在中臺概念火熱之後，很多似是而非的產品都在往中臺上靠，很多已經在市面流通許久的產品也改頭換面成某某中臺。過於寬泛的定義會促使泡沫的產生，所以在行文之前，我們有必要進一步梳理與明確：中臺究竟是什麼？
從形式上看，中臺有業務中臺、數據中臺、技術中臺與組織中臺等多種稱呼。從實施意義與作用來看，中臺是可以支撐多個前臺業務且具備通用性的平臺產品。
作為先行者的阿里將在線業務中臺稱之為業務中臺，即為前臺提供組件化產品與業務功能支撐等服務，而將數據治理與數據建設等數據管理活動為特徵的中臺稱之為數據中臺，為業務提供數據服務與決策賦能。
這樣的歸納相對清晰的將中臺劃分為了兩大類，接來下就讓我們依照這樣的定義，來討論一下業務中臺與數據中臺究竟在解決什麼問題。
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業務中臺的價值
對於業務中臺，我們首先需要了解“業務”兩字對互聯網企業與傳統企業的概念區別。
對於互聯網企業，業務中臺所應對的是各種不同的前臺應用場景，比如滴滴的出租車、快車與專車等業務，看似應用場景不同，但背後的業務模式是相通的，都是在為用戶提供出行服務。所以說，對於互聯網企業，業務中臺更多的是應用中臺，是能力複用平臺。
迴歸傳統企業，他們大都不是橫向發展模式，而是追求從生產製造到供應鏈的全週期管理，想要解決供需關係問題。這樣縱向探索的要求，更多是由數據服務來承載，所以傳統企業一直高呼數字化轉型，因此傳統企業的中臺大多偏向數據，這個我們會在下面數據中臺的價值講述中進行介紹。
所以，我們所討論的業務中臺特指互聯網企業的業務中臺，下面就我們來看一下這個“能力複用”的業務中臺到底解決了多少問題？
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快速響應，減少業務衝突
互聯網時代提升了產品迭代的速度，以快打快的競爭方式，讓互聯網企業充滿了焦慮感。
前臺期望快速響應用戶需求，實現低成本的快速迭代，而後臺為了支撐前臺業務不斷的填充新的功能，從而變的日益臃腫，還疊加了很多複雜且交叉的業務邏輯。
在上述現狀的基礎上，如何快速滿足用戶的需求變化，並實現企業的規模化創新，就成為了擺在檯面上的問題，於是“能力複用”成為了一劑良藥。
能力複用並不是什麼新話題，很多公司都在產品組件化上努力了很多年，並由此構建了很多企業內部服務平臺，但是回頭去看，同一家企業的內部服務平臺又有多少功能是重複建設的？
業務中臺概念的提出，要求進一步去重複，並提高複用能力，將前臺可複用的功能進行抽象下沉到中臺，常見的如：用戶驗證、IM模塊、搜索引擎、訂單系統等，前臺開發時直接從業務中臺選取相應模塊，免去從0到1的開發環節，使得前臺可以將更多精力投放在匹配業務邏輯的功能聯調上，從而提高了響應速度，降低了開發維護成本，讓前臺變得更加輕盈。
在上述過程中，我們可以看到，業務中臺的目標是將盡可能多的功能抽象成可複用的功能模塊，但是我們需要認識到一個問題，前臺業務訴求除了通用功能，還存在大量的定製化需求，如果業務中臺去一一滿足，那就又回到系統建設的老路上了，所以業務中臺所抽象出的複用功能需要具備一定的彈性空間，從而規避業務衝突。
適度的業務邏輯抽象，彈性的複用功能設計，這正是業務中臺給予產品經理的一項挑戰，是不是很有意思？
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打破壁壘，避免資源浪費
延續上面我們提到的快速響應的內容，中臺對前臺的快速響應，本身就是一種資源節省，而且在實施過程中，業務中臺還承擔了企業破壁人的角色，將事業部之間的圍牆與壁壘一一擊破。
有人說，業務中臺的打造是一把手項目。細品這句話，就會體會到這背後的故事。企業發展到一定規模，各事業部乃至二級部門之間都像一座座山頭，從而產生了很多“山大王”，縱然大家都在為公司發展努力，但有些事該誰做並沒有明確出來，更何況還有一些企業推崇騰訊的賽馬機制，各個敢為人先，想踩著成績，向上走一步。
業務中臺的實施，恰好打通了上述壁壘，讓事業部之間的業務進展互通有無，這樣的一小步，可能就是企業的一大步，藉此機會打造企業內部統一的流程標準，不僅可以提高中臺響應與共享速度，還可以提高各事業部的決策速度。
中臺的發展還會促使了企業進行企業級的組織架構調整，讓前臺更貼近用戶，讓中臺更貼近業務。隨著業務中臺沉澱與複用，航母級的企業也會具備隨時轉身掉頭的能力，這就是業務中臺的最大意義。
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數據中臺的價值
伴隨著業務的多元化發展，公司各部門紛紛建設各自的業務系統，在產生大量的系統、功能與應用重複建設的同時，也導致了系統之間的數據處於未能及時打通的割裂狀態，大量的數據被阻斷在了不同的系統中，就像一個又一個的“堰塞湖”，可能滿足了單一的業務場景，卻阻塞了企業數據資產的全鏈路管理，使得企業數據難以被全局規劃與定義，這就是是數據中臺應運而生的源動力。
首先，數據中臺是根據企業的實際情況所打造的數據產品與實施方案的結合物，它可以融合企業內外數據，打破數據隔閡，解決企業面臨的數據孤島、數據標準不一致等問題。其次，數據中臺又是一種戰略選擇與運營解決方案，是一套行之有效的數據運營機制。
數據中臺所帶來的價值，可以進行這樣的簡單總結。
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助力決策的大數據平臺
數據中臺的基礎工作是建設統一的數據開發、管理和應用規範，形成標準統一的數據資產，夯實數據互通的基礎，並以此打破系統間的數據壁壘。舉例說明如下。
在某企業的多個部門的業務系統中都有“訂單量”這個字段，但在不同的系統中有多種定義，說明如下。
- A系統：統計週期內的銷售訂單數量；
- B系統：統計週期內的付款訂單數量；
- C系統：統計週期內銷售且付款的訂單數量。
同樣的“訂單量”，對應著不同的指代物，自然增加了企業數據統計的難度，這就是數據標準與口徑不一致的弊端，也是數據互通要攻克的首道難題。
數據標準統一後，這樣的問題也就不存在了，數據互通共享不再需要“翻譯官”，數據的使用價值得到酣暢淋漓地發揮，使得企業可以快速地構建分析模型，從而提高數據分析的效率，助力企業的高速發展，成為推動企業業務發展的“新能源”。
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洞察客戶的精準營銷
企業裡不斷完善的數據體系，也會不斷豐富各類場景所需的數據，這也是數據中臺推行3O服務的一個最大價值，即One Data（一個數據管理體系）、One ID（打通的用戶體系）、One Service（一個服務平臺）的意義所在。
同樣，我們可以通過一個用戶畫像的例子來說明。
某綜合性平臺中，其旗下的多款產品都有用戶“石頭”的使用記錄。
- 租房產品：石頭最近在關注北京海淀區的房子；
- 求職產品：石頭最近投遞了海淀多家公司的崗位；
- 外賣產品：石頭點餐配送地址都在朝陽。
根據上述內容，如果平臺數據是打通的，首先可得出一個初步結論：用戶石頭計劃從朝陽跳槽到海淀某公司，當前準備租用海淀的房子。
根據互通的數據信息，還可以再細緻分析下去：根據石頭的日常飲食習慣與所瀏覽的租房信息，可以判斷他的消費層次，結合投遞職位的薪資，我們獲知他的生活支出佔比……然後，一個完整的用戶畫像躍然紙上。
如果這些數據被隔離在各個產品中，我們可以獲知的信息，只能是單一的一個人吃過什麼、想去哪住、以及想去哪裡工作。
而業務數據打通後，用戶畫像變得更加立體，再結合企業產品，利用推薦算法，在用戶使用產品時進行相應的營銷推廣，這不僅可以縮短了用戶的選擇路徑，提高用戶轉化率，還進一步實現了“千人千面”的精準營銷。
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數據智能的想象空間
數據之間的組合可以創造很多的可能性，既可以滿足現有業務場景的分析所需，又可以碰撞出新的業務創新點，反哺原有的業務發展，從而使數據中臺與業務系統構成了一個良性的閉環。
當數據服務結合智能化，在數據中臺存儲與計算能力的基礎上，使用各種算法對已有的海量數據進行處理，從而構建出智能服務模型，讓數據產生“思考”的那一刻，數據的想象空間將變得無比遼闊。
數據處理能力、數據模型能力與數據應用能力支撐起了數據中臺的基礎服務能力，而算法模型能力將拔高數據中臺的使用價值。
比如，我們可以通過產品收入與流量波動情況，快速判斷當前運營方案的可行性，提前規避風險。
除此之外，數據中臺的價值還在於提供了一種新的數據協作方式，給了企業更多的可能性。
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結語
凜冬將至，會省錢的公司明顯更有活路，中臺策略不僅可以節流，還可以形成規模創新，從而實現開源，各巨頭自然投身中臺建設。
中臺方興未艾，總會有些行業機會，扳倒巨頭漸成“妄想”，在時代巨輪之下，找到合適位置，成為一個齒輪或者某一關鍵部件，照樣可以成為“小巨頭”，中臺恰好給了大家一個這樣的機會。
這個躍龍門的機會不僅僅針對個人，同樣也是專注於中臺能力輸出的中小企業的翻身機會。
未來二三十年的DT時代，終將有人征服新的星辰大海，中臺就是啟程的號角。
作者：張小墨，互聯網從業者，產品經理中的文青兒
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