來源：量子位

金磊 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

中臺，不再「火」了。

如果你是從2015年直接穿越而來的人，很難想象過去5年里，圍繞這「中臺」、「要不要建」、「適不適合」，「怎么建」，曾有過一連串熱議和討論。

但熱議過后，并非是因為中臺偽，反倒是因為其真，因為其靜水流深，也因為其在大辯論后找到了真正適合的落腳地。

所以真正發揮價值的中臺長什么樣？發揮作用的標準有哪些？背后驅動向前的又是何種規律？

關于這一系列「中臺」的問題，產業互聯網頭雁代表明略科技，最近來了一次完整總結和分享。

透視明略科技數據中臺

單刀直入，明略科技的數據中臺長什么樣？

來看下一張「全景圖」。

△明略科技數據中臺全景圖

大體分為三層結構：

其中，最底層是數據中臺的「支撐能力」，工程體系也表現于此；最頂層則是「數據資產運營管理體系」，包括數據資產分析、評估和交易。

而最為核心的一層，便是中間的「知識能力化」，明略科技將此稱之為Know-how Templates Warehouse，更是視之為大腦的核心部位。

明略科技的這種Know-How能力，早在一年前發布「新一代數據中臺產品」時，便強調的是通過知識譜圖為載體。

時隔一年，明略科技數據中臺負責人劉國棟基于此，將明略的數據中臺「核心技術體系」總結為三個維度。

第一個維度的核心是「集成」（EAI）。

它借鑒了歷史上經典的「企業級架構集成」（iBPMS）和「企業級流程集成」（RPA）。

這部分技術能力是支撐數據中臺內核的一個大主板，在這個大主板里可以按需的去Plug in、Plug out，編排各種管理能力、生產能力、協同能力。

而明略數據中臺在這一維度的特別之處是協同聯動。

比如客戶中存在使用了傳統的IT系統（例如Hadoop體系），而且在建設過程中，都是參與到了核心系統中。

所以明略要做的是「把這些新老系統關聯起來」，基于其數據中臺，讓它們能夠快速編排、快速協同，而不是重新造一個新的東西出來。

換而言之，就是基本不改變業務的前提下，做到新老系統的協同。

△ 明略科技數據中臺負責人，劉國棟

第二維度是「異構計算」/「聯邦機器學習」。

因為數據中臺最終需要完成或者支撐，異構計算體系、異構數據挖掘、分析體系的各種有效協同聯動。

以與騰訊云合作的「某市超腦數據中臺」項目為例。

當系統接入來自各方的數據時，存在不同的計算引擎，例如Oracle、MySQL、Hadoop等。

作為大數據基礎設施的承載，在新型大數據引擎上，騰訊云TBDS選擇與明略科技合作，實現云原生數據中臺體系，集成了騰訊在海量數據存儲計算上的經驗和能力，可以提供萬級集群節點規模、PB級數據存儲與處理能力、上千維度千億規模數據的秒級交互式查詢能力、以及經過騰訊95%業務驗證的平臺高可用性能力。

雙方優勢互補，在為用戶提供的數據中臺方案整體能力上，解決了用戶在技術側的后顧之憂。

而明略所采用的這一維度，便很好的解決的這一難題：

當業務流程編排完之后，在分發計算任務時，有一部分確實要推回到原有的計算引擎上；而有一部分是在TBDS這樣的新型計算引擎上運行；最后，將結果匯總、穿插起來。

第三維度即「面向對象架構」。

這是因為對數據中臺來講，不僅要對用戶做到「所見即所得」，以便用戶的理解和使用；對數據中臺內在的工程體系也是非常重要的支撐，能夠保證數據中臺的技術模塊做到高可用、可擴展。

劉國棟解釋：

客戶要是想新加一個業務流程，不用再找一個IT公司來進行施工了。

在明略的數據中臺工具上，把業務流畫好，按照模板定義好，Excel導進去，就是他們想構建的新業務流程了。

這位明略科技數據中臺負責人還形象舉例：

工作人員想要了解哪個點，把它拎起來，與之相關的所有信息就一口氣全出來了，非常方便。

當然，對于明略所提出的這種三維的「數據中臺核心技術體系」，劉國棟也坦言道：

這是一套很經典的IT、DT體系，存在了很長時間，只不過在每個階段它的表現形式不一樣。

但再好的結構和體系，在產業互聯網領域，看實戰效果、看具體療效。

效果如何呢？

明略科技以和騰訊云共同為某城市打造的大型城市超腦數據中臺項目為例。。

在短短三個月的時間內他們可以完成56家委辦局的數據對接，入庫了27億條核心的平臺數據。

在體量如此龐大的數據面前，單單是在數據異構這塊，所面臨的復雜度便是不言而喻的。

單是借助明略科技數據中臺的能力，和騰訊云團隊一起，在三個月內還打贏了一場四個「一百」的戰略：

一百個系統上云

一百類核心數據的數據盤點

一百項政務一體化服務的落地

一百萬活躍用戶

聽起來不可思議？但這就是中臺的價值和魅力，真正厚積薄發。

「積累，沉淀，重新規劃，再賦能出去」，這是劉國棟給出的答案。

聽起來簡單，但復刻起來卻不簡單。

因為在明略科技提出數據中臺戰略之前，就以「秒針系統」開啟了長達數年的全域測量及商業智能分析服務等業務。

與此同時，也積累了很多體系化的數據管理、數據應用的方法論、工程系統和賦能的邏輯方案。

而隨著產業互聯網時代的到來，包括To G、To B的數據化轉型，明略才開始把之前所沉淀下來的方法論、工程體系、產品體系做了一次新的規劃、設計。

最終，在實現自身業務驅動后，這臺匯集了明略科技多年數據洞察、治理和應用的發動機，也開始展現了對外賦能產業的能力和價值，可以幫助客戶實現數據資產的迭代、生產、管理，發揮價值。

什么是中臺？這就是中臺，是一系列技術、規律、經驗和思考的系統化平臺化集成。

中臺之難

但回過頭來，明略在打造數據中臺的過程中，并不能說是一帆風順。

Forrester首席分析師穆飛在交流過程中表示：

數據治理沒有做好，數據中臺便很難建立起來。

但數據治理演進的方向也存在不同，包括最原始的「代碼的數據治理」、到「項目的數據治理」，再到「團隊的數據治理」。

一定程度上可以說，數據治理的進化是決定數據中臺成敗的關鍵。

而對于明略，也是存在過這樣的問題。

至此，一個問題或許會在腦海中復現：

一個真正有價值的數據中臺，應當具備哪些條件？又應該能夠經受怎樣的檢驗？

穆飛在交流過程中，做了如下總結：

需要企業能夠處理多方來源的異構數據；

需要企業將原始數據加工為高質量、與業務相關的數據資產；

需要對數據進行端到端的運營，通過高級分析形成數據洞察；

要求該平臺是由洞察驅動決策，產生行動，分析結果，做持續的改進和提高；

賦能數字運營平臺實現卓越運營，賦能數字體驗平臺與客戶進行良好的互動；

該平臺應輔以配套的組織流程。

所以這也是明略科技多年實踐后，得出的中臺檢驗標準。

當我們談論中臺時，真正在談論什么？

實際上，中臺不算是新概念了。

但圍繞數據中臺等火爆，有一些“流量明星”效應。

2015年，阿里巴巴的「大中臺、小前臺」火了，帶動了外界對數據中臺的追捧。

但凡涉及數據流程相關的公司，都開始紛紛入局“中臺建設”。

然而隨著玩家的暴增，問題也浮現出來，市場的質疑聲也隨之而來：

數據中臺是「PPT造車」，熱門概念對堆砌，沒有實際產品和能力。

數據中臺是「新瓶裝舊酒」，只是現有產品技術的包裝展示。

……

更是有諸如茅臺等傳統產業明星公司，在試水之后，直呼“上當”。

其后形勢便急轉直下，從熱捧到熱踩，最終不再被談論。

實際上，這也符合新技術發展的一般周期規律。

之前Gartner就有過專門研究，稱中臺在遭遇熱捧之時，即將登頂炒作之巔。

但也只有經歷炒作之巔后的下滑、再發展，才能真正產生其價值。

而現在，明略科技展現的就是這種真正的中臺價值。

一種強調數據及分析技術對于前臺業務的復用價值。

中臺之力，就是用數據來治理業務，以此來形成「數據資產」，從而打破數據、業務之間的屏障。

并且越來越多產業互聯網領域內公司“喝湯吃肉”的案例，也開始讓更多公司主動擁抱中臺。

所以縱觀中臺的整個過程，是不是也是時候可以討論：

當我們談論中臺時，真正談論的是什么？

或者更具體來說，為什么發生在現在？為什么產業互聯網最香？它又往哪里去？

無論是這幾年產業內外去粗取精的實踐，還是明略這樣的代表性公司總結的成功經驗。

本質都是對政企多源異構數據，通過整合大數據、物聯網、知識圖譜和多模態人工智能技術，將正確的數據推送給決策者，幫助組織內營銷和運營的透明、安全、穩定。

這要求從一開始，就需要對數據有預處理、篩選和標簽判別，然后在過程中，可以最高效利用海量數據，最后最大限度發揮數據的智能價值。

像什么？

AI，深度學習網絡模型。

沒錯，從技術維度來說，數據中臺，不就是一個龐大的AI模型嗎？只是中臺要求，模型開始work的前后流程環節，也需要高度自動化、智能化。

從這個維度理解，也就能更好理解為啥中臺會在2016年前后達到“炒作之巔”。

這不正是AI最為火熱的幾年嗎？

之前，只有消費互聯網公司，或者這些企業的內部部門，完整實現了數據流的完整治理。

但隨著深度學習推動AI復興，曾經無法實現數據結構化的產業互聯網領域，現在也能被數字化、智能化和自動化。于是隨著AI復興，數據中臺也到了無以復加的地步。

只是中臺聽起來容易，但做起來并不容易，很多傳統企業，當做靈符用，當萬精油用，生搬硬套，最后不僅沒能實現降本增效，反而憑空消耗了資源和心力。

那明略科技這樣的公司，又為何能做成中臺、發揮價值，還可以賦能產業——幫助別人搭建中臺？

上述總結提到了起步和探索實踐的原因。

但大道至簡、萬佛朝宗。真正讓明略中臺脫穎而出的，或許跟其秉承的思想有關，跟其對中臺的本質認知密不可分。

在明略科技2020年年會上，其創始人吳明輝有過一場面向全員的演講。

其中重點，是在千淘萬漉之后，把中臺視為智能時代的管理思想平臺，需要從戰略全局去圍繞中臺而變。

過去，談論中臺總是數據的、業務的，或者方案的，但都是盲人摸象得來的一部分。

而明略創始人的總結和思考，把中臺作為思想、管理方法論，就表明真正打造好中臺，還需要組織、團隊和認知的相應調整。

正所謂：天變道亦變。

既然中臺是面向數字化智能化產業轉型升級而生的產物，那做好中臺，就是要讓企業面向數字化和智能化時代生存。

你說呢？

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