中台进入冷静期，看清自己比盲目追随更重要
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：3.99M时长：04:22
中台之路绝非一蹴而就。企业在建设数据中台之前，应该对当前的数据应用能力进行自我审视，“数据应用能力成熟度评估模型”是审视的工具之一，企业可以根据量化的结果，选择适合自己的数据中台进阶之路。最近，InfoQ 记者专访数澜科技华北区总经理孙昂、数澜科技咨询专家张鹤，针对数据应用能力成熟度评估的必要性与方法展开讨论，以期给中台实践者提供更多的思考。
一般来说，中台的转型大体分为两类：业务中台和数据中台。不同类型的企业，其转型程度截然不同。企业必须科学地审视自己的数据现状和业务现状，找到一个适合自己当前状态的方案。但很多企业往往忽视了这重要的一步，就是做数据应用能力成熟度评估。
数澜采用的评估方法主要是根据企业数据对业务的支撑程度，去评估企业应用数据的能力。通过回顾数据应用实践过程，将数据应用能力成熟度划分为统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化四个阶段。
1. 统计分析阶段
以业务需求为导向，通过 IT 系统的建设，实现业务过程的流程化、自动化，在这一阶段有少量数据记录，但并没有以应用为导向积累数据 ，主要是通过少量数据的统计分析进行业务的总结。
2. 决策支持阶段
在业务系统建设的基础上开始建立数据理念，基于业务目标有意识地进行数据的收集、管理、分析 ，通过企业数据仓库建设，为企业业务提供决策支持。
3. 数据驱动阶段
数据理念从“传统数据”转变为“大数据”，实现全量多源异构数据的汇聚、打通，基于海量数据跨界考虑数据的应用；通过为业务应用提供数据服务，实现数据驱动业务发展 ，以及业务与数据的深度融合。
4. 运营优化阶段
数据中台建设逐步完善，构建一套完整的、体系化的数据处理及服务流程，实现可持续化的企业数据应用机制。基于数据中台体系，抽象生成新业务，因此本阶段也称为“业务创新”阶段。
针对不同的阶段，从企业战略定位、企业数据形态、数据应用场景、数据应用工具、企业组织架构等多个方面、不同特征维度进行参考判定，这就构成了数据应用成熟度评估模型。依据这四个阶段划分标准，企业可以进行数据应用成熟度自测评估，自测出数据应用能力成熟度越高，则代表数据对业务的支撑能力越强；应用能力成熟度越低，则意味着业务对数据的依赖程度越低。
模型有了，怎么用？
所有行业都需要数据中台，只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同，对数据的依赖度也不同。数据中台的建设需要对于数据价值有一定的认知才能更好的实现，用数据能力去服务客户，可以更精准、更高效。在 DT 时代，数据中台已经是行业头部客户的必然选择。企业是否适合上中台，与数据应用能力成熟度评估结果紧密相关。
从数据应用能力成熟度评估的结果来看，哪些企业可以加速考虑建立中台？
企业最好有一定的信息化基础，沉淀了数据，实现了业务数据化过程；
企业业务复杂，有丰富的数据维度和多个业务场景，特别是多业态型集团企业；
企业有数字化转型、精细化运营需求。
下图为各行业数据应用能力成熟度与对数据中台的诉求：
当然，随着 5G、人工智能、物联网、区块链等新 ICT 技术的出现，评估企业数据应用能力成熟度的因素会大幅增加。企业数据应用能力成熟度的标准会发生变化，因而数据应用能力成熟度评估模型也需要不断更新优化。
以上就是今天的内容，在建设中台之前进行数据“自查”是必要的，只有了解企业自身的数据能力，才能有的放矢地推进中台建设。
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