Gartner：数据中台到达炒作顶峰，可封装能力助力实现价值
有一个概念在国内非常火爆，在国外却鲜为人知，这就是数据中台。数据中台是在传统平台之上建立的共享服务层，提供集成能力，并增加新的可复用能力。由于特殊的市场环境，数据中台近几年在国内持续升温，据Gartner判断，目前数据中台已经到达了炒作的顶峰。
客观而言，数据中台虽关注者众，但总体处于探索阶段，尚未释放出真正潜力，更遑论满足用户期望。数据中台未来走势如何，怎样才能快速实现并释放潜在价值？近日Gartner研究总监孙鑫接受了记者的采访，他表示，数据中台需要可组装式架构方能实现业务价值。
市场虽热，商用仍需循序渐进
随着数字化转型的推进，很多企业出现了越来越多的技术生产者，他们使用新的工具和软件进行决策。Gartner曾经调研了5000名公司员工，发现40%的业务端员工已经变成技术生产者，会用技术改善和加快决策。而理想中的数据中台是一个决策平台，可以复用能力帮助做决策。因为相比于过去小数据时代做决策比较简单，现在大数据时代做决策的频率加快、难度加大，这就需要通过中台找到一些可复用的能力，从而赋能技术生产者。
用户决策过程中会遇到哪些问题？Gartner对此也进行过调研，发现用户反馈集中在数据方面，如缺少正确数据、数据质量差、数据解读有问题、数据孤岛等。数据中台强调复用能力，这种复用能力比传统SaaS所提供的能力更宽泛、更灵活，比PaaS平台更贴近业务，可以被广大业务用户所使用。这种复用能力可以很好地规避烟囱式架构，避免重复建设或者资源浪费，从而降低成本，这也是很多企业建立中台的初衷。
值得注意的是，数据中台目前在国内处于初探阶段，尚未完全发挥潜在价值，特别是很多企业对于何为中台仍有疑问。孙鑫认为，之所以大多数国内企业对于中台认知度较浅，是因为中台是从互联网企业开始的，互联网企业具有数字化原生的特点，中台是在其业务演进过程中逐渐自然产生的。其他传统企业在数据分析方面成熟度相对较低，尚未用到增强型分析能力或者组装式分析能力以完善数据分析。
特别是人才方面，大多互联网公司拥有大量数据分析专业人员，做数据中台水到渠成；而其他很多企业缺乏专业人员，他们只重视结果，更希望IT帮忙解决问题。
因为上述原因，数据中台推广缓慢就不难理解。孙鑫认为，并不是所有企业都一定要上线数据中台，而是要根据自己的状态和能力来决定。孙鑫预测，金融、电信、快消品、互联网等领域具有数字化原生的特点，他们将是数据中台的尝鲜者；相反，传统企业一开始就高举高打上马数据中台并没有必要，而是需要一个循序渐进的过程。
Gartner认为，做决策时数据是非常重要的资产。Gartner预测，第一，2022年90%的企业战略将明确提到信息或者数据是企业的重要资产，数据分析是必不可少的能力，未来企业会进一步提升数据利用能力；第二，2022年30%的首席数据官会与首席财务官合作，重视企业信息资产，从而改善信息管理和效益。
Gartner建议：创建“积木”，引入可组装式架构
为了更好地助力数据中台落地，Gartner提出了可组装的智能企业概念，以及在可组装的企业中创建丰富的“积木”。
Gartner预测，到2023年60%的主流企业将把可组装企业作为战略目标，并将使用越来越多的封装业务能力。“这表明，搭建中台的最终目的是让用户使用，只有用户不断地把‘积木’组装起来，实现更多创新型、数据变现型应用，才能大化实现中台价值。”为此，孙鑫认为，对于中国客户而言，部署中台需要引入可组装式的架构。
Gartner把企业可以构建的积木称为可封装的业务能力（PBC）。PBC是一个打包业务能力，由软件定义，大多数时候以API service和模块化的形式交付。
Gartner表示，PBC具有四个属性。第一，高度模块化的组件，可快速应用到企业业务场景中；第二，有足够的自主性，能够自给自足，确保组装时有足够的灵活性；第三，可以被编排，“积木”能够按照一定流程和事件接口，或是通过API打包成一定流程；第四，组件可以被发现，确保对封装的业务能力做到语义清晰的设计，可以轻松获取。
孙鑫提出，数据中台需要如下类型的PBC。第一，封装的分析能力PBC，以便助力决策制定。第二，自服务能力，传统的IT驱动报告报表不再能够满足用户需求，需要被封装起来，和自服务分析能力一起交付到业务中，用户可以通过低代码或无代码的形式做探索性拖拉拽式分析。第三，由机器学习赋能的预测分析能力，通过更好的预演和预测让分析更有效。
孙鑫认为，可封装的业务能力能够助力实现快速创新，因为业务应用和数据分析有高度可复用性，如果被再次利用，可避免从头开始，节省大量时间和精力，也避免了烟囱式建设和资源浪费，让用户更自由、成本更节约。
此外，可封装的业务能力还可以通过让用户更多以自服务的形式搭建应用，从而让用户在应用开发和数据分析中从被动走向主动。用户在组装过程中还可不断提升自己，进一步提高技能技巧。
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