对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。
一、什么是数据中台？
（一）前台、中台与后台
前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。
后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。
前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。
随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。
（二）“数据中台”的由来
“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。
阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。
阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。
二、企业为何要布局数据中台？
数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。
对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。
在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。
以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。
阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。
阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。
三、企业如何布局数据中台？
从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：
（一）连接
对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。
（二）沉淀核心能力
对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。
（三）把数据变成资产
根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。
（四）让资产发挥价值
数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。
再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。
在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。
如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。
新榜「矩阵通」就是集数据监测 、智能分析、 跨域治理、运营考核 、素材解析 、资产沉淀六位一体的多平台新媒体数字资产管理中台。
01 数据汇聚整合
「矩阵号资源」支持批量导入公众号、抖音、微博、视频号、快手、小红书等多个新媒体账号，实现跨平台统一管理，同时，支持创建任意多个分组，实现跨域、跨组治理，让管理更高效。
02 数据提纯加工
矩阵通「运营报表 」融合各平台图文、直播、短视频数据，自动按周/月/季度快速形成账号运营报表，展示团队趋势数据及排名情况，缩短数据统计时间，提升运营复盘效率。
03 数据服务可视化
矩阵通推出的运营数据大盘，可由系统自动生成可视化图表，智能分析运营数据，为企业总结营销效果、预测营销趋势提供参考。
通过“仪表盘”整合的数据，运营可快速汇总内容矩阵的传播影响力，了解作品发布趋势，还可分平台、分团队查看作品数据、直播数据，方便运营从多种视角分析数据。
04 数据价值变现
矩阵通「资产盘点」自动解析并保存各平台发布内容，提供原文链接及预览，支持下载单个作品或作品内的视频、图文、音乐素材，有效提高内容二次利用率 。
矩阵通提供一站式数字化矩阵管理服务和内容资产云解析存储服务，能帮助企业打破数据孤岛、驱动运营决策、降低管理成本。
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数据中台到底是什么？
数据中台不是一套系统，也不是一套产品，而是一种机制。在传统IT架构中，不同部门，不同业务系统和不同的数据中心会产生大量数据。这些数据如果烟囱一样是垂直划分的，彼此之间无法连接，我们也把这种数据叫做数据孤岛。分散在各个孤岛上的数据彼此独立，无法很好的支撑企业的经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务。因此，我们需要一套机制，利用这一套机制整合这些分散在各个孤岛上的数据，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台。
数据中台不会生产数据，只会对数据进行治理。数据中台具备4个核心能力：数据汇聚整合、数据提纯加工、数据资产化，数据服务化。
1.数据汇聚整合
数据中台的构建，第一步就是让企业内部各个业务系统的数据实现互联互通，从物理上打破数据孤岛。
数据中台需要对数据进行整合和完善，提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具，在简便有效的基础上，实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。
数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力，能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据，协助不同部门和团队的数据使用者更好地定位数据、理解数据。
同时数据安全、灵活可用也是绝大多数企业看重的，他们期望数据中台能协助企业提升数据可用性和易用性，且在系统部署上能支持多种模式。
2.数据提纯加工
将原始数据通过清洗、转换、加工等手段，变成对我们有价值的数据，这个过程就是数据的提纯加工。企业需要完整的数据资产体系，围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设，推动业务数据向数据资产的转化。
传统的数字化建设往往局限在单个业务流程，忽视了多业务的关联数据，缺乏对数据的深度理解。
数据中台必须连通全域数据，通过统一的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系，以满足业务对数据的需求。
3.数据资产化
为了尽快让数据用起来，数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力，让相关人员能够迅速开发数据应用，支持数据资产场景化能力的快速输出，以响应客户的动态需求。
多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。
此外，伴随着人工智能技术的飞速发展，AI的能力也被多数企业期待能应用到数据中台上，实现自然语言处理等方面的服务。数据洞察来源于分析，数据中台必须提供丰富的分析功能，数据资产必须服务于业务分析才能解决企业在数据洞察方面的短板，实现与业务的紧密结合。
4.数价值变现
数据中台通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力，以实现数据的更大价值变现。
企业期待数据中台能提升跨部门的普适性业务价值能力，更好地管理数据应用，将数据洞察变成直接驱动业务行动的核心动能，跨业务场景推进数据实践。
同时，企业对于如何评估业务行动的效果也十分关注，因为没有效果评估就难以得到有效反馈，从而难以迭代更新数据应用，难以持续为客户带来价值。
要想把数据用起来，四个核心能力都需要不断迭代和提升。从战略上来看，汇聚整合、提纯加工、服务可视化和价值变现的能力是数据中台最核心的竞争力， 是企业真正将数据转化为生产力、实现数字化转型和商业创新、永葆竞争力的保障。
国云数据成立于2013年，公司注册资本3000多万，由原阿里巴巴大数据中台团队创办，同时引入IBM资深企业级高管加盟，坐拥大数据产业园，总部坐落于苏州，拥有北京、内蒙、河南、湖南等多个分公司。公司旨在以核心数据中台技术及行业知识拓扑深度学习技术，打造政府城市大脑、校园智脑、数字银行、企业大脑等行业数据中台产品，帮助企业、银行等提供数字化转型的从数据智能到应用智能全方位高标准的规划化服务。