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若谈中台，别忘了在数据的“汇管用”之中, 重点在于一个通字。以通促用，正是数据中台的本质，但这个通不仅限于技术，更是“人心”的打通。
笔者最早接触到数据中台这件事儿要从阿里说起，我们成立CDO部门，旨在集结公司各业务条线的数据，这些数据的特点是把集团内使用最频繁或者本身最为关键的核心数据由一个部门去处理，这些资源就如工厂车间里面对生产所需要的半成品一样，能加快生产速度并降低重复性。这也是大数据中台的雏形，但并不是最早的先例，早在超过十年之前很多银行内的DBA工作就有类似的功能。
DBA（数据库管理）的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。当时数据库资源较昂贵又复杂，必须要有一个有经验的DBA团队去统筹管理。其实就是一个数据库中台的概念。所以笔者有理由认为早期的大数据中台是DBA的概念泛化，后来因为大数据及人工智能的实质需要演进而成。
中台的提出，本身是一个非常好的想法，但任何事物都具备两面性。共创、共享的背后，其实伴随的是利益分配的问题，包括了资源共用的合理性、成本如何合理分摊、管理者的本位主义、用户体验的平衡等，以及效率提升是否可以覆盖其背后带来的新成本增加等问题，这是一个创新成本和效率结构最优化的“赛跑问题”。所以，企业一味强调中台不一定就是好的，中台虽然具有一定的共性才可获得规模化的优势，但并不是所有业务都适合标准化、规模化。
正如之前遇到的一些实际问题，阿里的淘宝、天猫都是电子商务平台，业务功能中都有收银台，为什么不容易通过整合来为客户提供统一、高效的服务，带着这个疑问，我们开始探索并最终付诸实践。但实际效果却不是太理想，虽然两者均为电商场景，但在细节上例如会员积分及优惠政策不尽相同，很多整合的阻力并非预期的那样理想。这个问题引发了我们进一步的思考，也就是当我们在谈论数据中台给我们带来的好处时，其实施的困难和落地的问题随之而来。中台的理念是强调通过沉淀、复用、分享、共创而一以贯之的，其本质也是让后台对于前台的支撑，在中台的加持之下更加高效，同时中台本身也使得前台的运作更具有创新空间和灵活性。
但我们不得不承认，这都是有代价的。一般来说，后台在支撑前台业务时与业务的场景越“贴心”越好，就像私人助理一样。所以当资源整合起来支持越多的场景时，服务的水平及质量要得到保持就变得更困难了。这种问题不容被小觑，因为这正是中台存在的困难及价值。举一个数据中台的例子，如天猫搜寻器及阿里妈妈广告的算法上都各自使用了自己收集及衍生出来的用户性别，你可以能会想为什么不整合成一个算了，纵然两者业务属性极其相似，但双方作交叉测试后发现还是有明显差别。所以在标准上的过程中，既要考虙数据与场景的贴合度，又要顾及效率。所以标准化有可能会牺牲更多隐性的用户体验及便捷性。
企业中台从本质来看不仅有助于横向跨部门沟通和协同，用更有效的方式实现资源分配和高效利用；同时，中台在纵向承担的角色是帮助后台更好支撑前台，并促进前台业务快速迭代、持续创新和更加灵活。总体来看，强大的中台的主要功能是：沉淀、复用、分享、共创。使用技术平台、营运机制去促进效率、协同和创新。因此，如何数据化去分析及衡量中台的效果变得尤其重要。
数据治理的“立”与“破”
但如何才能真正做好一个大型企业的数据中台，特别是面对高速迭代的互联网企业环境，其实施难度远比我们想象中困难百倍。从我的经验来看，硬核的技术本身可能不是中台建设上最关键的成功因素，反而是软性的数据治理的能力及文化。这里的数据治理包含了“立”和“破”两方面，目的是做好企业大数据治理的三个字“汇通用”，别忘了大数据的本质就是多源异构，因多源汇聚而得到数据的互通的可能，因为标准规范让异构数据融通，因为融通而产生数据中台孵化创新的效率。
“立”是指从管理层共识建立的中台到有效运转深入人心，最终形成全员认同的文化氛围。这是一个正向循环体系，全员认同文化的形成本身也是对管理层共识的一种强化，不仅有利于资源的可持续投入，也培养了员工的认同感和使命感，这个过程具备闭环效应和马太效应的双轮驱动的典型特点：
1. 立共识：通过与业务战略强耦合的数据战略，经过多轮高管讨论和沟通，达成以数据中台为实施载体，实现企业数字化运营的共同理念和关键共识。
2. 立地图：通过数据盘点的动作，充分了解各部门的数据资源及发展计划，构建数据地图，为透明化的数据互联互通排兵布阵。
3. 立组织：通过数据管理委员会和各类数据工作专项小组，充分收集各部门业务/数据需求，共同判断数据使用和分享的标准与规范，并共同推进标准化数据工作的建设，同步建立配套组织保障机制。
4. 立标准：设立中台运营的评议体系，充分检验中台运营效率与“内功”的深浅。常见的典型指标是：数据使用效率的提升、前台核心应用对数据调用量的激增、数据质量的改善、数据存储资源的节省等。
“破”是一个不可逆的递进过程，旨在不断破除数字化运营道路上的阻碍和挑战，保障数据中台的运营不偏不倚，且愈加高效。“破”本身是需要基于持续思考而大胆突破和不断尝试的，求破本身也是求变的过程。
1. 破边界：在变化多端的今天，昨天的成功可能成为今天的负累。过去的管理层、业务群、信息、知识的边界是为了更专心的产出社会价值。但这是否适合于今天高度信息化的智能社会，纵向协同的能力在数字经济中呼之欲出，新的组织边界很直得我们探索。
2. 破思维：通过打破数据拥有者和生产者数据私有化的固有思维，形成建立数据共享思维的基本条件，从而解决业务间数据孤岛的难题，实现公共数据的互通、互用。
3. 破规则：通过资源管理，为数据共享机制的形成创造有利条件，如：限制业务部门滥用数据存储的空间、禁止复制重复数据、不容许以安全为理由私藏数据资源、代码等，尽量做到安全及资源信息透明。
企业数据中台的巅峰价值：共创精神
企业在数据中台运营的过程中，只有做到了“立和破”，才有谈数据共享思维的必要条件。在阿里时，为了强化数据分享的思维，将其固化成了具体实现的机制，并每月以各事业部“数据账单”的方式晒出，让大家知道数据的供需情况，充分促进企业内部对于数据中台核心理念(以通促用）的理解，也让他们更有效地产生不断分享数据的自驱力。
所以，这种数据分享思想的传播和文化的形成，体现出真正好的数据中台不仅可以对现有业务进行高效支撑，更大的功效则在于，当企业孵化出创新业务，各部门搭建自己数据平台的同时，当他们需要与其他已有业务数据联动的时候可以第一时间选择数据中台，即使现在的中台与其业务贴合度可能无法达到百分之百，但现有数据中台的结构化、高质量、高安全性的数据资源已足以支撑新业务在市场环境中快速崛起。甚至对于未来某些新业务，当大家学会了放弃小我以成大我，合理地有共性将数据前置到数据中台中，形态上与数据中台“无缝耦合”，实现“共创”，这才是数据中台背后的真正价值。
