最近兩年，好像沒什么公司說“中臺”這種概念了。甚至有人說中臺已經(jīng)不行了。實際情況是這樣嗎？其實并不是。

一、數(shù)據(jù)中臺的概念有沒有過時

2019年中臺火爆之后，大廠紛紛建設(shè)中臺，一些數(shù)據(jù)服務(wù)公司甚至專門推出數(shù)據(jù)中臺相關(guān)的產(chǎn)品；后來<XX拆中臺了>的文章開始甚囂塵上，中臺的熱度逐漸散去。但是數(shù)據(jù)中臺是真的不需要了嘛？

數(shù)據(jù)中臺的核心思想是數(shù)據(jù)輸出能力的組件化、服務(wù)化，從而提升數(shù)據(jù)從采集到賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用的效率。在經(jīng)濟(jì)環(huán)境不景氣的情況下尤其重要。只是需要平衡業(yè)務(wù)應(yīng)用產(chǎn)出的價值和中臺能力建設(shè)的成本的ROI。AIGC、生成式AI應(yīng)用也需要依賴于完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和中臺化數(shù)據(jù)能力，否則每個GENAI的業(yè)務(wù)場景的定制化，成本必然很高且難以快速復(fù)制。

數(shù)據(jù)中臺的核心思想是將所有的數(shù)據(jù)資源和服務(wù)整合到一個統(tǒng)一的平臺上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和服務(wù)。這主要是為了解決企業(yè)數(shù)據(jù)管理中存在的“存”、“通”、“生”的難題，即連接數(shù)據(jù)孤島，讓一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，讓一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。

通過將企業(yè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)中臺可以提高數(shù)據(jù)研發(fā)效率、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)效率和數(shù)據(jù)分析效率，并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括數(shù)倉設(shè)計的質(zhì)量、指標(biāo)的一致性和數(shù)據(jù)研發(fā)的質(zhì)量等。

數(shù)據(jù)中臺需要解決以下問題：

• 數(shù)據(jù)孤島問題：企業(yè)中不同的部門或系統(tǒng)可能擁有各自的數(shù)據(jù)資源，形成數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)中臺通過集中管理和整合這些數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和互通，打破了數(shù)據(jù)孤島，提高了數(shù)據(jù)的利用價值。
• 數(shù)據(jù)效率問題：在數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析過程中，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，往往導(dǎo)致效率低下。數(shù)據(jù)中臺通過提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口和服務(wù)，簡化了數(shù)據(jù)獲取和處理的流程，提高了工作效率。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：由于數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)質(zhì)量往往難以保證。數(shù)據(jù)中臺通過數(shù)據(jù)清洗、整合和標(biāo)準(zhǔn)化處理，提高了數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性、及時性和完整性，從而保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

二、數(shù)據(jù)中臺一般架構(gòu)

數(shù)據(jù)中臺的目標(biāo)是：效率，成本，復(fù)用，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，資產(chǎn)業(yè)務(wù)化。

降低業(yè)務(wù)創(chuàng)新過程所需數(shù)據(jù)的獲取和使用成本，數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用更便捷。

很多文章里會講，數(shù)據(jù)中臺的輸出是API，API即服務(wù)嘛，但一個API要更加快速高效的輸出，要依賴于數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)清洗加工、資產(chǎn)沉淀等各個流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，木桶效應(yīng)，任何一個部分出現(xiàn)短板，整體的效率都不會高。

因此，我把數(shù)據(jù)中臺的產(chǎn)品架構(gòu)分為五層：

1. 數(shù)據(jù)服務(wù)層：基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)、平臺工具輸出的分析服務(wù)、數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，可視化服務(wù)、標(biāo)簽、算法服務(wù)等
2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)層：包括數(shù)倉模型資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)治理、資產(chǎn)盤點
3. 數(shù)據(jù)加工層：基于業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行ETL的過程，包括批、流數(shù)據(jù)的開發(fā)、調(diào)度、搬運、運維
4. 數(shù)據(jù)集成層：數(shù)據(jù)入湖第一步，把不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)同步到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖
5. 基礎(chǔ)設(shè)施層：最底層是大數(shù)據(jù)集群服務(wù)，包括存儲、計算、資源調(diào)度和Hadoop生態(tài)的各個組件管理

三、數(shù)據(jù)中臺包含數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡介

1.數(shù)據(jù)采集

定位：提供企業(yè)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)采集解決方案，為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提高原始數(shù)據(jù)支持，是企業(yè)的“數(shù)據(jù)原油”，沒有數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)就是無源之水。

產(chǎn)品模塊：埋點解決方案&埋點管理平臺、爬蟲系統(tǒng)、數(shù)據(jù)填報系統(tǒng)

2.組件管理

定位：大數(shù)據(jù)組件管理平臺，以配置化的流程替代人肉命令行操作、運維大數(shù)據(jù)集群及各個組件。

產(chǎn)品模塊：云平臺、HDFS管理、Kafka管理、Hbase管理、ES管理

3.開發(fā)套件

定位：產(chǎn)品化、自動化數(shù)據(jù)采集、同步、加工到應(yīng)用流程，提升數(shù)據(jù)開發(fā)效率，降低開發(fā)成本，縮短業(yè)務(wù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)需求周期。

產(chǎn)品模塊：數(shù)據(jù)集成、離線開發(fā)平臺、實時開發(fā)平臺、智能運維平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺

4.數(shù)據(jù)資產(chǎn)

定位：沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，公開資產(chǎn)目錄，助力數(shù)據(jù)共享，并依制定數(shù)據(jù)稽核規(guī)則監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，從源頭保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確高可用，統(tǒng)一權(quán)限管控，保證數(shù)據(jù)安全。

產(chǎn)品模塊：數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)血緣、指標(biāo)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、模型建設(shè)平臺、資產(chǎn)管理中心

5.數(shù)據(jù)治理

定位：治理低效或無價值的數(shù)據(jù)及任務(wù)，釋放存儲&計算資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本的精細(xì)化管理。

產(chǎn)品模塊：成本優(yōu)化中心、數(shù)據(jù)安全中心

6.分析應(yīng)用

定位：聚合和治理跨域數(shù)據(jù)以產(chǎn)品化形式封裝數(shù)據(jù)能力，將數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)決策、產(chǎn)品優(yōu)化、精細(xì)化運營等環(huán)節(jié),挖掘數(shù)據(jù)價值，賦能業(yè)務(wù)。

產(chǎn)品模塊：

數(shù)據(jù)分析：Adhoc查詢、用戶行為分析系統(tǒng)、自助分析、敏捷BI、數(shù)據(jù)可視化平臺、智能分析平臺

產(chǎn)品智能：個性化推薦、用戶畫像與精準(zhǔn)營銷平臺

7.數(shù)據(jù)服務(wù)

定位：基于數(shù)據(jù)中臺思想，將數(shù)據(jù)快速輸出API服務(wù)，同時具備服務(wù)監(jiān)控及管理能力

產(chǎn)品模塊：API服務(wù)平臺、推薦平臺、智能預(yù)警&數(shù)據(jù)訂閱(從人找數(shù)到數(shù)找人)

8.通用功能

定位：抽象各數(shù)據(jù)產(chǎn)品通用模塊，提供統(tǒng)一服務(wù)能力，減少各產(chǎn)品重復(fù)建設(shè)，降低開發(fā)成本

產(chǎn)品模塊：工單系統(tǒng)、消息中心、幫助中心、統(tǒng)一權(quán)限、產(chǎn)品導(dǎo)航、需求中心

四、小結(jié)

對于數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品，各家公司都在做很多相似的事情，作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的你，當(dāng)前在從事哪一產(chǎn)品領(lǐng)域的工作呢？未來職業(yè)發(fā)展規(guī)劃又想哪一模塊的產(chǎn)品工作呢？

在此明確回答一下一些同學(xué)的疑惑，＜AI時代是不是數(shù)據(jù)產(chǎn)品是不是應(yīng)該轉(zhuǎn)型做AI產(chǎn)品經(jīng)理？＞，答案是：AI應(yīng)用是數(shù)據(jù)核心價值體現(xiàn)的方式之一，但是想要AI應(yīng)用更高效，低成本，企業(yè)需要持續(xù)完善基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的中臺化基建能力。