在新發(fā)布的“中國數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線圖”中，Gartner 認(rèn)為，“數(shù)據(jù)中臺(tái)（Data Middle Office）”即將消亡，取而代之的是“數(shù)智基建”（Data Infrastructure）。

在上圖中，數(shù)據(jù)中臺(tái)處于幻滅的深淵（Trough of Disillusionment）；而數(shù)智基建則處于技術(shù)萌芽期（Innovation Trigger）。

參考：Gartner：數(shù)據(jù)中臺(tái)即將消亡，取而代之的是數(shù)智基建

1、數(shù)據(jù)中臺(tái)面臨的挑戰(zhàn)

Gartner的分析指出，隨著技術(shù)的發(fā)展和企業(yè)需求的變化，數(shù)據(jù)中臺(tái)可能面臨消亡的風(fēng)險(xiǎn)。這一觀點(diǎn)引發(fā)了業(yè)界的廣泛討論和思考。數(shù)據(jù)中臺(tái)消亡論主要基于以下幾點(diǎn)：技術(shù)迭代速度加快，新的數(shù)據(jù)處理和分析工具不斷涌現(xiàn)；企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的依賴可能限制了創(chuàng)新能力的發(fā)展；數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)和維護(hù)成本高昂，部分企業(yè)可能難以承受。數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)初衷是支撐企業(yè)戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化和服務(wù)復(fù)用，但在實(shí)際操作中，很多企業(yè)卻出現(xiàn)了功能與戰(zhàn)略的錯(cuò)位現(xiàn)象。一方面，部分企業(yè)在建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)過分強(qiáng)調(diào)技術(shù)功能，而忽視了與企業(yè)戰(zhàn)略的緊密結(jié)合。這種“為技術(shù)而技術(shù)”的做法，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中臺(tái)無法有效支持企業(yè)的核心業(yè)務(wù)，也無法為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。

參考：125頁P(yáng)PT | 數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案

據(jù)調(diào)查，約有60%的企業(yè)在數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)中存在戰(zhàn)略定位不清晰的問題。這些企業(yè)往往將數(shù)據(jù)中臺(tái)視為一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理工具，而沒有將其作為企業(yè)戰(zhàn)略的一部分來規(guī)劃和實(shí)施。結(jié)果，數(shù)據(jù)中臺(tái)成為了一個(gè)昂貴的“數(shù)據(jù)倉庫”，而非企業(yè)戰(zhàn)略的有力支撐。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)不僅需要強(qiáng)大的技術(shù)支持，更需要企業(yè)具備相應(yīng)的組織能力和數(shù)據(jù)能力。然而，現(xiàn)實(shí)情況是，許多企業(yè)在這方面存在明顯不足。首先，數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)需要企業(yè)進(jìn)行組織架構(gòu)的調(diào)整，建立專門的數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)。但根據(jù)行業(yè)調(diào)研，約有40%的企業(yè)在組織架構(gòu)調(diào)整上面臨困難，難以形成有效的數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營機(jī)制。其次，數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)需要企業(yè)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理能力，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全保障等方面。然而，數(shù)據(jù)顯示，超過50%的企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面能力不足，無法確保數(shù)據(jù)中臺(tái)的高效運(yùn)行和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保值增值。此外，數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)還需要企業(yè)員工具備一定的數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)操作能力。但遺憾的是，許多企業(yè)在員工培訓(xùn)和數(shù)據(jù)文化建設(shè)上投入不足，導(dǎo)致員工對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的接受度和使用率不高，數(shù)據(jù)中臺(tái)的潛在價(jià)值無法得到充分發(fā)揮。總的來說，數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的挑戰(zhàn)與失敗因素主要集中在功能與戰(zhàn)略的錯(cuò)位、組織能力與數(shù)據(jù)能力的不足等方面。要解決這些問題，企業(yè)需要從戰(zhàn)略層面重新審視數(shù)據(jù)中臺(tái)的定位，加強(qiáng)組織架構(gòu)和數(shù)據(jù)治理能力的建設(shè)，并加大對(duì)員工培訓(xùn)和數(shù)據(jù)文化的投入，以確保數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠真正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有力支撐。數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)涉及到眾多技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)問題，這對(duì)于企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)提出了較高要求。然而，由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和成熟的經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)在技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)上往往面臨較大的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中臺(tái)概念的“落寞”并非意味著它們的價(jià)值消失，而是市場(chǎng)對(duì)于這些技術(shù)和概念的認(rèn)識(shí)更加成熟和理性。未來，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，數(shù)據(jù)中臺(tái)將在企業(yè)中扮演更加重要的角色，但其發(fā)展也將更加注重實(shí)際應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造。

2、還有誰在堅(jiān)持“中臺(tái)”？

技術(shù)行業(yè)日新月異，企業(yè)若不緊跟潮流，創(chuàng)造新名詞，就會(huì)缺乏升級(jí)動(dòng)力，業(yè)務(wù)增長也會(huì)受限，多年來一直如此，那些耳熟能詳?shù)目s寫詞也一直在更新?lián)Q代。中臺(tái)熱潮退去后，真正有價(jià)值的東西才會(huì)沉淀下來。銷售人員總希望每月都有新名詞，一旦被冷落就棄之不顧，只有真正使用中臺(tái)并獲益的人，才深知其好處，目前支持中臺(tái)理念的，也都是實(shí)際受益者。

第一類受益者是技術(shù)人員，他們借助中臺(tái)概念打破業(yè)務(wù)壁壘，用合適工具整合技術(shù)平臺(tái)，持續(xù)獲益。信息系統(tǒng)常因業(yè)務(wù)快速變化、底層架構(gòu)老化，只能不斷打補(bǔ)丁，導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)混亂，一處改動(dòng)可能引發(fā)其他系統(tǒng)崩潰。在預(yù)算不足時(shí)，難以進(jìn)行迭代，陷入惡性循環(huán)：業(yè)務(wù)迭代，IT改軟件，問題層出不窮，人力捉襟見肘，業(yè)務(wù)埋怨技術(shù)不給力，技術(shù)則有苦難言，難以獲得預(yù)算投入底層迭代。

當(dāng)初中臺(tái)概念火熱時(shí)，若能爭(zhēng)取到大筆預(yù)算并下定決心迭代，借助中臺(tái)概念獲得更多緩沖時(shí)間，壓制業(yè)務(wù)新需求和陣痛，即使不能全勝，也能緩解技術(shù)壓力。簡(jiǎn)單說，就是利用中臺(tái)概念融資，獲得時(shí)間和資源，化解技術(shù)債務(wù)，減少債務(wù)利息和壓力，讓工作更順暢。

設(shè)想一個(gè)集團(tuán)公司，旗下多個(gè)子品牌，各品牌都有自己的物流企業(yè)，但因各品牌發(fā)展區(qū)域重點(diǎn)不同，業(yè)務(wù)擴(kuò)張時(shí)，已簽約物流企業(yè)可能并非最優(yōu)解，多份合同還易滋生貪腐。此時(shí)，集團(tuán)成立新部門，負(fù)責(zé)與全國物流公司對(duì)接，子品牌取消物流簽約，物流需求在信息系統(tǒng)中自動(dòng)分解、派單、追蹤，無需實(shí)際落地，經(jīng)驗(yàn)告訴我們，這樣能提升效率、降低成本，這就是企業(yè)建立的物流中臺(tái)。未來成立子品牌時(shí)，只需上傳發(fā)貨地、收貨地、包裹特征等信息，就能輕松對(duì)接優(yōu)質(zhì)物流體系。物流體系還可延伸至企業(yè)上下游生態(tài)，中臺(tái)的靈活性在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代優(yōu)勢(shì)明顯。

中臺(tái)失敗最常見的原因是“未達(dá)預(yù)期”，預(yù)期至關(guān)重要，沒有預(yù)期就沒有投入，投入后達(dá)不到預(yù)期同樣會(huì)失敗。不上中臺(tái)，意味著IT沒給領(lǐng)導(dǎo)正確規(guī)劃；預(yù)期過高卻落地失敗，又顯得IT缺乏執(zhí)行力。中臺(tái)上線前的重要承諾是業(yè)務(wù)中臺(tái)化后能快速靈活開展新業(yè)務(wù)，通過業(yè)務(wù)抽象和微服務(wù)的K8S系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯復(fù)用，減少開發(fā)時(shí)間。

但現(xiàn)實(shí)是，中臺(tái)只是將部分可復(fù)用業(yè)務(wù)邏輯變成服務(wù)，一線還需加上UI、前端邏輯、批量處理操作和特殊業(yè)務(wù)判斷，真正節(jié)省的開發(fā)時(shí)間可能很少，甚至只是將問題從一處挪到另一處。投入資金后未立刻變強(qiáng)，中臺(tái)就會(huì)被反噬，遭人詬病。軟件開發(fā)是系統(tǒng)工程，非一兩個(gè)工具能顛覆，對(duì)中臺(tái)架構(gòu)理解不深的人易陷入技術(shù)陷阱，忽略業(yè)務(wù)本質(zhì)。

3、Gartner分析數(shù)據(jù)中臺(tái)要點(diǎn)數(shù)據(jù)中臺(tái)，一度被視為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速器，如今卻面臨被Gartner預(yù)言的消亡。這一轉(zhuǎn)變并非無跡可循，其背后有著深刻的市場(chǎng)和技術(shù)邏輯。?

技術(shù)迭代速度：在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展下，數(shù)據(jù)中臺(tái)的傳統(tǒng)架構(gòu)和技術(shù)可能迅速變得過時(shí)。企業(yè)需要更快地適應(yīng)新技術(shù)，而數(shù)據(jù)中臺(tái)的更新?lián)Q代速度可能跟不上市場(chǎng)需求。?

成本與效益：數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)和維護(hù)需要巨大的成本投入，但隨著時(shí)間的推移，其帶來的效益增長可能會(huì)放緩，甚至出現(xiàn)邊際效益遞減的現(xiàn)象。?

靈活性與擴(kuò)展性：數(shù)據(jù)中臺(tái)往往被設(shè)計(jì)為一個(gè)集中式的平臺(tái)，這在一定程度上限制了其應(yīng)對(duì)快速變化市場(chǎng)的能力。企業(yè)可能需要更加靈活和可擴(kuò)展的解決方案來應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。?

數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)：隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)法規(guī)的日益嚴(yán)格，數(shù)據(jù)中臺(tái)需要滿足更高的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，這可能會(huì)增加企業(yè)的合規(guī)成本和運(yùn)營復(fù)雜性。?

生態(tài)系統(tǒng)脫鉤：Gartner預(yù)測(cè)，許多現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺(tái)將因?yàn)榕c生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時(shí)。這意味著，如果數(shù)據(jù)中臺(tái)不能有效整合新興技術(shù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，就可能被邊緣化。 在數(shù)據(jù)中臺(tái)逐漸顯露出局限性的同時(shí)，Gartner提出了“數(shù)智基建”（Data Infrastructure）作為替代概念。數(shù)智基建代表了一種全新的企業(yè)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用模式，它具有以下特點(diǎn)：?

云原生：數(shù)智基建強(qiáng)調(diào)云原生技術(shù)的應(yīng)用，支持企業(yè)在多云或混合云環(huán)境中靈活部署和管理數(shù)據(jù)。?

技術(shù)生態(tài)合作：與數(shù)據(jù)中臺(tái)依賴單一供應(yīng)商不同，數(shù)智基建倡導(dǎo)通過多個(gè)供應(yīng)商的密切合作，構(gòu)建一個(gè)開放、可擴(kuò)展的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。 持續(xù)迭代與優(yōu)化：數(shù)智基建被視為一種持續(xù)的服務(wù)，而不是一次性的交付項(xiàng)目。它能夠不斷迭代和優(yōu)化，以適應(yīng)不斷變化的技術(shù)和業(yè)務(wù)需求。?

數(shù)據(jù)與智能的深度融合：數(shù)智基建不僅僅是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的平臺(tái)，更是數(shù)據(jù)智能和分析能力深度融合的場(chǎng)所，支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)洞察和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。?

業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)：數(shù)智基建更加注重與具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合，能夠根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求提供定制化的數(shù)據(jù)分析和智能應(yīng)用。?

數(shù)據(jù)治理與安全：在數(shù)智基建中，數(shù)據(jù)治理和安全是核心考慮因素，確保企業(yè)在享受數(shù)據(jù)帶來的便利和價(jià)值的同時(shí)，也能保障數(shù)據(jù)的合規(guī)使用和安全防護(hù)。 隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)的局限性逐漸暴露，企業(yè)需要重新思考其數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用策略。數(shù)智基建作為新興的概念，為企業(yè)提供了一種更為靈活、可持續(xù)的解決方案，有望成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎。

4、AI時(shí)代的中臺(tái)啟示

AI智能化的根基，在企業(yè)端，絕對(duì)不是硬件或者軟件，而是企業(yè)和行業(yè)知識(shí)，沒有內(nèi)部專業(yè)知識(shí)的AI，只是一個(gè)玩具而已。

所以，企業(yè)要優(yōu)先構(gòu)建知識(shí)管理部門，這一步越早邁出越好，很多企業(yè)買好了硬件，選好了系統(tǒng)，再開始進(jìn)行知識(shí)整理，等到幾個(gè)月后知識(shí)整理的差不多了，新的硬件和系統(tǒng)已經(jīng)出來，之前購買的軟硬件價(jià)值大幅縮水，一旦上線沒有那么“好用“、“AI幻覺”再鬧幾個(gè)笑話，被業(yè)務(wù)抱怨就是IT下課的導(dǎo)火索。

其次，通過聊天窗口的Chat，對(duì)大型企業(yè)的生產(chǎn)力提升有限，可以考慮引入一個(gè)可以靈活配置與優(yōu)化的管理平臺(tái)，也就是常說的“Agent智能體平臺(tái)“，簡(jiǎn)單的說，就像OA流程編排系統(tǒng)，將人的操作和AI的操作“連接起來”，解耦以后的另一個(gè)好處則是可以發(fā)現(xiàn)很多很多“業(yè)務(wù)入口”其實(shí)可以被簡(jiǎn)單的AI 智能體所優(yōu)化。

智能化年代一個(gè)重要特點(diǎn)就是原來的鍵盤+鼠標(biāo)構(gòu)成的UI形式會(huì)被改變，雖然不至于是什么都用語音，至少可以將原來大量的錄入、條件選擇，變?yōu)楦悄芑亩藢?duì)端操作。

其次，切勿過度夸大預(yù)期。AI技術(shù)雖強(qiáng)大，但并非完美無瑕，它自身存在一定的“幻覺”現(xiàn)象。若沒有內(nèi)部知識(shí)的嚴(yán)格校正與核對(duì)，尤其是多段AI連接形成的復(fù)雜智能體系統(tǒng)，哪怕起初只是微小的誤差，也可能在傳遞和處理過程中被不斷放大，最終導(dǎo)致不可挽回的嚴(yán)重后果。對(duì)于非業(yè)務(wù)核心部門的IT人員來說，他們識(shí)別這些潛在錯(cuò)誤的能力相對(duì)薄弱。倘若業(yè)務(wù)部門也對(duì)此視而不見，那么后續(xù)出現(xiàn)的問題，責(zé)任究竟該由誰來承擔(dān)呢？

最后，AI體系的端對(duì)端導(dǎo)致知識(shí)和數(shù)據(jù)的界限進(jìn)一步模糊，也意味著IT的安全管理需要更加嚴(yán)格和規(guī)范，千里之堤，潰于蟻穴。

5、企業(yè)應(yīng)對(duì)策略建議

1）明確戰(zhàn)略規(guī)劃企業(yè)應(yīng)明確數(shù)據(jù)中臺(tái)的戰(zhàn)略目標(biāo)和價(jià)值，制定相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃，包括確定關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求、技術(shù)要求和組織變革，以及明確投資和ROI預(yù)期。

2）構(gòu)建靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)企業(yè)需要建立一個(gè)靈活、可擴(kuò)展和安全的數(shù)據(jù)架構(gòu)，以支持?jǐn)?shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和分析。這可能涉及數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)治理等技術(shù)和工具。

3）強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量管理數(shù)據(jù)中臺(tái)需要有效的數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量管理機(jī)制，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可信度。這包括建立數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全等方面。

4）推動(dòng)文化和組織變革數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)需要伴隨著文化和組織的變革。企業(yè)需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享和合作，并培訓(xùn)員工以提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)和分析能力。

5）持續(xù)優(yōu)化與迭代企業(yè)應(yīng)確保數(shù)據(jù)中臺(tái)緊密圍繞業(yè)務(wù)需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并引入自動(dòng)化工具提升數(shù)據(jù)治理效率。同時(shí)，建立持續(xù)優(yōu)化機(jī)制，迭代創(chuàng)新數(shù)據(jù)中臺(tái)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

6）探索數(shù)據(jù)中臺(tái)與AI技術(shù)的結(jié)合隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)應(yīng)積極探索數(shù)據(jù)中臺(tái)與AI技術(shù)的結(jié)合，利用大模型等AI技術(shù)提升數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力和智能化水平，為企業(yè)帶來更大的業(yè)務(wù)價(jià)值。

7）關(guān)注數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)必須重視數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性，采取充分措施確保數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)安全，嚴(yán)格遵守地區(qū)法規(guī)，以維護(hù)其數(shù)字化戰(zhàn)略。

8）構(gòu)建開放性架構(gòu)數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)構(gòu)建開放性架構(gòu)，便于對(duì)第三方工具的集成，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的共享與協(xié)作。通過采用標(biāo)準(zhǔn)化API、微服務(wù)、容器技術(shù)等，數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠迅速整合更先進(jìn)的新興技術(shù)，加速數(shù)據(jù)處理和分析的創(chuàng)新。

9）積極參與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化企業(yè)應(yīng)積極參與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化進(jìn)程，探索數(shù)據(jù)定價(jià)、收益分配、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等技術(shù)與制度障礙的解決方案，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的價(jià)值創(chuàng)造和實(shí)現(xiàn)。通過上述策略，企業(yè)不僅能夠應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的未來發(fā)展，更能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中把握先機(jī)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和增長。