凯哥讲故事-关于数据中台你要知道的三个"大和小"
一、大数据思维，小数据落地
从2018年开始，大数据这个词，我在企业端已经提的很少了，因为一提大数据，就会带来一些客户的困扰，“我们这里没有大数据，我们这里都是小数据，还没到大数据的阶段”。
的确，大部分企业还处在内部数据尚未充分利用的阶段，还没走到需要采集利用物联网数据，第三方数据，公开数据的时候。
但是，在一开始的时候如果就只考虑已经有的数据，脑子里只围绕这些数据建立数据架构，那就会带来后续工作的阻碍，因为数据的工作是连续性的，是流动的，所以，我在各个场合都提倡：“大数据思维，小数据落地”。
这也是我们精益创新体系的一个精髓，就是从业务价值出发。顶层设计，全面的梳理数据创新全景蓝图，但是快速找到价值点，从全景图中的一个或多个数据集合，从小数据场景落地，总的来讲就是，“设计阶段横着走，落地阶段，竖着切。”
如下图所示，从数据全景图开始，以高价值数据集场景切入。大处思考，全局拉通，避免后续的数据孤岛，但是从小数据集切入，从可实现性高的场景启动。
构建数据全景，发现优先价值
很多时候，企业在构建业务创新场景是很容易陷入两个极端，一个是从顶向下，大而全，这样的弊端是，速度慢，跟不上价值的变化。一个是从下往上，缺少全局思考，这样的弊端是容易形成数据孤岛。
《精益数据创新体系》提倡的，是“大数据思维，小数据落地”：在构建这些小数据场景和价值之前，脑子里一定要有一个全景图，然后快速找到高优先级场景去落地，从而知道自己在做的这个小场景在数据全景当中的位置，只有这样才能对齐愿景，快速产生价值。
二、大数据，小展示
大数据，小展示
过去十几年的数据仓库，商务智能，其实都在做一件事情，报表。
然后，企业的数据部门或团队的价值衡量，经常用量化的报表个数，比如，为多少的角色，做了多少的主题的报表，这些报表被浏览了多少次作为成绩。
真的用户体验是这样的么？真的是报表越多约好，数据越全越好么？
的确，在过去的阶段是这样的，因为管理层需要一个全面展示描述性数据的看板。
但是，当现在的应用越来越细分，维度、口径越来越多，如果要把这些数据的维度的排列组合都做出来，那基本上管理层啥也不用干，报表都看不完，这是我们做数据分析，数据驱动的价值么？
大数据，小展示意味着再设计报表系统的时候，要遵循以下原则：
1.每一个报表的存在，要驱动特定的行为，不产生行为的可视化就是要消除的浪费
2.避免信息过载，在接受新的报表需求的第一时间，要思考的是，这个需求如何能够通过优化过去的报表，组合过去的报表来实现，尽量避免开发新的报表
3.数据仓库报表系统是一个需要运营的系统，要时刻关注用户的使用习惯，浏览报表的顺序，根据用户的浏览习惯优化不同角色的思维模式，从而制定个性化的，小展示的报表体系。最好直接给建议和结论，减少描述性的信息
总的来讲，“大数据，小展示”，要分析不同用户的使用习惯，看报表之间的关联，不断的提炼，发现这些关系，将报表越做越薄，越做越少，在这个层面，就要效仿“日落法”，报表要不断的减少，否则，海量的报表，是“用战术的勤奋掩盖战略的懒惰”。
三、大中台从小场景做起
最近经常有朋友加我微信，问一个问题，“你们有数据中台产品么？你们的数据中台产品都有哪些功能？”
坦率来讲，我觉得，数据中台这种与客户的业务，企业的结构，信息化发展阶段有着紧密的相关性的业务基础架构，是很难买一个大而全的产品来一劳永逸的解决的，大中台一定是面向场景的，而不是面向技术的，所以我们提倡“大中台从小场景做起”。
大中台从小场景做起
如何去理解呢？凯哥都会用下面这个图来解释构建中台的原则：
业务愿景产生中台规划，业务场景拉动中台实现
一开始的时候，要梳理出全面的创新场景，这就是中台的整体规划一定是面向业务愿景的，需要顶层设计，这就是上图左边的黑色框架部分，我们要通过业务愿景驱动出所有的业务场景探索，从而推导出数据中台的全景架构，技术支撑。
但是在实施的时候，要从具体的业务场景出发做起，从价值最高的场景做起，然后顺着这个场景竖切，这样，才能快速验证价值。然后一个个的场景做起来，业务价值和中台能力也就同步建立起来了。
总结一下，数据中台是一个企业的基础架构
要实现数据中台，要大处思考，小处做起，大数据小场景，大数据小展示，大平台小启动
当总结了两年以后，我们会发现，在数据创新，业务创新领域，有一个模式和方法是通用的，那就是《精益创新体系》的产生，且听下回分解。
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相关链接：
凯哥讲数据原生架构：Rise of Data Native Architecture（一）
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