當(dāng)初吃土建起來(lái)的“中臺(tái)”，現(xiàn)在為啥不香了？

“數(shù)字化時(shí)代，所有行業(yè)都值得重新做一遍?！鄙钜詾槿弧?/p>

數(shù)智化洶涌而來(lái)，前驅(qū)者已初嘗甜頭：據(jù)《福布斯》披露，《財(cái)富》500強(qiáng)公司數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性增加10%，便可帶來(lái)6,500萬(wàn)美元的額外凈收入——“依靠智能算法及敏捷數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在數(shù)據(jù)海洋中提煉‘石油’，讓決策更科學(xué)”已成為眾多企業(yè)的共識(shí)。

但數(shù)據(jù)如水，唯有流動(dòng)和使用起來(lái)，方能釋放出巨大價(jià)值，否則就容易形成無(wú)數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)沼澤，令企業(yè)深陷其中。

過(guò)去十余年里，各大廠商紛紛入局，新概念層出不窮，從大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)湖，到數(shù)據(jù)中臺(tái)，再到近年來(lái)熱度極高的湖倉(cāng)一體、智能湖倉(cāng)，無(wú)不是希望幫助企業(yè)/組織實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，最大化釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值，滿足“用上數(shù)據(jù)和用好數(shù)據(jù)”的核心需求。

在近六年間，數(shù)據(jù)中臺(tái)的成效尤為矚目。但從去年起，業(yè)界突然掀起一股“拆中臺(tái)”熱，成也蕭何敗也蕭何，很多當(dāng)初追隨“中臺(tái)戰(zhàn)略”的企業(yè)陷入迷茫：“大中臺(tái)、小前臺(tái)”，這難道從一開(kāi)始就是個(gè)錯(cuò)誤嗎？

近日，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)智能新銳廠商Aloudata CTO周泉接受了大數(shù)據(jù)在線的采訪，暢談了數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)管理的未來(lái)。他曾擔(dān)任螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)全域架構(gòu)師，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)建立起了螞蟻集團(tuán)智能數(shù)據(jù)治理體系，構(gòu)建起新一代金融級(jí)智能數(shù)據(jù)平臺(tái)。

當(dāng)初的行業(yè)標(biāo)配，爆火過(guò)后還剩什么

2015年，業(yè)界首次提出“大中臺(tái)、小前臺(tái)”戰(zhàn)略，是想打造統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品支撐體系、數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、安全體系等等，把整個(gè)組織“橫”過(guò)來(lái)，支撐上面多種多樣的業(yè)務(wù)形態(tài)。

推行6年多以后，中臺(tái)似乎已經(jīng)成為行業(yè)標(biāo)配，稍有規(guī)模的公司都建設(shè)了自己的中臺(tái)。數(shù)據(jù)中臺(tái)前幾年也的確有力地支撐了業(yè)務(wù)的發(fā)展，成效可謂有目共睹。

但在過(guò)去兩年間，數(shù)據(jù)中臺(tái)卻由大廠熱捧的對(duì)象開(kāi)始變得備受質(zhì)疑，遭遇了過(guò)山車般的待遇。一些數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)案例也表明，數(shù)據(jù)中臺(tái)投入資源大、啟動(dòng)成本高，雖然保障了數(shù)據(jù)供給的一致性和質(zhì)量，但其遲緩的業(yè)務(wù)需求響應(yīng)速度，讓業(yè)務(wù)一線飽受數(shù)據(jù)饑渴之苦。

電商的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)圖

“數(shù)據(jù)中臺(tái)方法的本質(zhì)思想是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中式建設(shè)、集中式管理和集中式服務(wù)，以提供單一事實(shí)來(lái)源的數(shù)據(jù)（single source of truth）。這就決定了數(shù)據(jù)中臺(tái)只有在數(shù)據(jù)需求較為固定、用數(shù)人群比較集中、決策頻率相對(duì)較低的情況下才是有效的。”周泉繼續(xù)解釋道，“然而，在企業(yè)寄希望于通過(guò)‘?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新’探索第二增長(zhǎng)曲線的今天，伴隨企業(yè)數(shù)據(jù)需求日趨復(fù)雜、用數(shù)人群占比越來(lái)越大，決策頻率越來(lái)越高，業(yè)務(wù)對(duì)用數(shù)的敏捷性和靈活性要求越來(lái)越高，數(shù)據(jù)中臺(tái)這種集中的數(shù)據(jù)管理方式無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的敏捷性和靈活性?！?/p>

不是中臺(tái)不行了，是場(chǎng)景變了

做薄，研發(fā)效能上不去，做厚，創(chuàng)新效率會(huì)下降，中臺(tái)的基因注定了它今天的左右為難。

顛覆式創(chuàng)新是企業(yè)提升生存質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的必殺技；對(duì)創(chuàng)新的深度和速度的追求必然帶來(lái)企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模和復(fù)雜性的不斷攀升，在周泉看來(lái)，這些都決定了在數(shù)據(jù)管理與使用層面，一家“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”企業(yè)未來(lái)必定會(huì)走向平臺(tái)化。

每個(gè)員工都用數(shù)據(jù)的時(shí)候，想統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理和建設(shè)很難。首先，這種方式不具備敏捷性；其次，落地難度很大，一旦進(jìn)入到數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)智能階段，數(shù)據(jù)使用權(quán)和建設(shè)權(quán)的去中心化是必然，依賴文化、組織、平臺(tái)三位一體的數(shù)據(jù)中臺(tái)就比較難走下去。

我們不難發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的日趨深入，數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)類型也比以往更加豐富了，例如，過(guò)去大部分用戶都是以ERP、CRM等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，現(xiàn)在則是包羅萬(wàn)象，行為數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等成為數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的主力，PB級(jí)數(shù)據(jù)量更是成為用戶的一種新常態(tài)。此外，復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)需要大規(guī)模、深層次地應(yīng)用數(shù)據(jù)，也進(jìn)一步推動(dòng)場(chǎng)景豐富化和需求復(fù)雜化。

以某金融科技巨頭為例，其業(yè)務(wù)數(shù)字化升級(jí)歷程中曾經(jīng)歷不少“蜿蜒崎嶇”：隨著業(yè)務(wù)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)不斷深入，數(shù)十倍的用數(shù)人群、數(shù)百倍的數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)和復(fù)雜多變的數(shù)字化營(yíng)銷活動(dòng)，帶來(lái)了效率、性能、風(fēng)險(xiǎn)、成本、安全、用戶隱私保護(hù)等諸多問(wèn)題。

這意味著企業(yè)在享受數(shù)據(jù)所帶來(lái)的巨大收益的同時(shí)，也在疲于應(yīng)對(duì)急劇攀升的綜合管理成本。2018年，在十億級(jí)用戶量，萬(wàn)級(jí)員工數(shù)的規(guī)模下，集團(tuán)本身的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模年均增長(zhǎng)率高達(dá)60%——集中式的數(shù)據(jù)研發(fā)與供給跟不上多變的業(yè)務(wù)需求節(jié)奏，而業(yè)務(wù)自助用數(shù)又得不到有序引導(dǎo)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)序增長(zhǎng)嚴(yán)重、數(shù)據(jù)故障頻發(fā)，數(shù)據(jù)供給側(cè)挑戰(zhàn)愈發(fā)明顯。

可以預(yù)見(jiàn)的是，在全球數(shù)字化升級(jí)進(jìn)程不斷加速的今天，越來(lái)越多企業(yè)將會(huì)面臨同樣的困境。未來(lái)，用戶對(duì)于敏捷性的訴求將會(huì)愈發(fā)強(qiáng)烈，僅僅依靠人工將寸步難行。企業(yè)迫切需要基于新思維、新方法、新技術(shù)所構(gòu)建的下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)。

數(shù)據(jù)管理的未來(lái)，Data Fabric了解一下

“數(shù)據(jù)技術(shù)演進(jìn)有兩個(gè)最核心的目標(biāo)：一是用更多、更快和更鮮活的數(shù)據(jù)來(lái)幫助業(yè)務(wù)做出好決策；二是管理好數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和成本。自助、開(kāi)放、自動(dòng)化的NoETL湖倉(cāng)平臺(tái)即代表了下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)的趨勢(shì)?！敝苋硎尽?/p>

事實(shí)上，周泉所提到的NoETL湖倉(cāng)平臺(tái)正是海外大受追捧的Data Fabric理念在國(guó)內(nèi)的首次系統(tǒng)落地實(shí)踐。

在全球著名咨詢機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布的2022年頂級(jí)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)中，Data Fabric不僅首先被提及，甚至被定義為“數(shù)據(jù)管理的未來(lái)”。

作為新興的熱門市場(chǎng)，Data Fabric自誕生之日起就備受關(guān)注，全球最大的信息技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案公司IBM、數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者Talend、集成分析領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者TIBCO、元數(shù)據(jù)管理領(lǐng)導(dǎo)者Alation等全球各數(shù)據(jù)領(lǐng)域頭部廠商都給出了對(duì)應(yīng)的能力要求和解決方案。

Data Fabric的終極目標(biāo)是為數(shù)據(jù)集成和訪問(wèn)提供一種更靈活、更無(wú)縫、更自動(dòng)化的方法，讓任何人在任何時(shí)間都能夠使用組織內(nèi)的任何數(shù)據(jù)，并且通過(guò)主動(dòng)、智能、持續(xù)的數(shù)據(jù)治理讓數(shù)據(jù)架構(gòu)持續(xù)健康。

之所以能夠成為應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)類型多樣化以及數(shù)據(jù)量激增的最佳解決方案，在于Data Fabric在架構(gòu)思路方面的三大核心變化：

總而言之，Data Fabric強(qiáng)調(diào)分布式的數(shù)據(jù)管理，其核心思路是通過(guò)優(yōu)化跨源異構(gòu)數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)與訪問(wèn)，將可信數(shù)據(jù)從所有相關(guān)數(shù)據(jù)源、以靈活且業(yè)務(wù)可理解的方式交付給所有相關(guān)數(shù)據(jù)消費(fèi)者，讓數(shù)據(jù)消費(fèi)者自助服務(wù)和高效協(xié)作，實(shí)現(xiàn)極致敏捷的數(shù)據(jù)交付；同時(shí)通過(guò)AI能力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義探索、分析和使用推薦，從而從被動(dòng)的數(shù)據(jù)管理策略轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)響應(yīng)性的數(shù)據(jù)管理策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的智能駕駛。

基于此，Data Fabric能夠比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理方法更快地適應(yīng)業(yè)務(wù)、更快地做出業(yè)務(wù)洞察、更有效地消除數(shù)據(jù)孤島、更高效地進(jìn)行業(yè)務(wù)協(xié)作，以更低的成本釋放數(shù)據(jù)的最大價(jià)值——通過(guò)實(shí)施Data Fabric，企業(yè)不僅可以減少一半以上人力驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)管理任務(wù)、70%的數(shù)據(jù)管理工作，讓數(shù)據(jù)質(zhì)量及運(yùn)營(yíng)成本降低65%；還能以8倍的速度、不到一半的成本，獲取數(shù)據(jù)和洞察——基于Data Fabric產(chǎn)生的數(shù)據(jù)洞察，可以使企業(yè)平均每年增長(zhǎng)30%以上。（數(shù)據(jù)來(lái)源：Gartner）

“‘加速數(shù)據(jù)價(jià)值釋放、讓數(shù)據(jù)隨時(shí)就緒’是Data Fabric的核心目標(biāo)?！敝苋^續(xù)說(shuō)，“也是下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)NoETL湖倉(cāng)平臺(tái)的使命?！?/p>

Aloudata,Data Fabric產(chǎn)品化先行者

近年來(lái)，在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新技術(shù)公司不少，有些聚焦新型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的打造，有些則試圖推動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)的落地，更有甚者聚焦HTAP創(chuàng)新。在眾多技術(shù)公司中，Aloudata毫無(wú)疑問(wèn)是一家值得持續(xù)關(guān)注的公司，它是中國(guó)技術(shù)公司中致力于全球頂級(jí)技術(shù)趨勢(shì)Data Fabric探索的典型代表，堪稱Data Fabric落地的排頭兵。

Aloudata之所以能夠走在行業(yè)前沿，在于其團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品與技術(shù)、行業(yè)實(shí)踐等方面均處于業(yè)界領(lǐng)先。

在團(tuán)隊(duì)層面，創(chuàng)始人周衛(wèi)林曾任螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)部總經(jīng)理（P10）且擁有20年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)也由原螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)部核心成員組成：三位聯(lián)合創(chuàng)始人均是原螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域高級(jí)專家，主導(dǎo)了國(guó)內(nèi)最早一批數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品建設(shè)和商業(yè)化，孵化出多個(gè)進(jìn)入 Gartner、Forrester 領(lǐng)導(dǎo)者象限的阿里云拳頭產(chǎn)品；另有十余名在產(chǎn)品、技術(shù)、架構(gòu)、交付和商業(yè)化上擁有從0到1成功經(jīng)驗(yàn)的原螞蟻/阿里集團(tuán)P8及以上高級(jí)專家，著實(shí)是一支堪稱豪華的創(chuàng)業(yè)夢(mèng)之隊(duì)。

在產(chǎn)品與技術(shù)層面，Aloudata已經(jīng)打造了由AIR自適應(yīng)彈性SQL引擎、BIG主動(dòng)元數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等產(chǎn)品組成的新一代NoETL 湖倉(cāng)平臺(tái)，內(nèi)置增強(qiáng)數(shù)據(jù)目錄、語(yǔ)義知識(shí)圖譜、主動(dòng)元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)推薦引擎、數(shù)據(jù)虛擬化、數(shù)據(jù)編排和DataOps等Gartner定義的6大Data Fabric核心能力，在產(chǎn)品技術(shù)層開(kāi)創(chuàng)了Data Fabric理念在國(guó)內(nèi)的最佳實(shí)踐：

Aloudata Data Fabric架構(gòu)圖

Aloudata落地某頭部股份制銀行

“我們和天使客戶的首輪合作效果顯著，目前已經(jīng)進(jìn)入到了第二階段，很快我們將會(huì)看到新的升級(jí)效果。當(dāng)然，還有更多頭部客戶也已經(jīng)明確向我們表達(dá)了合作訴求。”周泉透露，“AIR 及BIG 目前已在頭部金融企業(yè)得到了規(guī)模化的生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用和效果驗(yàn)證，下半年Aloudata計(jì)劃將推出公有云版本，并對(duì) BIG 中最核心的主動(dòng)元數(shù)據(jù)框架進(jìn)行開(kāi)源，深刻落地實(shí)踐Data Fabric，幫助更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)‘讓數(shù)據(jù)隨時(shí)就緒’。”

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