你的企业真的需要「数据中台」吗？

作者：铁叫兽

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一、如何理解数据中台

在解决你是否需要数据中台这个问题之前，让我们先理理它究竟是什么。

它是工具？是方法？还是组织架构？我的回答是：都不仅仅是。

数据中台包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。

企业所属行业不同，经营策略不同，从而数据场景也千差万别。再加上企业人员运用数据的能力参差不齐，这就导致了每一家企业的数据中台都是独一无二的，不是购买一个所谓的数据中台工具就能解决的。当然合适的工具是可以降低企业应用数据难度的，这是强调的是「合适的」，而不是「高级的」。

既然每一家企业的数据中台都不一样，那市面上是否有成功案例可以借鉴？

有，阿里巴巴是目前成功实施数据中台项目的企业，也是第一个提出数据中台概念的企业，这里有必要简单了解下这段历史：

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二、数据中台出现的前提

回顾这段经历你会发现，它的出现基于以下前提：

1、丰富的数据维度

TCIF & IDMAPPING，淘宝消费者信息工厂和用户识别，打通了阿里集团所有相关业务域，建立了几千个标签来刻画用户画像。比如：你的真实性别、购物性别、音乐风格偏爱是「R&B」、你的线上购物行为特征是「爱薅羊毛还是财大气粗」等等。

2、多个大数据场景

数据服务支撑了阿里妈妈、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景，每天都有上亿的调用次数。通过业务效果反馈，进而不断优化调整数据和模型。

根据以上两点，下面列举几个简单的例子：

【企业A】

主要通过 APP 运营专业类内容收取广告费，提供免费的 WIFI 服务吸引顾客，随着 DAU 的增加，需要给用户提供个性化内容。

大数据场景：目前比较合适的是启动一个内容推荐类的算法项目，但在可见未来的情况下，没有看到更多数据场景。

【企业B】

主要通过在线下门店和线上互联网的方式进行水果销售，目前门店数量已超过 1000 家。需要用大数据来精细化运营用户和商品，目前已经搭建了大数据平台构建了数仓。