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源起

不算遙遠的八十年前，世界上第一臺電子數字計算機誕生，彼時的數據存儲使用的是再生電容磁鼓存儲器，利用電磁感應原理進行數字信息的寫入與讀出。四年后出現的最早的隨機存取數字存儲器可以隨時從任意指定地址寫入與讀出信息，但只有幾百個字節的容量。而在今天，個人計算機每秒鐘產生的數據都不止幾百個字節。

經歷了緩慢起步的前半程，計算機和互聯網進入了高速發展時期。相應地，其所產生的數據也在呈指數級增長。2020年全球數據量達到了60ZB，據IDC預測，到2025年這個數字將達到163ZB，其中60%的數據來源于企業。

伴隨著數據質量問題的顯現和不可避免且日益加劇的數據爆炸，數據管理和數據治理先后被提出，并逐漸為人們廣泛接受與應用。2015年我國提交了《數據治理白皮書》國際標準研究報告，與此同時，十八屆五中全會首次提出國家大數據戰略，發布了《促進大數據發展行動綱要》。

大數據正式進入國內視野的這幾年，企業數字化轉型成為了真正意義上的剛需，數據倉庫、數據湖、數據中臺、數據編織等關于數據的概念層出不窮，似乎一種概念就代表著一個風口、一條賽道。究其本質，這些概念以數據為核心，仍然沒有跳出治理的范疇，落點都是企業的數字化能力。

沉淀

回到今天的命題，阿里最初設想的中臺是支持多個前臺業務且具備業務屬性的能力組織，通過統一的團隊在數據標識、指標、數據倉庫等方面實現跨業務的整合，可劃分為業務中臺、技術中臺、數據中臺等。結合數據中臺的發展現狀來看，盡管突然爆火又突然低迷，依然沒有偏離具備業務屬性的能力組織這個特性，有望在沉淀后迎來穩定增長期。

目前市場上的數據中臺廠商大致有公有云平臺、數字化解決方案提供商以及獨立的數據中臺開發商這幾類，其中數字化解決方案提供商的數量最多、份額也最高。數據采集、存儲、開發、計算、可視化等全棧能力是數據中臺的基礎要素，持續運轉且科學合理的內在機制是核心，賦能不同場景則是最基本的表現。

具體舉例而言，醫療方面，騰訊云在提供基于業務和模型的終端展示，包括醫保主題監控、基金收支洞察、智能監管等整套智慧醫保解決方案的同時可以通過服務平臺提供在保證數據安全前提下的數據共享，實現醫保省級及地市數據中臺建設，支持醫療場景的協同、監管、大數據應用等建設。

在新消費場景中，云徙科技面向以“她”經濟、新中產和Z世代為代表的新一代消費群體建立數據驅動體系，通過可視化數據精準洞察各項業務指標。新營銷中臺與數據中臺和業務中臺相互配合，能夠洞察消費者、營銷活動、會員價值，分析忠誠度經營情況、消費者行為、供應鏈及智能配補貨，用數據驅動智能決策。

前瞻

可以看出，數據中臺并不直接產生數據，數據來自企業內部運行流轉的不同業務的各項流程。傳統的數據倉庫被動地承擔數據整合和分析工作，但數據中臺的首要環節在于對多源異構數據的加工處理，按照企業標準形成統一的標準化數據，再進行后續的存儲和使用，從源頭上規避了數據質量問題。

通過對有價值的數據的重點挖掘，得以使數據作為企業獨一無二的資產存在。數據中臺中承載的內容是可以重復多次利用且處于不斷變化中的，以業務為導向按需調整，很大程度上減少了數據資源和人力資源的浪費，同時降低了業務對技術的依賴成本，為企業建立起差異化競爭優勢。

企業在搭建數據中臺的過程中需要特別注意的是，要以一種高屋建瓴的視角，基于對企業的自身經營狀況和未來發展戰略的深入研究，在系統的、全面認知的基礎上促成數據中臺的落地應用。它是企業內部組織架構之一，理應囊括著企業所有業務重心的子集和共性資源的并集，并不是一勞永逸的法則。

技術的動態更新是其次，與數據中臺相匹配的數據應用意識隨之到位，才能最大化發揮數據的價值，由此實現數據反哺的業務閉環。從信息化到數字化，不論外部環境如何變化，對認識論的掌握足夠透徹，方法論自然也不在話下。