中台详解及名企案例介绍

问题导读

1.什么是中台？
2.中台解决了什么问题？
3.中台的类型有哪些？

中台，早已有之，在银行系统，在各行各业中台这波操作早已开始操作，就是复用，组件化，治理公共化，没有那么神奇，每个研发人员最起码的编程思维；但是，为什么阿里的中台就能风风火火，并且产生了很大的效果，那是因为阿里的业务体系大到很大了，各自为战的造轮子已经太浪费资源了，所以有一批人专门抽出来做这些公共服务，并且用一种组织机制和技术机制来告诉大家，你用这个组件只能调用这个，不能再造轮子，那么对这个体系的管理和支撑就需要很大人力，再加上云计算的主要业务，对阿里来说也是资源复用的；所以在考虑阿里一样的中台架构的时候，先想想，是不是业务也达到阿里一样的程度了？是不是需要和阿里一样的中台架构才显得自己专业？实施专业中台架构需要额外的人力和组织来保障，你是否找到了一个足够专业的架构师？即使是Leader也必须充当架构师的角色，没有这个架构师，光看光鲜的技术，那是不行的，所以市场上自然有了，你家的中台不行，人家的不错；重要的事再说一遍：或许你要的不是一个高贵的中台架构，你要的是一个专业可靠的架构师告诉你在当前情况下该怎么架构。与其迷信或者摇摆，不如先把自己的业务搞清楚，搞透彻。

什么是中台

中台就是公共服务平台，数据中台就是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务。

虽然中台架构早已有之，但是马云阿里让这种技术架构有了一个统一的名词，并让它声名远播，是对整个技术社会的贡献。

没有中台的时代

在传统IT企业，项目的物理结构是什么样的呢？无论项目内部的如何复杂，都可分为“前台”和“后台”这两部分。

什么是前台？

首先，这里所说的“前台”和“前端”并不是一回事。所谓前台即包括各种和用户直接交互的界面，比如淘宝购物页面，手机app；也包括服务端各种实时响应用户请求的业务逻辑，比如商品查询、订单系统等等。

什么是后台？

后台并不直接面向用户，而是面向运营人员的配置管理系统，比如商品管理、物流管理、结算管理。后台为前台提供了一些简单的配置。

前台、后台、用户之间的关系，可以用下图简单表示：

在当时，项目的发展相对稳定，并不需要那么快速的去迭代和试错，所以这种结构并没有什么问题。

在互联网快速发展的今天，企业之间的竞争越来越激烈。只有以用户为中心，快速响应用户的需求，不断迭代和试错，才能让企业在竞争当中立于不败。

但是，现实情况下......

在传统的前台-后台架构中，各个项目相对独立，许多项目都在重复发明同样的轮子，即让项目本身越来越臃肿，也让开发效率越来越低。

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这种时候，为提高开发效率，我们有必要整合出一个中间组织，为所有的项目提供一些公共资源。而这个中间组织，就是人们所说的“中台”。我们可以看到，中台不仅包含服务器端的中间件，更包含一些业务中的业务公共件，本质始终没有改变：复用，减少开发维护成本，减少业务出错几率；要说真正牛气的中台就是云计算+云业务SAAS了，通过自由组合解决所有公司的业务场景。

中台的起源

中台是最早由阿里在2015年提出的“大中台，小前台”战略中延伸出来的概念。它的灵感来源于芬兰的小公司Supercell，这家公司仅有300名员工，却接连推出爆款游戏，是全球最会赚钱的明星游戏公司。

由于阿里业务的繁杂和量比较大，在中国，阿里巴巴率先提出了“大中台，小前台”的战略：

2015年年中，马云带领阿里众高管拜访了Supercell。2016年6月，腾讯宣布以86亿美元收购Supercell公司84.3%的股权。

Supercell的神奇之处在哪里？恰恰是这家小公司，开创了中台的“玩法”，并将其运用到了极致。这家看似很小的公司，设置了一个强大的中台，用以支持众多的小团队进行游戏研发。这样一来，各个团队就可以专心创新，不用担心基础却又至关重要的技术支撑问题。

Supercell的CEO潘纳宁更是将一个游戏公司按照一个专业运动队的方式来管理。他认为管理层的唯一使命是获得最好的人才，为他们创造最好的环境，给他们自由和信任，帮助他们摆脱困境，让公司成为一个最好的人才可以产生最大影响的地方。

其他的一切，包括财务目标，都是次要的。因此Supercell构建了完全颠倒的管理结构。传统的管理结构是一个金字塔形的，CEO往往处在金字塔的顶端。而Supercell最大的创新之处，在于其管理结构完全是上下颠倒的。潘纳宁最引以为豪的标签是：“行业里最没有权力的CEO”。

Supercell的整体架构采用“开发者领导”的模式。300人的团队被分成若干个小团队，5-7个游戏开发者组成一个小团队，开发自己的游戏，以最快的速度推出公测版，检测游戏受用户欢迎的情况。

这些小团队又被称为“细胞cell”，Supercell则是这些细胞的集合，这也是Supercell公司名的由来。由此可见，中台不是单纯的系统或平台，更是组织架构的重组和变革。

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然而，企业的经营过程由多方面因素的共同作用。那么中台建设能解决多少问题？

中台解决了什么问题？

痛点一：企业前方市场与企业内部支撑的冲突

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用户和用户的需求永远是善变的。依稀记得“80后是垮掉的一代”的说法的你，现在看到的却是“被10后毁掉的90后父母”的感叹。

主流用户的变化，不会因为某个年代人的话语权高低而稳定下来。而即便是同年代的用户，在随着现代社会发展和各行各业互联网服务的滋养中又进化细分成了出不同的支流，需求全然不同，呈现场景化、碎片化的特征。

为了不被善变的用户所抛弃，企业不得不跟随着用户；为了满足用户而尽可能积极地响应用户需求的变化，发展新业务、提供新服务。这就给企业的前方业务端提出了挑战：必须做到快速响应、灵活运转。

但要作为一个能承接大量新业务和新服务的大体量企业，业务想要做到量大又灵活，必定需要靠企业内部科学有序体系的稳定支撑。

所以，企业前方市场总是会趋于变化无序，而企业内部支撑总归要趋于稳定有序，两者必定冲突。

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痛点二：前台与后台的冲突

企业前方市场和企业内部支撑的冲突，必定带来在系统层级上的前台和后台的冲突。

前台：企业前方市场的管理平台，是企业的终端用户直接使用或交互的系统。比如像微信、QQ、淘宝这样的APP；

后台：企业内部支撑的管理平台，是企业管理核心能力的系统。比如像企业ERP管理平台、企业财务管理平台等系统。

前台是对接用户的，所以系统需要快速响应前端用户的需求，快速创新、快速迭代。简而言之：快速建设、错了就推翻重来、不能耗费太大成本。

后台是企业对内的，为了支撑前台越来越多的业务，后台不断地建设，系统不断庞大地起来。所以后台系统需要扎实稳定，建成之后往往不能随意改动。简而言之，是需要耗费大力成本建设的基础能力、不能轻易推翻、改动成本极大。前台系统和后台系统的特点决定了，两者的冲突不可避免。

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痛点三：大企业的通病（各占山头、重复建设）

企业发展到一定程度，组织架构和层级必然不断膨胀扩张。各大事业部下各大部门，就像一个小型组织一样，各占山头，势必会出现屁股决定脑袋的现象：这事就算对公司有好处，但对我们部门KPI没好处啊，那我不做。

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大企业内部各处都是墙——部门墙、业务墙、数据墙。更不用说那些一味的内部赛马的绩效考核机制，势必更加加剧部门间的相互封闭。

而一些原本可以快速提供的用户服务，却需要多重对接，无法快速拿出产品方案，耗费很大的成本和极长的时间。一个原本可以共用的服务，被不同部门重复建设。

中台的类型有哪些

中台的分类不同的厂家有不同的分法，但都大同小异，总结起来都是业务中台，技术中台，技术管理中台，组织架构中台；

按照目前普遍的说法，中台分为6类：

数据中台：提供数据分析能力，帮助企业从数据中学习改进，调整方向。

业务中台：提供重用服务，例如用户中心、订单中心之类的开箱即用可重用能力。

算法中台：提供算法能力，帮助提供更加个性化的服务，增强用户体验。

技术中台：提供自建系统部分的技术支撑能力，帮助解决基础设施、分布式数据库等底层技术问题。如中间件，分布式存储，AI，负载均衡等基础设施

研发管理中台：提供自建系统部分的管理和技术实践支撑能力，帮助快速搭建项目、管理进度、测试、持续集成、持续交付。

组织中台：为项目提供投资管理、风险管理、资源调度等支持。

阿里中台架构

学习大厂经验，是指导我们工作必要的方法（由于篇幅有限，我们将展示主要典型厂家案例分析，后面会附带大部分大厂中台架构PPT连接），但是切不可照搬照用，包括我们自己发的内容，一定要结合自己的实际情况实际处理，不能因为这样好那样好折腾了自己的团队，最好的中台是你自己的团队，相信自己的团队，构建自己的想要团队，帮助他们与他们一起进步，或许这是比高贵中台更重要的事情。

这里收集了一些阿里中台建设的详细PPT，核心一点：要不要中台，要怎么样的中台，多吸取知识，实际情况实际出发，具体怎么做，找一个合适的架构师把，其他都是众说纷纭，没有好坏，只有最适合；不迷信，不盲从，充分认知和技术积累，逐步实施。

阿里：“大中台、小前台”战略

业务中台是阿里巴巴首先提出的作为企业IT架构的转型之道。站在阿里巴巴集团全局的角度，业务中台是从整体战略、业务支撑、连接消费者和业务创新等方面进行统筹规划。因此业务中台深深内含了阿里巴巴做为电商交易的主营业务。业务中台关注的更多的是如何支撑在线业务。

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阿里的“大中台、小前台”战略，驱动着：新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交八大战略。

而中台架构，也逐渐升级成为“数据中台+业务中台”，即“双中台”战略。

大家耳熟能详的，淘宝、天猫、聚划算、盒马、阿里健康等业务，背后都有中台架构的支撑。

01 数据驱动业务的典型场景

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以《微微一笑很倾城》这部剧为例，这部剧播放10天破60亿播放量。在购买决策以前，通过舆情分析、文学内容排行榜监测，锁定了题材和内容的受关注程度，就找到了符合标签特性的《微微一笑很倾城》。

这部剧在视频平台播出期间，分析了第一波追剧的观众标签画像，将该剧推荐给有类似标签的人群，观众基数越滚越大，形成了现象级热播剧。

同时，根据观众留言标签聚合，又招到了类似的剧集进行购买，把这一题材剧集及时推出，也取得不错的播放率。

阿里数据中台体系的核心要素

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阿里数据中台体系核心要素包括：数据资产化、创新敏捷化、平台智能化、服务产品化。下面展开分享。

02 数据中台：数据资产化

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OneID体系，以业务/自然对象+萃取标签为架构构建，实现统一数据，即：用户统一、企业统一、商品基础数据统一等等。

OneData体系，以业务板块+业务过程+分析维度为架构构建，业务数据指标维度的统一，杜绝一个指标多种定义。

实现数据的统一采集，接入等。

阿里巴巴一开始通过淘宝作为平台方连接商家和消费者，进行电商交易活动。随之发展出淘宝商城即后来的天猫。天猫本质上还是电商交易平台。既然都是电商交易平台，就都涉及售前、售中和售后的业务流程。

业务中台围绕以交易为核心所关联的领域组成。交易的对象是商品，商品通过店铺售卖给会员，交易的凭证是订单，在线交易需要支付，成单后需要货品出库和物流派送等，售前需要营销促销活动吸引流量加强转化，售后用户会对店铺、商品进行评价等。由此，典型的业务中台表现为由多个业务服务中心组成，如图3-3所示。

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▲图3-3 一个典型的由服务中心组成的业务中台

会员中心服务于用户的消费全生命周期，为用户提供特定的权益和服务，企业可以通过会员中心进与用户进行互动，培养用户忠诚度。主要能力包括：

会员运营管理：会员注册、个人信息维护、会员注销、会员卡办理等相关能力。

会员体系管理：会员体系的创建、积分规则、成长值规则、等级、权益等相关能力。

客户服务管理：包括客户的新增、导入、查询等相关能力。

积分交易管理：包括积分获取、核销、清零、冻结、兑换等相关能力。

商品中心提供管理商品核心数据的能力。围绕商品构建商品关联数据，诸如商品版本信息、商品品牌、商品属性、商品类目等。主要能力有：

品牌、类目、属性管理：包括对商品品牌的维护、查询，前后端类目的维护，属性及属性组管理等相关能力。

产品数据管理：包括对产品模板的创建、编辑、查询、禁用等相关能力。

商品数据管理：包括创建商品、修改商品、查询商品等相关能力。

商品发布管理：包括商品发布、上下架（即时+定时）等相关能力。

交易中心负责企业业务交易订单的整体生命周期管理，包括加入购物车车→订单生成→合并分拆→流转→支付→发货→退换货→完成。所有电商业务的核心系统都是围绕交易订单进行构建的。主要能力包括：

购物车管理：包括购物车商品添加、编辑、查询、校验等相关能力。

正向交易管理：包括交易订单生成、发起支付交易订单、商品发货管理、上门自提及核销等相关能力。

逆向交易管理：包括商品换货、退货、退款等相关能力。

订单数据管理：包括交易订单数据、支付记录、发货记录、换货记录、退款记录等数据管理能力。

交易流程编排：支持交易流程节点的配置化，便于根据业务场景的不同设置与之匹配的流程。

评价中心提供对评价主体对象、评价规则/等级、评价内容、评价操作的管理能力，从而满足了不同角色的评价用户对评价内容的发布、追加、平台审核、平台申诉等需求。主要能包括：

评价内容管理：包括评价的主体对象管理、评价规则配置、评价等级、评价标签配置管理等相关能力。

评价操作能力：包括评价的发布、修改、追加、回复、申诉等相关能力。

评价监管能力：包括评价发布审核、申诉审核、评价屏蔽等监管相关能力。

店铺中心提供企业店铺主体管理、店铺管理、类型管理、经营对象管理等能力以支持企业为其商户用户提供线上门店，同时也支持商户管理、店铺会员、店铺会员等级管理、店铺装修等。主要能力包括：

商户管理：包括商户单个、批量开通，商户审核，商户基本信息维护等相关能力。

店铺管理：包括店铺开通、店铺基本信息维护、店铺审核、店铺会员等相关能力。

支付中心给下游商户输出标准的支付服务，提供代付代收、财务对账等服务。通过对接多个主流渠道，稳定输出微信、支付宝、银联等支付能力。主要能力包括：

支付能力：包括创建支付订单、接收渠道通知、渠道订单查询等基本支付能力。

支付路由：包括支付渠道管理、支付方式管理、支付商户和应用开通管理等相关能力。

资金账户：包括资金账户管理、充值维护、提现等相关能力。

营销中心提供商家的活动计划、申报、审批、执行、核销的全链路管理，也提供了基本的促销能力，如优惠券活动、满减买赠等。主要能力包括：

活动模板管理：包括营销活动的策略模板、规则配置、条件、动作模板等相关能力。

活动管理：包括具体活动的基本信息配置、人群圈选、商品管理、触发条件等相关能力。

优惠券管理：包括优惠券的发放、领取、查询、使用核销等相关能力。

赠品管理：对于满赠、买赠活动，提供赠品维护、查询、启用、禁用等相关能力。

库存中心提供仓库、库存、货品、单据（入库单/出库单/盘点单/盘点盈亏单）、审核（调拨/盘点），包裹、货品运费、物流运输、接入第三方物流公司的服务能力。主要能力包括：

仓库管理：包括服务区、仓库、仓位及其关联管理等相关能力。

货品管理：包括货品进货入库、销售出库、调拨入库、调拨出库、调拨审核等相关能力。

货品盘点：包括盘点单生成、审核、查询等相关能力。

履约管理：包括库存检查、发货单创建及查询、包裹物流查询、运费管理、物流状态跟踪等相关能力。

建设了一套中台系统，则可同时运用在多个电商平台的开发设计和服务中。因此，中台可以为同时建设运营多套电商平台的互联网企业节省系统建设和运营成本。因为既可以避免功能重复建设，又可以通过全渠道打通会员、增加流量、互相促进，还可以减少运营成本和人员。有了中台，再发展电商相关应用就会变得更加容易。比如，阿里巴巴发展出的聚划算。

如果使用传统的系统思维来设计业务中台，很有可能只是将原先隔离的各业务系统通过微服务的方式，强行集成在一起，如图3-4所示。这种方式构建的微服务不是纯粹的领域建设，而是一个系统的粒度层次。比如PMS会涉及用户和订单，OMS也需要关注会员和订单，CRM同样涉及会员。

因此，按此方式建设的所谓中台，它的各组成部分还是互相交叉重叠的，并不能体现中台是能力共享平台的核心理念。所以，只将企业业务系统做了一个大一统的集成，并不是中台。

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▲图3-4 传统思维下所建设的“业务中台”

03 数据中台定义及建设内容

数据中台是什么？

数据中台与数据仓库有什么区别？

数据中台到底怎么与业务中台融合？

这三个一直以来是人们问得最多的问题。本节将试着对这三大问题进行一一解读。

在回答数据中台是什么这个问题之前，先了解一下大家比较熟悉的数据仓库是什么。在以BAT为首的互联网公司蓬勃发展起来之前，国内三大运营商对于数据仓库的建设走在其他行业的前面。

早在2011年的时候，中国移动集团公司就组织编写了指导各省公司建设数据仓库的纲领性文件《中国移动NG2-BASS3.0建设规范》。在文件中明确将中国移动的业务分成了7大业务板块，按照功能将数据资产划分为三层：数据层、功能层、应用层。这是很典型的数据仓库建设的分层模式，如今的数据中台数据分层建设模式也延续了数据仓库的分层建设规范，后面会详细讲到。

数据中台：服务产品化

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以数据体系为基础，包括：营销数据体系、内容数据体系、商家数据体系、供应链数据体系、流量数据体系等。

形成了多个数据分析产品，包括：行业分析产品、活动分析产品、内容分析产品、流量分析产品等。

向上赋能业务、赋能平台、对双11大促的支持。

数据中台：OneData方法论驱动的平台智能化

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在OneData方法论驱动下，实现平台智能化：

OneModel。100% 消除指标二义性，分钟级代码自动生成。

OneID。全域连接、立体刻画，分钟级标签萃取。

OneService。主题式数据服务，简化 80% 数据查询。

数据中台：创新敏捷化

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通过数据中台，能够为企业提供快速创新的能力，让企业低成本试错。

从产生新思路-->通过数据中台工具赋能，快速验证-->创意演进成新的成熟平台。

企业数据中台：“欲速则不达”的陷阱

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左边是企业数据“烟囱”的现状，大量低水平的重复建设。右边是“伪”数据中台，“形”统而“神”不统。

企业数据中台：方法论+自动化支持的逐层构建

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是时候表演真正的数据中台了，右边是3个One方法论、数据服务平台化、数据资产的充分融合。

图3-5是应用层规划的内容，详细规划了每个应用领域的数据应用。但是仔细研究可以发现，这些数据应用几乎全是“分析”，也就是解决了事后“看数据”的问题。

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▲图3-5 中国移动数据仓库分层模型

再来看看图3-6中阿里巴巴的数据中台支撑的数据应用层，除了通用的数据分析以外，还包含了“个性化推荐”、“风险评估”、“预警监控”等与业务紧密结合的数据赋能业务的应用。而这些丰富的赋能业务的数据应用必须依赖数据中台提供的强大的数据服务支撑。

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▲图3-6 阿里巴巴数据中台总体架构图

通过上面的对比不难看出，数据中台与数据仓库最大的区别就是数据中台更加贴近业务，不只提供分析功能，更重要的是为业务提供服务，与业务中台或者业务系统（老旧系统）链接更加紧密了。

就拿大家比较熟悉的“千人千面”案例（如图3-7所示）来说，除了要整合业务系统产生的用户基础属性、订单、评价、加入购物车等行为数据，还要通过埋点的方式实时获取用户偏好浏览、搜索、分享商品等行为数据，经过数据中台一系列的数据加工处理后，最终以微服务的形式提供。

在业务系统每个需要呈现商品给目标用户的数据服务处，已不是简单的、一成不变地去商品库查询数据，而是调用数据中台提供的商品推荐接口，以此来根据不同的人群偏好、浏览历史、商品相似度等数据来为每个人推荐他最感兴趣的商品。试问这种业务、数据紧密联动的场景在数据仓库时代又如何能做到呢？

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▲图3-7 数据中台与外部系统交互

在介绍完数据中台与数据仓库的区别之后，我们再回过头谈谈数据中台到底是什么。首先说说数据中台不是什么。

第一，数据中台不等于大数据。近些年来，“大数据”这个名词可能是被提及最多的词汇之一，大数据甚至成为国家战略。同时，“数据中台”也正是在大数据概念兴起之后应运而生的。因此，不可避免的，相当一部分人把数据中台和大数据划等号，一提到数据中台，天然的就想起Hadoop、Spark等大数据处理技术，这样的想法是不对的，这些大数据处理技术只是数据中台的基础设施提供者。大数据技术的大行其道，加速了数据中台战略成熟。

第二，数据中台也不是一个研发工具。最近一段时间，在市面上流行着一种说法，说某某公司有一个数据中台产品，可以直接卖给某某客户。这种说法是在忽悠客户。实际提供给客户的仅仅是一个可视化的研发工具而已。数据中台一定是整合了企业自身的数据并经过加工、治理后形成的企业自身的数据资产平台。试问，根本还没了解客户到底有什么数据的情况下，如何能说自己有一个数据中台产品呢？

那么如何定义数据中台呢？我们也曾尝试在网上找到一个标准答案，找过首倡“数据中台”概念的阿里大咖们寻求标准答案。最近网络媒体上各种数据中台分享、解读、峰会纷纷扰扰，各种解读真是乱花渐欲迷人眼，但都没有得到一个很精炼、标准的数据中台定义。但越是没有标准，越是被人问得多，这就是为什么开篇提到的第一个问题就是“什么是数据中台”。

经过这些年来对数据中台的一腔热血，也曾经为此翻阅大量资料，力求言简意赅，力求精准定义，我们认为：数据中台是一个用技术链接大数据技术能力，用业务链接数据应用场景的能力平台。

“链接能力”是数据中台的精髓。作为一个处在中间层的能力平台，“链接”是其根本的任务。

在业务层面需要尽可能链接各种数据源作为其生产资料；

同时，由于生产数据的场景越来越多，覆盖了线上、线下等多渠道，各数据生产资料之间也需要进行链接，才能形成全域的数据；

数据在数据中台这个平台上按照标准的模型进行规范的加工处理后需要服务于多种场景，同样需要我们提供标准的数据服务接口将数据与应用场景链接起来。

因此，链接是数据中台的根本能力，也是数据中台的价值所在。

04 业务中台和数据中台的关系

无论是业务中台还是数据中台，都是在企业IT系统架构演进过程中形成的，并从企业自身IT系统规划、建设、运营、运维等多年的经验中提炼出来的共性能力。

业务中台和数据中台作为两个轮子并肩构建了数字中台，支撑前台对会员的从营销推广、转化交易到智能服务业务的闭环，促进企业业务的提升和发展（如图3-8所示）。数字中台对内连接企业的后台系统，诸如ERP、人力资源、协同办公、财务管理等。

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