简介： 最近中台比拟热，但业界内并没有对中台有对立认可清晰的定义，很多人会把中台与数据仓库、数据湖一概而论。但须要揭示读者留神的是，数据中台并不是一个零碎，它首先是一种组织架构。

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（作者：DeeperMan）

数据中台要从“组织”登程

最近中台比拟热，但业界内并没有对中台有对立认可清晰的定义，很多人会把中台与数据仓库、数据湖一概而论。但须要揭示读者留神的是，数据中台并不是一个零碎，它首先是一种组织架构。

“中台”是马云提出来的，他是一位商业首领，不是技术专家，也不是数据专家。中台是与业务模式、组织策略相干的。将阿里巴巴调整成了大中台、小前台的架构，目标是让这家公司面对不确定的易变动的商业环境能够灵便疾速地做出反馈。

很多人都没有了解中台是一种组织架构，而全面地从纯技术或者纯数据的角度来了解中台。其实反过来想，如果中台是个技术或数据的货色，那应该是某位技术大牛或数据大牛提出来的。

中台，很多人都没有了解对。

咱们生存在乌卡 VUCA 时代

这个时代意味着咱们侧面对着一个易变（volatility）、不确定性（uncertainty）、简单（complexity）和含糊（ambiguity）的世界。

** 易变，V=Volatility（易变性）是变动的实质和能源，也是由变动驱使和催化产生的。
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· 特点：挑战自身与维持的时长是未知并且不稳固的，然而并非难以了解。相干信息通常是现成的。

· 举例：忽然来了一次疫情，工厂无奈动工，继而导致产品价格稳定。

· 做法：勤于闲时，将资源投入到准备力上，例如，放弃库存和储备人才。这些措施通常意味着大额的花销，然而投资应与危险水平匹配。

不确定性，U=Uncertainty（不确定性）短少预见性, 不足对意外的预期和对事件的了解和意识。

· 特点：只管不足额定信息，事件的根本因果关系已知。具备改革的可能性，但不肯定胜利。

· 举例：竞争者的新产品公布悬而未决，业务与市场的将来不够清朗。

· 做法：将资金投入信息的收集、剖析，并分享你的所得。这一做法与组织构造改革相结合时成果最佳，例如用信息扩充剖析网络，升高不确定性。

复杂性，C=Complexity（复杂性）企业为各种力量，各种因素，各种事件所困扰。

· 特点：这种状况包含许多互相连通的变量，有些信息是现成的，或能预测到。但想清晰地梳理其复杂程度与实质并非易事。

· 举例：阿里巴巴生意遍布多个国家，每个国家的监管环境千差万别，关税体系以及文化价值观也各不相同。

· 做法：重组、聘用或造就专业人士，积攒重组资源，应答复杂性。

** 模糊性，A=Ambiguity（模糊性）对事实的含糊，是误会的本源，各种条件和因果关系的混淆。
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· 特点：因果关系往往是不清晰的。没有先例可供参考，你面对的是“不确定中的不确定”。

· 举例：决定将业务拓展到未成熟的市场或新兴市场，或在主营业务范畴之外开发新产品。

· 做法：试验。了解因果关系须要一直提出假如，确保你可能从中失去教训，并将成绩广泛应用到理论中。

很多企业对于外部环境的不确定性响应比较慢，就很容易被竞争对手抢走市场额。

在乌卡时代，对于一个企业来说不在于你做了什么，重要的是你比你竞争对手多做了什么、你的客户真正感触到了什么、你构筑了什么样的新型能力。而想要快竞争对手一步或者几步，就必须让本人的企业灵便麻利起来。

“小前台，大中台”的组织架构，是应答乌卡时代的利器。它能依据内部商业环境的变动，迅速做出响应。

中台驱动业务翻新

中台把企业的公共资源和劣势收拢，造成火力中枢，赋能后方。中台是产品、研发、经营市场、财务后勤等撑持部门，前台是业务单元，这样防止了业务线部门和部门之间资源重复建设，同时能够依据商业环境的变动而疾速麻利调换后方的业务单元，以面对不确定。比方这次疫情，杭州衰弱码在短短数天内上线，就得益于阿里巴巴的中台架构。

“小前台，大中台”的架构，对于企业管理者来说，如果看到新的商业机会，能够轻量的成立一个新的业务单元来跟进；如果某个业务单元始终没有起色，也很容易把这个业务单元并入到其它业务单元外面。

在这里讲一个阿里巴巴的故事，淘宝分拆的例子。

2011 年，阿里巴巴做了一件很夸大的事，商业史上都很少有这样的例子。那时，淘宝如日中天，2012 年就到了 1 万亿元的规模。那年，阿里巴巴管理层决定把淘宝拆成三家独立的子公司——淘宝、天猫和一淘，找了三个最厉害的领导者去带这三个团队。过后团体跟这三家公司讲得很分明，让它们就照本人对将来的了解拼命地往前闯，即使相互竞争也没关系，指标就是把对手干掉。

为什么会有这么强烈的一个动作？为什么违心消耗这么大的资源和组织老本来做这件事？起因其实很简略，2009—2011 年，阿里巴巴管理层争执了三年，大家对于将来的产业终局无奈造成一个对立判断：将来到底是 B2C，还是淘宝这样的 C2C，抑或是一个搜索引擎指向有数小的 B2C。

小的独立 B2C 其实是美国的格局，即电商的流量都是在谷歌上，谷歌把流量导给有数的小 B2C 网站。比方，亚马逊的流量其实并不太高，它只是一个买货色的中央，大家不会在下面进行购物搜寻等。阿里巴巴管理层在 2011 年的时候，其实无奈确定中国会不会往美国的方向倒退，因为无奈就将来的判断达成共识，外部资源的调配就很艰难，导致大家天天打架。这个问题怎么解决呢？最初马云下定决心，说咱们也别争了，大家到市场下来试，看将来的趋势到底怎么样，在游泳的过程中失去的实在感触才代表将来。所以阿里巴巴管理层就把这三家公司“扔”上来干。

干了一年很快就分明了，所谓的购物搜寻这条路不存在，因为那个时候淘宝、天猫的基础设施曾经十分弱小，大部分人发现独立的 B2C 老本太高。在淘宝、天猫这个“面”上做生意，其实是把绝大部分的老本都摊派了，所以它们才可能疾速、低成本的经营。因为没有独立 B2C 的存在，搜寻的流量入口也就失去了价值。一年后，一淘就变成了一个部门，从新回到阿里巴巴。

在这个例子外面，咱们能够看到，下决策花了 3 年工夫（2009-2011），看后果用了 1 年工夫。

这是阿里巴巴还没有中台的时候，做一次组织架构的调整如此审慎和艰巨。

而时至今日，如果关注新闻的话，能够发现在过来的三年外面，阿里巴巴调整了 19 次组织架构。这些被称为“晴天补屋顶”的动作，也正是产生在中台架构在阿里巴巴蓬勃发展的期间。一般公司可能根本无法接受这样的“折腾”。而实际上咱们却看到阿里巴巴的组织架构调整为其带来了微小的收益。这就是中台架构带来的益处。

写在最初

中台，是为了让企业在面对商业环境的不确定时，响应更加灵便麻利。

而中台并不是一拍桌子就凭空出现、拔地而起的。数据中台的构建是组织降级主体和后行，阿里巴巴在享受到数据中台带来的红利之后，将思维积淀为了方法论，在通过方法论研发出产品，通过产品孵化出实用行业的解决方案。有了产品的撑持，数据的资产化和价值化，变得可视、可掂量。

数据中台是企业数智化的新基建，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。目前正通过阿里云数据中台解决方案对外输入，包含批发、金融、互联网、政务等畛域，其中外围产品有：

• Dataphin，一站式、智能化的数据构建及治理平台；
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