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中台化是企业管理和信息实践的大势所趋

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发表于 2019-4-11 14:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 yaoyue0326 于 2019-4-11 14:28 编辑

中台无疑是当下最火的热词之一,来源于阿里提出的“大中台、小前台”,阿里通过多年不懈的努力,在业务的不断催化滋养下,将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台,具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。当下这个概念扩展到了更广的领域,业务中台、数据中台、组织中台、技术中台等概念纷纷提出,其核心是业务中台和数据中台。

这几年中台思维由零售为主的互联网行业快速推广到全产业,为什么中台管理思维顷刻间流行起来,其发展的背景和实质是什么?元年的中台思维和能力是什么?我们能为客户提供哪些中台建设服务?本文将有详细介绍:

中台思维产生的背景

(1) 企业数字化转型大背景推动了中台思维的产生

关于如何解释数字化转型,我们应先明白“数字化”这个概念。

最近两年,“数字化”悄悄替代了“信息化”,从各种定义中,我们可以得出数字化所指:即把模拟数据转化成0和1表示的二进制代码,需要或涉及计算机技术的使用。

信息化时代,因为技术手段有限,对于一个客户、一件商品、一条业务规则、一段业务处理流程方法,我们只能以数据的形式人为的录入下来,大量依靠关系数据库:表(实体)、字段(属性),把这所有的一切一切都变成了结构性文字描述。

而如今,随着人工智能、大数据、云计算一系列新兴技术在经历了前期摸索式发展,并逐渐向产业和行业下沉后,我们大可利用这些技术把现实缤纷世界在计算机世界全息重建。现实世界什么样,我们就有能力把它在计算机的世界里存储成什么样。

——这就是企业数字化。

而“数字化转型”便是基于IT技术所提供一切所需要的支持,让业务和技术真正产生交互而诞生的。

比如海尔,通过对传统生产模式的颠覆与升级,打造按需设计、按需制造、按需配送的互联工厂体系,使整个制造过程实现高度的柔性,满足个性化定制的需求。

具体而言,数字化转型包括三个方面:

1、“转换”——从传统的信息技术承载的数字转变成“新一代IT技术”的数字,实现技术应用的升级;

2、“融合”——从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字,打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享,实现信息技术与业务管理的真正融合;

3、“重构”——适应互联网时代和智能时代的需要,基于数字化实现精准运营的基础上,加快传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等的变革与重构。

数字化的快速发展,使企业可以利用便利的手段进行全价值链的管理,所以利用数字化能力建立各种管理模式,以便更快速的应对市场变化成为当今的管理潮流,中台架构正是利用了各种数字化工具孵化出来的管理模式。

(2)数字化转型背景下企业管理模式和价值链的变化催生了中台思维

随着数字化以及社会经济的发展进程,企业原来的业务运作模式以及商业模式也在发生重大变化,企业的价值链也随之发生变化,具体表现在以下几个方面:

数字化技术的发展创新带来财务管理模式的转型和创新

按照当前的技术热度和公司产品适合的应用场景结合,评估出各项新技术的急迫程度。逐步运用云计算、人工智能、移动互联网、大数据、物联网、区块链等最新技术来推进企业管理转型。

随着“大智移云物”以及交易电子化的快速发展,企业业务模式和财务管理模式也会发生相应的变化,借助数字化的工具,可以更好的提高企业管理效率,使企业能获得更多有价值的实时的分析数据。

数字化转型时代带来商业模式企业价值链的改变

随着社会经济的快速发展,中国的商品经济以供给为重点管理对象的年代转变为由需求为重点管理对象的新时代,相应的企业价值链也由“生产计划为核心”的管理价值链,转变成为“以客户需求为核心”的管理价值链,企业不再是以标准化产品的生产为主要管理对象,而是以客户需求的产品为重点管理对象,通俗来讲就是标准产品制造转变为按客户需求制造,所以价值的重点是快速响应客户的订单需求和服务需求。

随着商业模式的变化和竞争的加剧,企业逐步建立起全价值链的数字化管理流程,除了内部管理的数字化,和客户交互的数字化逐渐被重视,这样就催生了后台资源服务和前台客户需求频繁交互的可能,中台思维也会顺应而生。


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 楼主| 发表于 2019-4-11 15:54 | 显示全部楼层
中台思维的实质和内涵
(1)中台思维下的企业管理架构和信息化架构
要说清中台,必须跟前台和后台相对来解释。前台通常是面向客户的市场、销售和服务部门或系统,后台通常是技术支持、研发、财务、人力资源、内部审计等二线支撑部分或系统。之所以有提出中台概念主要有两个视角,一是前后台经常脱节,前台抱怨后台脱离业务、支持和服务不到位,后台抱怨前台经常变化、信息反馈不及时。二是后台部门能力重复建设、共享程度低、数据孤岛、信息传递不通畅。
前后台在管理上的矛盾突出地体现对客户需求的快速响应的效率上,现在商业模式和企业价值链要求企业的后台的部分服务职能前移,“能听得到前线的炮火”,能更好的支持前台和客户的需求,快速的为前台提供更多更快的“炮弹”。
(2)业务中台的核心构成
通过业务中台将后台的部分服务职能前移,使之更接近客户,以便更快的响应客户需求和提供响应的服务,承担起前后台的衔接作用,中台作为企业“承前启后的”重要资源,将在企业快速发展中发挥中坚力量。
总之,业务中台更多的是发挥服务职能,为前台提供更好更快的服务而设立的,本身没有固定的模式,一切以前台和客户的满意为宗旨进行建立。
(3)数据中台的核心构成
数据作为企业重要资产既可以发挥对内的分析要求,支持企业的业务创新,也可以依靠数据资源为客户提供响应的服务,企业在经营过程中形成的数据需要依靠数据中台很好地利用起来,通常数据中台会包括三个层次来构成完整的数据中台。
数据模型
数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,笔者这里概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到中台模型,以便开放给其它人使用,中台的中是相对的,没有绝对的标准。
数据服务
将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务中台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快,导致服务封装的难度变大。
随着企业大数据运营的深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,大数据如果不服务化,就无法规模化,比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个,每月调用量超过亿次,灵活的满足了内外大数据服务的要求。
数据开发
但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据中台的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库(DMP),用户可以基于标签的组装快速形成营销客户群,一般面向业务人员,其次是提供数据开发平台,用户可以基于该平台访问到所有的数据并进行可视化开发,一般面向SQL开发人员,最后就是提供应用环境和组件,让技术人员可以自主打造个性化数据产品,以上层层递进,满足不同层次人员的要求。
对于标签库(DMP)到底是属于SaaS还是PaaS是有争议的,但标签库这类平台显然较生意参谋类产品更中台一点,因为其通用性更强,专有业务的特性不是非常明显,笔者还是认为可以归为中台。

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