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下面列举爱奇艺数据的中台化的转变过程：

左边是刚开始的状态。我们每一个团队都负责一个业务线的数据处理、报表开发，最终输出的数据也要提供给一些横向的团队使用，比如说推荐、运营和用户画像的工作。

但是，每个团队或者每条业务线所覆盖的数据场景可能都不一样，每个团队的能力或者标准也不一样，这样输出数据的质量或者口径就会参差不齐。最终导致在下游使用的时候，成本会急剧增加。特别是在这个业务快速发展了一段时间之后，这个问题就会越发地突现出来。

通过中台化建设，组织架构上靠一个团队去支撑，把数据的通用能力抽象出来，并且统一维护这套通用的能力。再将这一套通用的能力附加到每条业务线上，把每一条业务线或者说把每一个业务线输出的数据，做成一个标准化、流程化的数据体系，最终输出给下游方使用。下游方就是我们的业务，包括推荐、运营，都是整个公司运转起来的各个支持方向。

做完这个中台化之后，从下游应用的角度来说，它的口径和效率都得到了一个很明显的提升。

所以对于中台化建设，我们的目标就是避免烟囱式和重复建设，要实现抽象公共的通用能力，而且这个通用能力需要不断沉淀和更新，并不是一成不变的。同时，需要提供相关的标准和规范来指导用户共同打造和使用中台，因为单靠一个团队去支持所有标准化的事情是不太现实的。

在此背景下，中台团队有一项特别重要的工作就是提供标准和规范，让大家能以一个统一的标准去开展工作。这样按照标准化流程生产出来的数据或者是其他的技术能力都可以快速复用。

最终，其实我们还是希望能够打造一个数据生态的闭环，覆盖生产、处理、存储、治理、服务整个过程。

3、数据中台的实质

数据中台更像一种企业架构，是一套结合互联网技术和行业特性，在企业发展的不确定性中，寻找确定性，并且持续沉淀和抽象企业核心能力，最终支持企业快速、高效、低成本进行业务创新和增强的企业架构。

进一步，数据中台的实质就是抽象通用的数据能力，解决公司业务发展遇到的一些实际问题，降低数据的使用成本，通过数据促进业务的发展。

二、爱奇艺数据中台的定义

说了很多关于数据中台的概念，下面我们结合爱奇艺的数据中台来讨论下数据中台的定义。

1、理解数据中台

 

• 使用门槛高：数据工作是一个专业性特别强的一个工作，对于人员的要求比较高。在一些数据的工作当中需要人员有专业的数据基础能力，这样就导致了数据人力的缺失，可能会影响业务的数据支持力度;
• 口径不一致：在使用数据过程当中，口径不一致是特别常见的一种问题，这种问题可能会导致一种数据使用和分析的差异，而且会降低业务的数据分析效率，最终对业务决策造成严重影响;
• 数据可靠性低：在生产过程中，降低业务的数据分析效率，最终会对业务决策造成严重的影响，不仅数据链路过程很长，其中还会引入很多数据质量问题。并且，由于环节过多，也带来了生产时间延迟的问题，可能直接影响到后续核心报表，推荐、模型的优化;
• 跨业务难度大：因为我们缺少一个统一的数据建设的规划、标准和规范，所以难以指导各个业务或者整个生产链路的各个环节，以拥有一个标准化的生产和处理过程，就导致了多个业务的数据难以融合，难以发挥更大的数据价值;
• 接入成本高：这主要应用在一个新的业务场景下，也就是说，如果我们有新的业务接入或者新的场景需要使用数据，很多工作都需要人工处理。去申请各种资源、权限、找数据并且串联整个数据的采集、生产、计算、同步和展示等各个环节，这是一个耗时长、效率低，最终还是很容易出错的过程;
• 投递质量低：因为说到数据的话肯定离不开投递，投递是我们用来记录用户行为的一连串的数据信息。如果投递过程缺少标准化或者流程管控的话，都会导致投递质量比较差;
• 获取数据难：可能在大家日常工作中会发现，我们数据的生产到最终使用，中间可能要经历一个比较长的时间周期或者一个比较宽的团队跨度，用户可能无法很快地找到想要的数据，或者数据团队生产出来的数据并没有真正触达到业务，来达到它的数据价值;
• 数据资产模糊：这个点可能和获取数据难有一点点关联，数据资产模糊的话更多的是在说我们需要对公司的数据资产做一个整体的管理，如果没有这个整体的管理，就会导致对数据资产的级别和我们自己拥有什么数据资产都很模糊。最终就是导致数据的优势难以发挥出来，而且虽然我们耗费了很多计算资源、人力资源、存储资源，但没有带来相应的价值，最终导致资源效率极低。

基于这些数据工作的一些痛点，我们就会引入“数据中台”的概念。

2、数据中台的产生

数据中台的产生，在国内其实是阿里巴巴首先在2015年首先提出来的。提出这个概念指的是，我们通用能力的落地通过大中台加小前台的方式来实现。

但是，中台并不适合所有的公司。数据中台和其他中台可能适用的场景，也就是一个公司或者一个集团有多个业务并行发展且需要不断地沉淀通用能力的时候。


 

（编辑：鹰潭站长网）

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