導讀：企業在多年的信息化進程中，基于特定應用場景，引入或建設了解決特定業務領域問題的多套垂直的IT系統或套件。這些單體系統或套件間的業務能力和數據不互通、不共享，形成了一個個系統煙囪和數據孤島。

企業這種業務及數據的煙囪式IT架構，正是中臺進化的原點。中臺經歷過業界的大力推廣與布道，已為一些信息化比較完善的企業帶來紅利。

但是也如上文提及的，有些企業在演進的分叉口徘徊，由于種種原因，它們建設的所謂“中臺”僅解決了短期在性能、擴展等技術架構上的問題，如單體服務微服務化、數據資產數倉化。在這里，我們需要明確一下，這些都不是中臺。

作者：陳新宇 羅家鷹 江威 鄧通 等

來源：大數據DT（ID：hzdashuju）

01 微服務化不是中臺

以傳統的思維來套用微服務，很有可能只是將原先彼此隔離的各單體業務系統通過微服務的方式強行集成在一起，如圖11-1所示。這種方式不是基于領域，而是從一個系統的粒度層次來建設微服務。比如訂單管理系統（OMS）關注會員和訂單，客戶關系管理（CRM）同樣涉及會員和訂單，而供應鏈管理（SCM）則涉及用戶和訂單。

▲圖11-1 多個煙囪應用微服務化

可見，按此方式所建設的“中臺”的各組成部分仍舊是互相交叉重疊的，數據還是重復且不一致的，并不能體現“中臺是能力共享平臺”的核心理念。因此，只將原有單體業務系統進行微服務封裝，套上一個微服務的殼，連微服務都不算，更不能說是中臺了。

還有一些企業選擇針對某個業務系統，局限在此業務系統范圍內進行微服務化（見圖11-2），比如將OMS拆分為用戶、會員、訂單等，將CRM拆分為會員、訂單、積分等。

▲圖11-2 單個煙囪應用微服務化

從單個應用領域來看，這沒什么問題。雖然使用微服務的技術架構解決了性能問題、水平擴展問題等，能充分發揮微服務的優勢，但從企業全局來看，數據還是沒有打通，有多套用戶、多個會員系統、多份訂單數據等，煙囪型系統仍然存在，因此這也不是中臺，不是正確的發展方向。

中臺是在將應用以微服務縱向拆分的基礎上，加上橫向切分，將共享能力與上層應用分開，形成可復用的共享服務層，從而促進業務和數據在各應用間的交叉共享，大大減少重復建設和重復投資，這也造就了中臺的共享理念，使中臺遠遠超出微服務的范疇。

02 數據倉庫不是中臺

企業對數據資產越來越重視，數據分析、數據運營被提上日程，而數據倉庫規范與技術也日臻成熟，于是企業開始以經營分析為主要目的建設自己的數據倉庫。在建設的過程中，企業會自底向上梳理業務板塊，將各業務板塊的數據分門別類，并按照數據倉庫的規范進行建設。

而在中臺尤其是數據中臺的演進過程中，有些企業著眼于數據資產的集合，使用維度建模的方法論從業務過程中抽象出通用維度與度量，組成數據模型，從而為決策分析提供通用的數據分析能力，以滿足企業數據報表分析的場景。這些企業將這種數據模型稱為“數據中臺”。

然而這并不是數據中臺的全部。相比數據倉庫，數據中臺更加強調數據業務化，以服務業務的視角去規劃企業的數據資產，以運營的視角去管理數據資產，以實時、智能的數據應用去服務業務。讓數據用起來，不僅服務于企業數據分析，還主動迎合業務，梳理需要數據賦能的業務場景形成業務閉環。

綜上所述，數據倉庫只是解決了如何看數據的問題，而數據中臺則進行了更全面的規劃與建設，利用大數據和AI的特性解決業務洞察、精準決策、應用智能等一系列問題。

關于作者：陳新宇，云徙科技聯合創始人兼首席架構師，中國軟件行業協會應用軟件產品云服務分會“數字企業中臺應用專家顧問團”副主任專家，香港中文大學計算機科學與工程學博士，領導云徙科技數字中臺系統的規劃、建設并賦能企業落地實施。

羅家鷹，云徙科技副總裁，上海交通大學學士，中山大學MBA。近四年來，一直致力于阿里中臺賦能數字商業的研究與布道。擁有20年的企業咨詢及服務經驗，先后主導了數十家大型企業的數字化轉型咨詢方案。

江威，云徙科技地產事業部總經理，領導中臺在地產方面的建設與落地，長期從事阿里中臺賦能地產行業的研究與布道，擁有豐富的地產項目實施經驗。

鄧通，云徙科技汽車事業部總經理，香港中文大學信息工程碩士，專注于汽車行業數字化營銷研究。

本文摘編自《中臺實踐：數字化轉型方法論與解決方案》，經出版方授權發布。

延伸閱讀《中臺實踐》

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• Python條件判斷語句詳解：if、else、switch都有了
  

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• 人工智能的十大應用
  

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總結

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