中臺的分類

中臺是從多個相似的前臺業(yè)務應用共享的需求產生的，因此最先提出的中臺是業(yè)務中臺。

數據是從業(yè)務系統(tǒng)產生的，而業(yè)務系統(tǒng)也需要數據分析的結果，那么是否可以把業(yè)務系統(tǒng)的數據存儲和計算能力抽離，由單獨的數據處理平臺提供存儲和計算能力，不僅可以簡化業(yè)務系統(tǒng)的復雜性，而且可以讓各個系統(tǒng)采用更合適的技術，專注做本身擅長的事？這個專用的數據處理平臺即數據中臺。

02 業(yè)務中臺定義及建設內容

業(yè)務中臺是阿里巴巴首先提出的作為企業(yè)IT架構的轉型之道。站在阿里巴巴集團全局的角度，業(yè)務中臺是從整體戰(zhàn)略、業(yè)務支撐、連接消費者和業(yè)務創(chuàng)新等方面進行統(tǒng)籌規(guī)劃。因此業(yè)務中臺深深內含了阿里巴巴做為電商交易的主營業(yè)務。業(yè)務中臺關注的更多的是如何支撐在線業(yè)務。

阿里巴巴一開始通過淘寶作為平臺方連接商家和消費者，進行電商交易活動。隨之發(fā)展出淘寶商城即后來的天貓。天貓本質上還是電商交易平臺。既然都是電商交易平臺，就都涉及售前、售中和售后的業(yè)務流程。

業(yè)務中臺圍繞以交易為核心所關聯(lián)的領域組成。交易的對象是商品，商品通過店鋪售賣給會員，交易的憑證是訂單，在線交易需要支付，成單后需要貨品出庫和物流派送等，售前需要營銷促銷活動吸引流量加強轉化，售后用戶會對店鋪、商品進行評價等。由此，典型的業(yè)務中臺表現(xiàn)為由多個業(yè)務服務中心組成，如圖3-3所示。

▲圖3-3 一個典型的由服務中心組成的業(yè)務中臺

會員中心服務于用戶的消費全生命周期，為用戶提供特定的權益和服務，企業(yè)可以通過會員中心進與用戶進行互動，培養(yǎng)用戶忠誠度。主要能力包括：

• 會員運營管理：會員注冊、個人信息維護、會員注銷、會員卡辦理等相關能力。

• 會員體系管理：會員體系的創(chuàng)建、積分規(guī)則、成長值規(guī)則、等級、權益等相關能力。

• 客戶服務管理：包括客戶的新增、導入、查詢等相關能力。

• 積分交易管理：包括積分獲取、核銷、清零、凍結、兌換等相關能力。

商品中心提供管理商品核心數據的能力。圍繞商品構建商品關聯(lián)數據，諸如商品版本信息、商品品牌、商品屬性、商品類目等。主要能力有：

• 品牌、類目、屬性管理：包括對商品品牌的維護、查詢，前后端類目的維護，屬性及屬性組管理等相關能力。

• 產品數據管理：包括對產品模板的創(chuàng)建、編輯、查詢、禁用等相關能力。

• 商品數據管理：包括創(chuàng)建商品、修改商品、查詢商品等相關能力。

• 商品發(fā)布管理：包括商品發(fā)布、上下架（即時+定時）等相關能力。

交易中心負責企業(yè)業(yè)務交易訂單的整體生命周期管理，包括加入購物車車→訂單生成→合并分拆→流轉→支付→發(fā)貨→退換貨→完成。所有電商業(yè)務的核心系統(tǒng)都是圍繞交易訂單進行構建的。主要能力包括：

• 購物車管理：包括購物車商品添加、編輯、查詢、校驗等相關能力。

• 正向交易管理：包括交易訂單生成、發(fā)起支付交易訂單、商品發(fā)貨管理、上門自提及核銷等相關能力。

• 逆向交易管理：包括商品換貨、退貨、退款等相關能力。

• 訂單數據管理：包括交易訂單數據、支付記錄、發(fā)貨記錄、換貨記錄、退款記錄等數據管理能力。

• 交易流程編排：支持交易流程節(jié)點的配置化，便于根據業(yè)務場景的不同設置與之匹配的流程。

評價中心提供對評價主體對象、評價規(guī)則/等級、評價內容、評價操作的管理能力，從而滿足了不同角色的評價用戶對評價內容的發(fā)布、追加、平臺審核、平臺申訴等需求。主要能力包括：

• 評價內容管理：包括評價的主體對象管理、評價規(guī)則配置、評價等級、評價標簽配置管理等相關能力。

• 評價操作能力：包括評價的發(fā)布、修改、追加、回復、申訴等相關能力。

• 評價監(jiān)管能力：包括評價發(fā)布審核、申訴審核、評價屏蔽等監(jiān)管相關能力。

店鋪中心提供企業(yè)店鋪主體管理、店鋪管理、類型管理、經營對象管理等能力以支持企業(yè)為其商戶用戶提供線上門店，同時也支持商戶管理、店鋪會員、店鋪會員等級管理、店鋪裝修等。主要能力包括：

• 商戶管理：包括商戶單個、批量開通，商戶審核，商戶基本信息維護等相關能力。

• 店鋪管理：包括店鋪開通、店鋪基本信息維護、店鋪審核、店鋪會員等相關能力。

支付中心給下游商戶輸出標準的支付服務，提供代付代收、財務對賬等服務。通過對接多個主流渠道，穩(wěn)定輸出微信、支付寶、銀聯(lián)等支付能力。主要能力包括：

• 支付能力：包括創(chuàng)建支付訂單、接收渠道通知、渠道訂單查詢等基本支付能力。

• 支付路由：包括支付渠道管理、支付方式管理、支付商戶和應用開通管理等相關能力。

• 資金賬戶：包括資金賬戶管理、充值維護、提現(xiàn)等相關能力。

營銷中心提供商家的活動計劃、申報、審批、執(zhí)行、核銷的全鏈路管理，也提供了基本的促銷能力，如優(yōu)惠券活動、滿減買贈等。主要能力包括：

• 活動模板管理：包括營銷活動的策略模板、規(guī)則配置、條件、動作模板等相關能力。

• 活動管理：包括具體活動的基本信息配置、人群圈選、商品管理、觸發(fā)條件等相關能力。

• 優(yōu)惠券管理：包括優(yōu)惠券的發(fā)放、領取、查詢、使用核銷等相關能力。

• 贈品管理：對于滿贈、買贈活動，提供贈品維護、查詢、啟用、禁用等相關能力。

庫存中心提供倉庫、庫存、貨品、單據（入庫單/出庫單/盤點單/盤點盈虧單）、審核（調撥/盤點），包裹、貨品運費、物流運輸、接入第三方物流公司的服務能力。主要能力包括：

• 倉庫管理：包括服務區(qū)、倉庫、倉位及其關聯(lián)管理等相關能力。

• 貨品管理：包括貨品進貨入庫、銷售出庫、調撥入庫、調撥出庫、調撥審核等相關能力。

• 貨品盤點：包括盤點單生成、審核、查詢等相關能力。

• 履約管理：包括庫存檢查、發(fā)貨單創(chuàng)建及查詢、包裹物流查詢、運費管理、物流狀態(tài)跟蹤等相關能力。

建設了一套中臺系統(tǒng)，則可同時運用在多個電商平臺的開發(fā)設計和服務中。因此，中臺可以為同時建設運營多套電商平臺的互聯(lián)網企業(yè)節(jié)省系統(tǒng)建設和運營成本。因為既可以避免功能重復建設，又可以通過全渠道打通會員、增加流量、互相促進，還可以減少運營成本和人員。有了中臺，再發(fā)展電商相關應用就會變得更加容易。比如，阿里巴巴發(fā)展出的聚劃算。

如果使用傳統(tǒng)的系統(tǒng)思維來設計業(yè)務中臺，很有可能只是將原先隔離的各業(yè)務系統(tǒng)通過微服務的方式，強行集成在一起，如圖3-4所示。這種方式構建的微服務不是純粹的領域建設，而是一個系統(tǒng)的粒度層次。比如PMS會涉及用戶和訂單，OMS也需要關注會員和訂單，CRM同樣涉及會員。

因此，按此方式建設的所謂中臺，它的各組成部分還是互相交叉重疊的，并不能體現(xiàn)中臺是能力共享平臺的核心理念。所以，只將企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)做了一個大一統(tǒng)的集成，并不是中臺。

▲圖3-4 傳統(tǒng)思維下所建設的“業(yè)務中臺”

03 數據中臺定義及建設內容

• 數據中臺是什么？

• 數據中臺與數據倉庫有什么區(qū)別？

• 數據中臺到底怎么與業(yè)務中臺融合？

這三個一直以來是人們問得最多的問題。本節(jié)將試著對這三大問題進行一一解讀。

在回答數據中臺是什么這個問題之前，先了解一下大家比較熟悉的數據倉庫是什么。在以BAT為首的互聯(lián)網公司蓬勃發(fā)展起來之前，國內三大運營商對于數據倉庫的建設走在其他行業(yè)的前面。

早在2011年的時候，中國移動集團公司就組織編寫了指導各省公司建設數據倉庫的綱領性文件《中國移動NG2-BASS3.0建設規(guī)范》。在文件中明確將中國移動的業(yè)務分成了7大業(yè)務板塊，按照功能將數據資產劃分為三層：數據層、功能層、應用層。這是很典型的數據倉庫建設的分層模式，如今的數據中臺數據分層建設模式也延續(xù)了數據倉庫的分層建設規(guī)范，后面會詳細講到。

圖3-5是應用層規(guī)劃的內容，詳細規(guī)劃了每個應用領域的數據應用。但是仔細研究可以發(fā)現(xiàn)，這些數據應用幾乎全是“分析”，也就是解決了事后“看數據”的問題。

▲圖3-5 中國移動數據倉庫分層模型

再來看看圖3-6中阿里巴巴的數據中臺支撐的數據應用層，除了通用的數據分析以外，還包含了“個性化推薦”、“風險評估”、“預警監(jiān)控”等與業(yè)務緊密結合的數據賦能業(yè)務的應用。而這些豐富的賦能業(yè)務的數據應用必須依賴數據中臺提供的強大的數據服務支撐。

▲圖3-6 阿里巴巴數據中臺總體架構圖

通過上面的對比不難看出，數據中臺與數據倉庫最大的區(qū)別就是數據中臺更加貼近業(yè)務，不只提供分析功能，更重要的是為業(yè)務提供服務，與業(yè)務中臺或者業(yè)務系統(tǒng)（老舊系統(tǒng)）鏈接更加緊密了。

就拿大家比較熟悉的“千人千面”案例（如圖3-7所示）來說，除了要整合業(yè)務系統(tǒng)產生的用戶基礎屬性、訂單、評價、加入購物車等行為數據，還要通過埋點的方式實時獲取用戶偏好瀏覽、搜索、分享商品等行為數據，經過數據中臺一系列的數據加工處理后，最終以微服務的形式提供。

在業(yè)務系統(tǒng)每個需要呈現(xiàn)商品給目標用戶的數據服務處，已不是簡單的、一成不變地去商品庫查詢數據，而是調用數據中臺提供的商品推薦接口，以此來根據不同的人群偏好、瀏覽歷史、商品相似度等數據來為每個人推薦他最感興趣的商品。試問這種業(yè)務、數據緊密聯(lián)動的場景在數據倉庫時代又如何能做到呢？

▲圖3-7 數據中臺與外部系統(tǒng)交互

在介紹完數據中臺與數據倉庫的區(qū)別之后，我們再回過頭談談數據中臺到底是什么。首先說說數據中臺不是什么。

第一，數據中臺不等于大數據。近些年來，“大數據”這個名詞可能是被提及最多的詞匯之一，大數據甚至成為國家戰(zhàn)略。同時，“數據中臺”也正是在大數據概念興起之后應運而生的。因此，不可避免的，相當一部分人把數據中臺和大數據劃等號，一提到數據中臺，天然的就想起Hadoop、Spark等大數據處理技術，這樣的想法是不對的，這些大數據處理技術只是數據中臺的基礎設施提供者。大數據技術的大行其道，加速了數據中臺戰(zhàn)略成熟。

第二，數據中臺也不是一個研發(fā)工具。最近一段時間，在市面上流行著一種說法，說某某公司有一個數據中臺產品，可以直接賣給某某客戶。這種說法是在忽悠客戶。實際提供給客戶的僅僅是一個可視化的研發(fā)工具而已。數據中臺一定是整合了企業(yè)自身的數據并經過加工、治理后形成的企業(yè)自身的數據資產平臺。試問，根本還沒了解客戶到底有什么數據的情況下，如何能說自己有一個數據中臺產品呢？

那么如何定義數據中臺呢？我們也曾嘗試在網上找到一個標準答案，找過首倡“數據中臺”概念的阿里大咖們尋求標準答案。最近網絡媒體上各種數據中臺分享、解讀、峰會紛紛擾擾，各種解讀真是亂花漸欲迷人眼，但都沒有得到一個很精煉、標準的數據中臺定義。但越是沒有標準，越是被人問得多，這就是為什么開篇提到的第一個問題就是“什么是數據中臺”。

經過這些年來對數據中臺的一腔熱血，也曾經為此翻閱大量資料，力求言簡意賅，力求精準定義，我們認為：數據中臺是一個用技術鏈接大數據技術能力，用業(yè)務鏈接數據應用場景的能力平臺。

“鏈接能力”是數據中臺的精髓。作為一個處在中間層的能力平臺，“鏈接”是其根本的任務。

• 在業(yè)務層面需要盡可能鏈接各種數據源作為其生產資料；

• 同時，由于生產數據的場景越來越多，覆蓋了線上、線下等多渠道，各數據生產資料之間也需要進行鏈接，才能形成全域的數據；

• 數據在數據中臺這個平臺上按照標準的模型進行規(guī)范的加工處理后需要服務于多種場景，同樣需要我們提供標準的數據服務接口將數據與應用場景鏈接起來。

因此，鏈接是數據中臺的根本能力，也是數據中臺的價值所在。

04 業(yè)務中臺和數據中臺的關系

無論是業(yè)務中臺還是數據中臺，都是在企業(yè)IT系統(tǒng)架構演進過程中形成的，并從企業(yè)自身IT系統(tǒng)規(guī)劃、建設、運營、運維等多年的經驗中提煉出來的共性能力。

業(yè)務中臺和數據中臺作為兩個輪子并肩構建了數字中臺，支撐前臺對會員的從營銷推廣、轉化交易到智能服務業(yè)務的閉環(huán)，促進企業(yè)業(yè)務的提升和發(fā)展（如圖3-8所示）。數字中臺對內連接企業(yè)的后臺系統(tǒng)，諸如ERP、人力資源、協(xié)同辦公、財務管理等。

▲圖3-8 業(yè)務中臺與數據中臺雙輪驅動的數字中臺支撐前臺業(yè)務

業(yè)務中臺抽象、包裝和整合后臺資源，轉化為便于前臺使用的可重用共享的核心能力，實現(xiàn)了后端業(yè)務資源到前臺易用能力的轉化，為前臺應用提供了強大的“炮火支援”能力，隨叫隨到。業(yè)務中臺的共享服務中心提供了統(tǒng)一、標準的數據，減少了系統(tǒng)間的交互和團隊間的協(xié)作成本。

數據中臺接入業(yè)務中臺、后臺和其它第三方數據，完成海量數據的存儲、清洗、計算、匯總等，構成企業(yè)的核心數據能力，為前臺基于數據的定制化創(chuàng)新和業(yè)務中臺基于數據反饋的持續(xù)演進提供了強大支撐?？梢哉J為數據中臺為前臺戰(zhàn)場提供了強大的“雷達監(jiān)測”能力，實時掌控戰(zhàn)場情況，料敵先機。

不過數據中臺所提供的數據處理能力和之上建設的數據分析產品，也不局限于服務業(yè)務中臺。數據中臺的能力可以開放給所有業(yè)務方使用。

從前臺應用的角度，業(yè)務中臺所提供的“炮火支援”能力和數據中臺所提供的“雷達監(jiān)測”能力是一體的，并不是截然獨立的。業(yè)務中臺與數據中臺相輔相成，互相支撐。對于業(yè)務方來說，自己產生數據，并同時消費自己的數據，在消費自己的數據時又在繼續(xù)產生數據，從而形成數據閉環(huán)。

打個比方，業(yè)務沉淀數據是產礦，將數據導入到數據中臺是探礦和挖礦，數據中臺對數據進行建模等加工處理是對礦物的加工提純，通過數據服務指導業(yè)務的開展則是礦產再生的過程。業(yè)務中臺和數據中臺只是技術實現(xiàn)方式不同，但它們一起組成了支撐業(yè)務創(chuàng)新的兩只輪子，缺一不可。