数据中台与业务中台的区别与联系

业务中台更多偏向于业务流程管控,将业务流程中共性的服务抽象出来,形成通用的服务能力。比如电商平台,有C2C、B2C、C2B、B2B四种模式,其中订单、交易、商品管理、购物车等模块都是有共性的。将这些组件沉淀出来,形成电商行业的业务中台,再基于这些业务中台组件的服务能力,可以快速搭建前台应用,譬如C2C模式的淘宝、B2C模式的天猫、B2B模式的1688、C2B模式的聚划算,用户通过这些前台业务触点使用业务服务。业务中台不直接面向终端用户,但可以极大提升构建面向终端用户的前台的速度和效率。

业务中台是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力,而数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力。比如,原始业务数据通过资产化服务化,形成客户微观画像服务,这个服务可用于电商平台的商品推荐,也可能用于地产购房意愿,还可能用于金融领域的信用评级等。同一个服务,在应用层面展现的内容可能不一致,但是底层的数据体系是一致的。数据中台也将极大提升数据开发的效率,降低开发成本,同时可以让整个数据场景更为智能化。

如果同时拥有业务中台和数据中台,则数据中台与业务中台是相辅相成的。业务中台中沉淀的业务数据进入到数据中台进行体系化的加工,再以服务化的方式支撑业务中台上的应用,而这些应用产生的新数据又流转到数据中台,形成循环不息的数据闭环。

业务中台与数据中台互相促进,为企业业务的发展、管理者更好的决策提供支持。其中,业务中台的存在是为了围绕公司业务运营进行服务,将获取的多维度数据传递给数据中台,由数据中台挖掘新的价值反馈给业务中台,以优化业务运营。

数据中台和业务中台的建设没有先后顺序,主要依据企业的实际情况进行规划。

  • 从数据层面看,业务中台只是数据中台的数据源之一,除此之外,企业还有很多其他的数据来源,如App、小程序、IoT等多源数据,可以将这些数据的价值直接赋能于现有业务或某个创新业务。
  • 从服务层面看,数据中台的数据服务也不一定经过业务中台作用于业务,它可能直接被上层应用系统进行封装,如电商领域的“千人千面”系统。
  • 从业务中台的角度来看,如果没有数据中台,可以做一些简单的数据处理,如分析和统计等,而通过数据中台赋能,则可以使业务系统拥有“全维度”、“智能化”的能力,譬如推荐、圈人等,系统将从信息化升级成为一个智能化的业务系统。
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