2021年,建中臺不是選擇題

責任編輯:cres

2021-01-12 13:37:10

摘自:品途商業(yè)評論

2021年新年開工,關于阿里拆中臺的討論熱度不減。

無論是市場的持續(xù)關注,還是業(yè)務層面的變革討論,中臺還要不要建以及怎么建,都是擺在各大公司老板面前,需要深入評估的事。
 
如果建中臺的核心目標是提升效率和降低成本,那么,中臺到底要不要建,或許就會清晰很多,剩下的則是要考慮誰適合建,以及怎么建?
 
中臺的價值
 
“拆中臺”的討論源于元旦之前,張勇在阿里內網發(fā)布文章表示,他對目前阿里的中臺并不滿意,他直言道,現在阿里的業(yè)務發(fā)展太慢,要把中臺變薄,變得敏捷和快速。
 
阿里終究是阿里,張勇一句話就能掀起圈內圈外對“拆中臺”的高度關注。
 
作為建中臺的祖師爺,阿里提出中臺架構已經5年,無論是最早的建中臺,亦或是2018年,建業(yè)務中臺和數據中臺,阿里關于中臺的一舉一動都成為風向標。5年后,阿里開始重新審視中臺價值,是中臺存在的價值消失?還是中臺需要基于業(yè)務重新變革?
 
互聯網巨頭里,阿里率先提出建中臺。
 
當時,阿里擁有淘寶、天貓、支付寶等眾多業(yè)務線,這不僅意味著每一個業(yè)務都是明星級項目,更代表著這需要一支超級龐大的團隊。重復的業(yè)務線,龐大的人力成本,下降的效率促使阿里開始正視大量協同的要求。
 
直至2015年,馬云到芬蘭游戲公司Supercell參觀,并詫異于一個不到200人的公司能夠創(chuàng)造15億美金利潤,核心原因是他們把游戲開發(fā)過程中,要用的一些通用的游戲素材和算法整理出來,把這些作為工具提供給所有的小團隊。
 
于是阿里下定決心建中臺。到2018年下半年,騰訊、百度、京東、字節(jié)跳動、美團、滴滴等互聯網巨頭,紛紛開啟以中臺為核心的組織變革。中臺至此正式出圈。
 
中臺建設的初衷,是為了提升效率、降低成本,之所以在大平臺大公司率先開始,是因為,這些公司的業(yè)務體系已經成長的非常龐大,業(yè)務單元之間沒有形成有效協同,大量同質化的數據沉淀在各自的模塊里無法實現復用,使得業(yè)務之間是割裂的,效率難以提升。所以,中臺到底是什么?業(yè)內達成共識的是:
 
首先,這是企業(yè)內部可以復用的技術平臺和共用的組織平臺;
 
其次,數據資產是“標準化”、“可復用的”;
 
第三,建立中臺的目的是能夠解決企業(yè)組織臃腫,提升組織運行效率,最終實現降本增效的目標。
 
所以,中臺的價值由此可見一斑。于是,在巨頭的帶動效應下,“建中臺”的聲音甚囂塵上,并由此涌現一批以協助企業(yè)建中臺為主營業(yè)務的數據智能服務公司。
 
2015年,曾經參與了阿里巴巴第一代大數據平臺的規(guī)劃與建設,打造了集團統(tǒng)一數據標準與數據安全體系的陳吉平,從任職了11年的阿里巴巴離職,并聯合另外兩位阿里好友(寧海元、徐進挺)成立了袋鼠云,主要為企業(yè)提供數據智能服務。5年過去,據公開數據,“袋鼠云”最新一輪融資是在2019年12月獲數億元B輪融資。
 
關于中臺價值的討論此消彼長,基于此,品途商業(yè)評論也詢問了行業(yè)內相關企業(yè)的看法,其中作為頭部企業(yè)之一的袋鼠云認為,中臺是一定存在價值的,因為可以避免重復建設,提升開發(fā)效率、發(fā)掘數據價值。數據中臺應該實現平臺化、資產化、服務化,聚焦數智場景,賦能行業(yè)生態(tài),讓數據產生價值。其他企業(yè)也表示了類似的看法。
 
在條件具備的情況下,建中臺是必選題
 
品途商業(yè)評論從多家數據智能服務公司和已經完成中臺建設階段性目標的公司了解到,對于“阿里拆中臺的”態(tài)度都比較明確,不跟風,不炒作,堅持做自己。
 
“中臺的價值是毋庸置疑的,我們已經完成了數據中臺的一期建設,接下來會布局下一期的目標,核心是明確什么樣的公司需要建數據中臺。”一位互聯網金融公司的CTO說。
 
結合自己一年多建中臺的經驗,上述CTO認為,建數據中臺要有兩個必要條件,“足夠豐富的數據沉淀,有多個大數據場景的需求,這兩個條件缺一不可。”
 
事實上,中臺本身并不能直接產生業(yè)務價值,中臺的價值是支撐快速實現數據應用。如果沒有大量數據的沉淀,甚至數據沒有實現多維度,且公司業(yè)務也沒有3個以上的應用場景,建中臺的意義就不大。
 
究竟哪些行業(yè)適合建中臺?這位CTO認為,每一個行業(yè)都有可能。
 
某龍頭券商在建中臺的時候,目標非常明確。不同于銀行的存貸業(yè)務,證券的實時數據都是客戶交易數據,且證券單客戶交易頻率遠高于銀行,因此,他們需要快速處理事件和響應客戶需求,對系統(tǒng)實時分析的要求高。所以證券建中臺的目標就是向實時化迭代,提高響應速度和運營精細化程度,這對數據中臺和業(yè)務系統(tǒng)提出很高的要求,建設數據中臺的項目分兩期進行,一是實時數倉建設,二是大數據開發(fā)平臺建設。
 
不止是券商,反觀我們現在的生活,金融、零售、住房、醫(yī)療、文旅等各行各業(yè)已經越來越智能,因為數據的價值通過中臺得以最大化的呈現,需求側對中臺建設的迫切訴求其根本原因就是本身的商業(yè)模式變化,互聯網轉型需求,即在直接面對C端消費者的時候,需要能夠更加敏捷的為客戶提供各種服務能力,能夠快速的衍生新的商業(yè)或服務模式。
 
“建中臺是個長期的事情,不僅僅是時間成本,還有大量的預算才能支撐,在建中臺前確實要想明白。”上述CTO提醒道。
 
中臺建設的3大趨勢
 
如果仔細品品張勇對拆中臺的想法,會注意,其實后半段才是張勇對中臺未來的期望,“現在阿里的業(yè)務發(fā)展太慢,要把中臺變薄,變得敏捷和快速。”核心關鍵詞是把中臺變薄。
 
什么樣的公司適合薄中臺?袋鼠云認為戰(zhàn)略管控型組織適合薄中臺,經營管控型組織適合集中式的中臺。
 
這兩類公司在細分緯度上,確實有比較明顯的區(qū)別,也決定了建中臺時的目標是不一樣的。
 
l 戰(zhàn)略管控型組織是指側重于對下屬單位人、財、務等內部數據的匯聚和分析,通過中臺建設,能夠及時、準確、全面、動態(tài)的了解下屬單位的經營狀況。這種多數是弱集權,在應用方面是基于數據基礎進行風險管控、投融資決策、績效考核等等。該組織下的業(yè)務多數相對獨立、關聯性不大。
 
l 經營管控型組織則是希望通過中臺的管理創(chuàng)新,實現組織和業(yè)務的模式重構,也更加側重業(yè)務場景的實際應用,強化數據對業(yè)務的再支持,比如消費者洞察、產供銷協同優(yōu)化、精準營銷、異業(yè)聯盟等等。該組織下的業(yè)務多數關聯性較強。
 
在對中臺價值深刻認知以后,可以預見的是,中臺市場會在2021年持續(xù)做大,越來越多的企業(yè)會開始結合自身業(yè)務建中臺,也會有越來越多的服務商提供解決方案,未來中臺市場或呈現三大趨勢:
 
趨勢一:巨頭的中臺是為自身業(yè)務做支撐
 
5年過去,中臺建設已經進入深水區(qū),隨著阿里、騰訊等互聯網巨頭對中臺價值認知的逐漸深化,未來中互聯網巨頭的中臺建設目標更多的是為自身運營、解決方案的構建提供支撐。
 
比如阿里的一位中臺架構師就表示,現在阿里就是要求把最抽象的部分留在中臺,中臺就剩下很薄的一層,通過這幾年沉淀下來的通用能力來提高效率,可以大大減少人力。
 
趨勢二:中小企業(yè)需要SaaS化的中臺產品
 
不僅僅是大企業(yè),中小企業(yè)對中臺建設也會有越來越明顯的需求,但囿于人才、成本的各方面因素的制約,中小企業(yè)不會貿然上中臺,需求端自發(fā)產生的需求會倒逼供給端產品的開發(fā),雖然行業(yè)不同、階段不同,但對中臺的價值認同是一致的。如果數據中臺能夠成為像saas一樣的產品,再結合自己的實際業(yè)務,進行具體場景的開發(fā),對中小企業(yè)來說,時間成本和預算成本都會實現雙下降。
 
趨勢三:數智化產品方案提供商將迎來大考
 
有研究機構預計2021年,中臺建設的市場增長率將達到30%以上,國內總體市場規(guī)模將突破50億元。同時,廠商之間的競爭壓力會大大減少,由此可見,有實力的中臺廠商將會迎來一個難得的發(fā)展機遇期。
 
伴隨中臺野蠻生長的這幾年,數據智能服務供應商也是參差不齊。2020年,袋鼠云發(fā)布了云原生數據中臺數棧DTinsight4.0,為企業(yè)提供數智化轉型基礎設施平臺。該平臺具備數據平臺、數據資產、數據服務、算法智能等核心能力,真正擁有自主可控的云原生數據中臺核心技術。即便是中臺廠商的大發(fā)展期,真正具備為客戶提供解決方案并且能夠實現制定行業(yè)標準、為行業(yè)賦能的公司將成為市場的寵兒。
 
有專家指出,企業(yè)數字化已經成為所有企業(yè)都必須正視的問題,作為一項浩瀚的系統(tǒng)工程,能獨立完成整個工程的服務商是不存在的。品途商業(yè)評論也觀察到,袋鼠云在此前召開的2020DDIC數智+行業(yè)峰會上強調,袋鼠云會以數棧DTinsight為基,聯合各行業(yè)ISV進行生態(tài)合作,共創(chuàng)聯合解決方案,或許也是看到了這個合作共贏的趨勢。
 
真理越辯越明。
 
阿里拆中臺的想法雖然引起了業(yè)內的大討論,但關于中臺發(fā)展的趨勢也在經歷了市場的多方考驗之后,逐漸向更為清晰的方向發(fā)展。無論是良渚古城遺址公園智慧景區(qū)抑或是頭部銀行、龍頭券商積極擁抱中臺的大膽嘗試,不同場景不同行業(yè)對于數字化的重視,都在向市場釋放一個信號,2021年,中臺建設不再是選擇題。

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