在中台概念火热之后，很多似是而非的产品都在往中台上靠，很多已经在市面流通许久的产品也改头换面成某某中台。过于宽泛的定义会促使泡沫的产生，所以在行文之前，我们有必要进一步梳理与明确：中台究竟是什么？
从形式上看，中台有业务中台、数据中台、技术中台与组织中台等多种称呼。从实施意义与作用来看，中台是可以支撑多个前台业务且具备通用性的平台产品。
作为先行者的阿里将在线业务中台称之为业务中台，即为前台提供组件化产品与业务功能支撑等服务，而将数据治理与数据建设等数据管理活动为特征的中台称之为数据中台，为业务提供数据服务与决策赋能。
这样的归纳相对清晰的将中台划分为了两大类，接来下就让我们依照这样的定义，来讨论一下业务中台与数据中台究竟在解决什么问题。
对于业务中台，我们首先需要了解“业务”两字对互联网企业与传统企业的概念区别。
对于互联网企业，业务中台所应对的是各种不同的前台应用场景，比如滴滴的出租车、快车与专车等业务，看似应用场景不同，但背后的业务模式是相通的，都是在为用户提供出行服务。所以说，对于互联网企业，业务中台更多的是应用中台，是能力复用平台。
回归传统企业，他们大都不是横向发展模式，而是追求从生产制造到供应链的全周期管理，想要解决供需关系问题。这样纵向探索的要求，更多是由数据服务来承载，所以传统企业一直高呼数字化转型，因此传统企业的中台大多偏向数据，这个我们会在下面数据中台的价值讲述中进行介绍。
所以，我们所讨论的业务中台特指互联网企业的业务中台，下面就我们来看一下这个“能力复用”的业务中台到底解决了多少问题？
互联网时代提升了产品迭代的速度，以快打快的竞争方式，让互联网企业充满了焦虑感。
前台期望快速响应用户需求，实现低成本的快速迭代，而后台为了支撑前台业务不断的填充新的功能，从而变的日益臃肿，还叠加了很多复杂且交叉的业务逻辑。
在上述现状的基础上，如何快速满足用户的需求变化，并实现企业的规模化创新，就成为了摆在台面上的问题，于是“能力复用”成为了一剂良药。
能力复用并不是什么新话题，很多公司都在产品组件化上努力了很多年，并由此构建了很多企业内部服务平台，但是回头去看，同一家企业的内部服务平台又有多少功能是重复建设的？
业务中台概念的提出，要求进一步去重复，并提高复用能力，将前台可复用的功能进行抽象下沉到中台，常见的如：用户验证、IM模块、搜索引擎、订单系统等，前台开发时直接从业务中台选取相应模块，免去从0到1的开发环节，使得前台可以将更多精力投放在匹配业务逻辑的功能联调上，从而提高了响应速度，降低了开发维护成本，让前台变得更加轻盈。
在上述过程中，我们可以看到，业务中台的目标是将尽可能多的功能抽象成可复用的功能模块，但是我们需要认识到一个问题，前台业务诉求除了通用功能，还存在大量的定制化需求，如果业务中台去一一满足，那就又回到系统建设的老路上了，所以业务中台所抽象出的复用功能需要具备一定的弹性空间，从而规避业务冲突。
适度的业务逻辑抽象，弹性的复用功能设计，这正是业务中台给予产品经理的一项挑战，是不是很有意思？
延续上面我们提到的快速响应的内容，中台对前台的快速响应，本身就是一种资源节省，而且在实施过程中，业务中台还承担了企业破壁人的角色，将事业部之间的围墙与壁垒一一击破。
有人说，业务中台的打造是一把手项目。细品这句话，就会体会到这背后的故事。企业发展到一定规模，各事业部乃至二级部门之间都像一座座山头，从而产生了很多“山大王”，纵然大家都在为公司发展努力，但有些事该谁做并没有明确出来，更何况还有一些企业推崇腾讯的赛马机制，各个敢为人先，想踩着成绩，向上走一步。
业务中台的实施，恰好打通了上述壁垒，让事业部之间的业务进展互通有无，这样的一小步，可能就是企业的一大步，借此机会打造企业内部统一的流程标准，不仅可以提高中台响应与共享速度，还可以提高各事业部的决策速度。
中台的发展还会促使了企业进行企业级的组织架构调整，让前台更贴近用户，让中台更贴近业务。随着业务中台沉淀与复用，航母级的企业也会具备随时转身掉头的能力，这就是业务中台的最大意义。
伴随着业务的多元化发展，公司各部门纷纷建设各自的业务系统，在产生大量的系统、功能与应用重复建设的同时，也导致了系统之间的数据处于未能及时打的割裂状态，大量的数据被阻断在了不同的系统中，就像一个又一个的“堰塞湖”，可能满足了单一的业务场景，却阻塞了企业数据资产的全链路管理，使得企业数据难以被全局规划与定义，这就是是数据中台应运而生的源动力。
首先，数据中台是根据企业的实际情况所打造的数据产品与实施方案的结合物，它可以融合企业内外数据，打破数据隔阂，解决企业面临的数据孤岛、数据标准不一致等问题。其次，数据中台又是一种战略选择与运营解决方案，是一套行之有效的数据运营机制。
数据中台所带来的价值，可以进行这样的简单总结。
数据中台的基础工作是建设统一的数据开发、管理和应用规范，形成标准统一的数据资产，夯实数据互通的基础，并以此打破系统间的数据壁垒。举例说明如下。
在某企业的多个部门的业务系统中都有“订单量”这个字段，但在不同的系统中有多种定义，说明如下。
A系统：统计周期内的销售订单数量；
B系统：统计周期内的付款订单数量；
C系统：统计周期内销售且付款的订单数量。
同样的“订单量”，对应着不同的指代物，自然增加了企业数据统计的难度，这就是数据标准与口径不一致的弊端，也是数据互通要攻克的首道难题。
数据标准统一后，这样的问题也就不存在了，数据互通共享不再需要“翻译官”，数据的使用价值得到酣畅淋漓地发挥，使得企业可以快速地构建分析模型，从而提高数据分析的效率，助力企业的高速发展，成为推动企业业务发展的“新能源”。
企业里不断完善的数据体系，也会不断丰富各类场景所需的数据，这也是数据中台推行3O服务的一个最大价值，即One Data（一个数据管理体系）、One ID（打通的用户体系）、One Service（一个服务平台）的意义所在。
同样，我们可以通过一个用户画像的例子来说明。
某综合性平台中，其旗下的多款产品都有用户“石头”的使用记录。
租房产品：石头最近在关注北京海淀区的房子；
求职产品：石头最近投递了海淀多家公司的岗位；
外卖产品：石头点餐配送地址都在朝阳。
根据上述内容，如果平台数据是打通的，首先可得出一个初步结论：用户石头计划从朝阳跳槽到海淀某公司，当前准备租用海淀的房子。
根据互通的数据信息，还可以再细致分析下去：根据石头的日常饮食习惯与所浏览的租房信息，可以判断他的消费层次，结合投递职位的薪资，我们获知他的生活支出占比……然后，一个完整的用户画像跃然纸上。
如果这些数据被隔离在各个产品中，我们可以获知的信息，只能是单一的一个人吃过什么、想去哪住、以及想去哪里工作。
而业务数据打通后，用户画像变得更加立体，再结合企业产品，利用推荐算法，在用户使用产品时进行相应的营销推广，这不仅可以缩短了用户的选择路径，提高用户转化率，还进一步实现了“千人千面”的精准营销。
数据之间的组合可以创造很多的可能性，既可以满足现有业务场景的分析所需，又可以碰撞出新的业务创新点，反哺原有的业务发展，从而使数据中台与业务系统构成了一个良性的闭环。
当数据服务结合智能化，在数据中台存储与计算能力的基础上，使用各种算法对已有的海量数据进行处理，从而构建出智能服务模型，让数据产生“思考”的那一刻，数据的想象空间将变得无比辽阔。
数据处理能力、数据模型能力与数据应用能力支撑起了数据中台的基础服务能力，而算法模型能力将拔高数据中台的使用价值。
比如，我们可以通过产品收入与流量波动情况，快速判断当前运营方案的可行性，提前规避风险。
除此之外，数据中台的价值还在于提供了一种新的数据协作方式，给了企业更多的可能性。
凛冬将至，会省钱的公司明显更有活路，中台策略不仅可以节流，还可以形成规模创新，从而实现开源，各巨头自然投身中台建设。
中台方兴未艾，总会有些行业机会，扳倒巨头渐成“妄想”，在时代巨轮之下，找到合适位置，成为一个齿轮或者某一关键部件，照样可以成为“小巨头”，中台恰好给了大家一个这样的机会。
这个跃龙门的机会不仅仅针对个人，同样也是专注于中台能力输出的中小企业的翻身机会。
未来二三十年的DT时代，终将有人征服新的星辰大海，中台就是启程的号角。
听，如今号角初响。
文章来源：月光坦克 ，作者张小墨；
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