中台崛起的第一个阶段：服务化
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：4.91M时长：05:23
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中台、数据中台的热度在 2019 年 5 月份开始崛起，在年底达到顶峰，行业里普遍比较认同中台的构建就是业务数据化，数据业务化，也就是围绕微服务架构的过程。ThoughtWorks 数据和智能事业部总经理史凯（凯哥）认为，如果把业务中台、数据中台与过去二十年的信息化历程关联到一起，可以发现中台的建设分为两个阶段，第一个阶段是“服务化”，第二个阶段是“去 ERP 化”。具体观点如下。
企业中台实施的第一个阶段：服务化
目前很多企业所实施的中台，主要工作是将遗留的后台系统，比如 ERP/MES/CRM 的公共部分进行拆解复用，形成类似于交易中心、用户中心、订单中心这样的微服务集合供前台调用，从而保证逻辑的一致性同时更快的响应前台的变化。
这个阶段，中台以“通用能力服务化”为核心。如下图所示，左边是业务中台，业务中台将后台的通用业务能力统一抽象成微服务提供给多个业务前台使用，从而保证前台业务数据化的标准化、统一化，提升业务数据化的一致性和准确性，同时也加快了前台的响应速度。右边是数据中台，数据中台从后台获取全域数据，通过结合人工智能的算法技术挖掘产生业务洞察，并提供唯一的数据查询和统计服务给到业务前台和业务中台，从而驱动业务朝智能化转型，优化现有业务同时转型和创新业务。
整个过程，都是业务响应需求的发展，进行微服务改造的过程。下面以一个最典型的订单服务为例来仔细剖析这个过程，从而阐述业务中台和数据中台的关系以及他们的业务价值。
在一个电商订单服务的流程中，某电商企业业务发展到一定规模之后会提供多个渠道给用户下单，这就会出现多个应用都创建订单的情况，进而出现用户体验差、数据一致性差、维护困难等问题。
为了能够掌握全局的销量情况，企业会构建数据仓库系统，将不同系统的数据都通过 ETL 的方式抽取到数据仓库中进行分析，这就是 OLAP 的过程。但由于数据量比较大，处理过程复杂，往往 OLAP 都是 T+1 以上的响应速度。这样的弊端也很明显，比如：
数据分析不实时，不能够实时出报表。
数据仓库往往都是单体架构，受限于数据的处理计算能力，扩展能力不强，往往只能分析一个阶段的数据。
ETL 的过程依赖于预设的分析主题设计，当要分析的数据结构发生变化时需要重新设计抽取逻辑，导致响应慢。
那么，中台服务化怎么解决这些问题，其价值体现在哪里呢？下面用三个典型场景用例来说明。
数据中台的典型场景用例：精准营销
数据中台借助机器学习等算法能力，构建精准营销模型，能够供前台业务应用直接调用，而不需要做成报表以可视化的形式提供给业务人员。当用户在访问商品清单的时候，根据用户画像、产品销量等全域数据，实时生成最新的产品推荐，通过数据中台的 API 推荐给用户。
这是一个典型的数据智能化的过程，通过数据中台整合企业相关应用系统的全域数据，通过分布式存储和计算能力，结合人工智能技术和算法，为业务系统提供直接可调用的实时数据和智能服务。
业务中台的典型场景用例：订单生成
一个最简单的业务中台的服务，也就是订单中心的服务，当所有的前台应用需要创建订单的时候，统一调用业务中台的订单服务，由这个服务统一生成产品订单，从而保证了订单逻辑的一致性和维护的高响应性。
双中台的典型场景用例：动态价格
业务中台统一为不同的应用提供订单生成服务，而在生成订单的过程中，需要根据不同用户的情况，动态计算一个价格。这种情况下，业务中台就需要调用数据中台中的动态价格计算模型。这个模型从分布式数据网格（Data Mesh）中获取产品、用户等历史数据，同时获取实时的订单数据，最终计算出最优的价格，返回给业务中台的订单服务。
而这个动态价格的智能服务可以同时被业务中台和其他业务前台所调用，所以，数据中台是同时为业务中台和业务前台提供数据和智能服务的。
双中台的服务化不可避免地要面对很多已有的后台系统，特别是已经有了套装 ERP 软件的情况。这个时候，要解决的就不仅仅是服务化几个核心能力的问题了，而是以 ERP 为代表的遗留企业架构和以中台为代表的新兴企业架构的博弈问题了，这时候，中台的实施就进入了第二个阶段。
关于企业中台实施的第二个阶段，即“去 ERP 化”，将在下文继续分享，欢迎持续关注。
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