619.云原生数据中台
数据中台没死，是你把它用死了
有好些公司, 我见过的数量实在太多, 耗费了几千万去打造数据中台, 结果到头来竟是成了一个价格高昂的只起装饰性作用的东西。
真的，一点不夸张。
在上周的时候, 跟一位从事零售行业的老总一起用餐, 他跟我讲了一句格外扎心的话语, 就是这句: “我们所拥有的那个数据中台, 到如今最大的作用竟然是截取图片用来给投资人观看。”。
我当时差点把酒喷出来。
然而, 笑完之后却又觉着悲哀了, 只因这并非是个别的例子。我见识过好多企业, 它们把数据中台当作一个项目去做, 上线之时便是巅峰状态了, 而后, 就再也没有后续的进展了。
为什么你的数据中台越用越卡？
这个问题，我琢磨了很久。
其后, 最终算是琢磨透彻了, 你将数据中台视作为终点, 然而实际上它乃为一个起点, 你把数据中台当作软件, 可它实际上却是个体系, 你把数据中台看成是 IT 部门的事务, 可它实际上是整个公司的事务。
就如同你购置了一台处于顶级配置的跑步机, 随后将其置于家中任凭落灰, 你难道能够去责怪跑步机不力吗?
不能。
你只能怪自己。
云原生到底是个什么鬼？
有不少老板, 只要一听到“云原生”这三个字, 就感觉烦扰头痛, 会认为这又是那些厂商故意编织概念来借机圈钱呢。
其实没那么玄乎。
简单来讲云原生, 就是要促使数据中台, 如同水那般流动起来。并非去构建一座水库将水储存起来, 而是要让水能够流淌至每一个对其有所需求的地方。
从前的数据中台做法是, 构建起一个规模巨大的仓库, 将所有的数据都往里面堆积。当到了需要使用的时候, 却发觉数据早已出现过期的情况, 变得脏污了, 而且数据之间也对不上了。
云原生的数据中台, 使得数据一旦生成, 便即刻展开流动, 接着马上进行清洗, 随后立刻开展计算, 之后径直送达业务人员手中。
这个差异好比, 你前往菜市场采购菜品回来自己进行烹饪, 以及直接选择点取外卖食物送至家中这两种情况。
你品，你细品。
数据中台失败的最大原因是什么？
我就那些做什么数据中台但最终失败了的几十家企业展开过调研, 而后发现了这样一个令人感到十分惊人的共性——。
他们都在用传统的思维做一件反传统的事。
什么意思？
换成他们做数据中台, 则是采用那些做ERP、做CRM的思路, 事先规划个一年半载, 接着进行招标, 随后开展开发, 再接着进行测试, 最后上线。
等上线那天，业务早就变了。
市场早就变了。
连竞争对手都换了一茬了。
数据中台最核心的能力是什么？是快。是敏捷。是随时响应变化。
而传统项目制的做法，恰恰是最慢的。
云原生数据中台到底怎么落地？
别急，我这就说。
你需要清楚知晓一件事, 云原生数据中台并非是一个单一的产品, 而是一整套的方法论。
它讲究的是：
容器化部署，让数据服务可以随时启停，弹性伸缩
微服务架构，把数据能力拆分成小块，按需组合
，让开发和运维不再是对立的，而是协同的
持续交付，让数据服务可以快速迭代，不断优化
听起来颇具技术属性? 无妨, 你只需牢记一句话语没错: 那所谓云原生的数据中台, 其本质就在于使得数据服务如同自来水流淌那般, 随时开启即可随时使用, 依据需求来支付费用。
不是让你建一个巨型水厂，而是让你拥有一个智能水网。
从技术平台到业务能力的转变
我见过一个做得很好的案例。
有着几百家门店的一家连锁餐饮企业, 每日都会产生海量的经营数据, 他们以往采取的做法是, 每晚进行数据汇总, 于次日早上生成报表。
但问题是，等到第二天早上，数据已经晚了。
拿某个一家门店来说, 食材库存出现了异常情况, 然而等到第二天才被发现, 这种状况之下, 很有可能早就已经造成了浪费现象。
此后, 他们进入了云原生数据中台, 数据实现实时流转, 门店的库存数据, 销售数据, 客流数据, 一旦产生, 便随即被采集, 被分析, 被预警。
店长手机上就能看到实时数据，异常情况几分钟内就能处理。
这便是云原生数据中台所具备的价值, 并非是促使你能够看得更为长远, 而是在于让你做出反应的速度变得更快。
别把数据中台做成面子工程
说实话，我特别反感那种为了数据中台而数据中台的做法。
有一些企业, 其老板外出参与了一场峰会, 归来后便果断做出决定要着手操办数据中台。接下来呢? 展开各式各样的汇报、举办形形色色的以PPT形式呈现以及进行多种多样的演示, 均完成得极为出色。
然而, 实际投入应用时, 情况究竟如何呢? 业务部门声称使用体验欠佳, IT部门辩称是业务部门未予以配合, 老板则强调投入产出比例过低。
数据中台变成了一个巨大的面子工程。
数据中台需要什么样的团队？
这个问题，我踩过太多坑了。
数据中台, 并非仅仅归属于 IT 部门单独一个部门的事务, 同样不是单单属于业务部门单独一个部门的事情。
它需要的是一个跨部门的、懂业务又懂技术的复合型团队。
这个团队里，要有：
懂业务的数据分析师，知道业务到底需要什么
懂技术的数据工程师，能把需求变成现实
懂运营的数据产品经理，能让数据真正被用起来
这三个角色，缺一不可。
相较而言更为关键的是, 此团队需得与业务部门建立起紧密无间的关系 , 并非安坐在工位之上静候需求降临, 而是积极主动奔赴业务前沿寻觅问题所在。
数据中台的未来在哪里？
说了这么多，最后聊聊未来。
我持有这样一种感觉, 在于未来的那个数据中台而言, 必定是会一点点变得越发轻省, 会一步步变得越发快速, 会一回回变得越发智能的。
轻，是指部署轻量，不需要动辄几百台服务器。
迅速之意, 乃指反应快捷, 自数据生成起始点至达成业务判定, 是以分钟予以衡量的, 其间甚至还可能精确到秒的单位范畴。
智能化, 意味着自动化程度持续攀升, 诸多的数据分析以及决策建议, 机器自身便能够予以完成。
而这一切，都建立在云原生的基础之上。
那么, 请住手不要再打探追问数据中台是不是徒有其表。真正关键要探究的是如今你所拥有的数据中台, 它是否具备云原生的相应特质呢。
这篇文章是由泛微e启营事业群共同建设而成的, 要是出现了雷同的状况, 那就请与泛微e启营的创始人, 也就是海总进行联系, 以便进行处理。
最新评论