1.1 什么是中臺

在2015年年中的時候，馬云參觀了一家名為Supercell的芬蘭游戲公司。這家公司的名字大家可能不熟悉，但是他們開發的游戲卻很有名，比如《部落沖突》。這家公司一年的利潤就有15億美元，而員工數量非常少，不到200人，而且在這家公司里，每一個開發游戲的小團隊都只有六七個人而已。這么小規模的公司，怎么做成了這么大的業務呢？其中一個原因是他們在游戲開發過程中，把通用的游戲素材和算法整理出來，作為工具提供給所有的小團隊。同一套工具，可以同時支持好幾個小團隊研發游戲。這就是一個“中臺”的模型。

中臺分為業務中臺和數據中臺，關于這二者的比較經典的架構如圖1-1所示。

業務中臺是中心化的能力復用平臺。比如阿里巴巴旗下有很多電商產品，有的產品面向B端（用企業用戶），有的產品面向C端（即個人消費者），這些產品基本都會用到賬號系統、交易系統、營銷系統等，而這些大的模塊基本都是通用的，如果每個團隊都重新開發一套賬號系統、交易系統、營銷系統等，就是對資源的嚴重浪費。因此，由專門的團隊負責開發這些通用系統，再將之提供給各條產品線，這樣做，既可以最大化重復利用資源，又可以將每條產品線的數據沉淀在一起。

數據中臺是什么？幾乎每條產品線都需要相關的數據分析工作，這些工作又會涉及數據分析師、數據開發工程師等角色。如果為每條產品線都配備數據分析師、數據開發工程師，不但數據的標準得不到統一，而且也是對人力資源的一種浪費。數據中臺可以承擔公司所有產品線的數據分析工作，通過數據化的手段為各條產品線賦能。數據中臺主要承擔以下四個方面的工作，分別是對數據的“采集”“存儲”“打通”“使用”，本書的章節順序正是按照這個思路安排的。

“采集”是指采集各條產品線的數據（如業務數據、日志數據、行為數據等），并將這些數據集中處理，存放在數據中心。

“存儲”是用更加科學的方式存儲數據。業內一般采用分層建模的方式，讓采集上來的數據變成公司的數據資產。

“打通”分為兩方面。一方面要打通用戶的行為數據和用戶的業務數據，從而構建更加豐富的用戶畫像；另一方面要打通產品線之間的數據，比如一個用戶既用了A產品線的服務，又用了B產品線的服務，需要打通產品線才能挖掘出這些數據信息。

“使用”是用打通后的數據賦能業務人員，幫助領導層進行決策，用數據來反哺業務。

為什么要搭建數據中臺呢？阿里巴巴的軍師曾鳴提出過一個概念叫“數據智能”，我們看一下什么是數據智能。以我們生活中常見的美團外賣為例，美團如何調動千萬量級的商戶和遍布全國的外賣騎手將外賣安全、快速地送到用戶的手上呢？如果靠人力進行調度，以美團如此大的業務量，其需要花費的人力是難以想象的。因此美團一定擁有一套不斷迭代的智能調度算法，這套算法可以幫助用戶找到合適的餐館，幫助餐館找到合適的騎手，從而以最高的效率將外賣送到用戶手上，所以美團是一家數據智能的公司。

數據智能的標志就是由機器代替人工去決策，未來數據智能是一個企業的核心競爭力之一。那么怎么實現企業的數據智能呢？答案就是搭建數據中臺。搭建數據中臺的最終目標就是幫助企業實現數據智能。

1.1.1 業務中臺與數據中臺有什么關系

業務中臺的目的是讓一切業務數據化；數據中臺的目的是讓一切數據業務化。業務中臺和數據中臺是相輔相成的。如果公司有業務中臺，并且由一個專門的團隊負責，那么數據中臺的搭建會容易很多，因為業務中臺已經整合了公司內所有產品線的業務模塊，使通用的業務數據都被統一存儲到業務中臺，這樣就不用再對每條產品線單獨進行調研，溝通成本會大大降低。如果公司沒有業務中臺，也可以搭建數據中臺，只不過要多做一些工作，要從各條產品線分別采集數據，所以公司搭建業務中臺，會讓數據中臺的搭建工作事半功倍。

1.1.2 什么企業適合搭建中臺

從短期來看，中臺的建設成本比較高。業務中臺要具備支撐公司所有產品線的核心業務能力，數據中臺要支撐公司所有產品線的數據分析相關工作，因此一旦開發相關系統，前期的投入比較大。不過公司在搭建好中臺并具備核心的業務能力和數據能力之后，再去擴展產品線時，新建產品線所需的成本就沒那么高了，新產品線只需接入中臺即可，所以從長遠來看，中臺還是能夠降低企業研發成本的。

判斷一家公司到底是否適合搭建中臺，可以看看該公司的產品線數量。如果公司有多條產品線（至少三條產品線以上），各條產品線之間有很多可以復用的功能，那么該公司就適合搭建中臺。初創公司是不適合搭建中臺的，因為搭建中臺需要投入大量的人力、物力成本，大多數初創公司在前期基本只有一條核心產品線，因此等到公司發展出多元的業務再搭建中臺也不遲。