建造樓房一樣，通過數瀾紮實的技術能力和行業最佳實踐，給企業提供一箇中臺底座，賦予企業超乎想象力的未來空間。想盡辦法把過往的一切業務數據化，匯聚聯通，再想盡一切辦法把這些數據變成可用的資產，最後提供工具方法技術把這些資產沉澱爲數據服務。目標在於讓客戶的數據可見、可用、可運營，但數據中臺的價值基礎，是客戶是否主動去擁抱科技帶來的變化。不會有人比企業更懂自身的業務，數瀾是要幫企業構建數據能力，幫助企業解決更通用的場景化問題。
介然：
公司裏有媒體從業經驗很豐富的人，和阿里過去的技術經驗豐富的人結合在一起，是可以攻克一些問題的。如果我們只做技術性的平臺，在媒體行業裏會比較難生存。中臺到底是技術推動還是業務推動，我覺得不一定要分得很清楚，它可能是一個綜合體。只不過今天新華智雲的中臺一定需要解決媒體行業的業務痛點。
行在：
我們不僅提供底層數據平臺的產品，例如奇點雲自研的大數據智能服務平臺DataSimba，同時也希望我們的行業專家能和客戶一起共創，讓土地（底層數據平臺）變得肥沃的同時也能爲客戶種出幾棵蘋果樹（數據應用）。才能讓客戶真正實現數據化企業運營，盤活企業的數據資產，創造更多商業價值。奇點雲現在主要是在零售行業，但我們絕對不止於零售。未來我們一定會多行業拓展，大家也會在這個生態裏不斷成長。
拖雷：
我們不同的企業關注點不同是很正常的，大家會形成一個生態，成爲夥伴。就好像有的服務商去做電網（數據中臺基礎設施），有的去做電器（數據應用），不會要求做電器的一定要去把電網也給做了，只做電器一樣能成很大的企業。
八、我該如何快速掌握數據中臺必備技能，早日成爲數據中臺企業的一名干將！名利雙收！
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我堅信：數據中臺、數據驅動一定是未來，這和20年前互聯網爆發的時候一樣，誰先用誰先受益，誰先掌握誰先收益。