199-数澜、宜信、贝壳三种数据中台建设模式探讨-彭文华.pdf

### 数据中台建设模式探讨 #### 一、引言 随着大数据时代的到来，企业对于数据管理的需求日益增加，数据中台作为一种集中的数据管理和分析平台，成为许多企业优化内部流程、提升决策效率的重要手段。彭文华在其演讲中，通过对比数澜、宜信、贝壳三家企业的数据中台建设模式，为我们揭示了数据中台建设的核心要素以及实施过程中的挑战。 #### 二、数据中台的概念解析 - **忒修斯之船思想实验**：这一古老的哲学思考启示我们，即使构成事物的基本元素发生了变化，只要其核心功能和目的未变，该事物的本质依然存在。 - **质料因、形式因、动力因和目的因**：在数据中台的构建中，质料因指代码、组件、数据等构成要素；形式因指平台的功能和界面；动力因则是推动平台建立的人力和技术资源；而目的因则指向了构建数据中台的根本目标——即创造商业价值和竞争优势。 - **数据中台建设的关键考量**：彭文华提出，数据中台并非必须接入所有数据或具备所有数据功能，也不必一定部署在企业内部服务器上，关键在于明确其商业价值定位和发展目标。 #### 三、数据中台的历史背景 - **数据中台概念的起源与发展**：数据中台概念起源于2018年，并在2019年开始流行。然而，这一概念在兴起之初就被贴上了“CIO杀手”的标签，主要原因在于早期数据仓库项目的普遍失败。 - **数据仓库的发展历程**： - **Bill Inmon的自上而下方法**：主张全面建设，但由于实施难度大，多数项目未能成功。 - **Kimball的数据集市方法**：强调以商业价值为导向，自下而上逐步推进，有效提高了项目的成功率。 - **两种方法的融合**：最终这两种方法论合二为一，形成了当前数据仓库建设的标准。 #### 四、数据中台建设面临的挑战 - **市场期望过高**：市场对数据中台能力的夸大宣传，使得企业领导层对数据中台的期望值过高，一旦实际效果未达预期，项目易被视为失败。 - **实施过程中的难题**：数据源不稳定、业务逻辑频繁变更等因素都会给数据中台的建设带来困难。 - **缺乏明确的目标**：清晰的目标对于数据中台的成功至关重要。缺少明确的方向会导致项目难以推进。 #### 五、案例分析 - **数澜**：作为一家专注于大数据技术的企业，数澜的数据中台建设着重于技术创新和服务能力的提升。 - **宜信**：宜信的数据中台建设更加强调与金融业务场景的深度融合，利用数据分析优化客户体验和服务质量。 - **贝壳找房**：贝壳的数据中台建设聚焦于房地产行业的特性，利用ACN（Agent Cooperation Network）机制，解决了房地产中介行业的信任和协作问题，实现了数据共享与业务协同。 #### 六、结论 数据中台的建设并非一蹴而就的过程，而是需要根据企业自身的特点和业务需求进行定制化设计。彭文华通过对数澜、宜信、贝壳三家企业的案例分析，为我们展示了不同企业基于自身特点采取的不同策略。在实践中，企业应更加注重明确数据中台的目的因，即明确其商业价值和战略意义，同时也要关注数据中台的形式因和技术实现方式，以确保平台能够有效地支持企业的数字化转型和发展。