数字化企业的中台之美

一、中台之美：中台脚踏彩云为前台而生，软件开发中遇到的所有问题，都可以通过增加层抽象得以解决！ “正当前台与后天应各自诉求截然相反而陷入僵局的时候，天空中飘来一声IT谚语： 软件开发中遇到的所有问题，都可以通过增加层抽象得以解决！

至此，声惊雷滚过，“中台”脚踏七彩祥云横空出世：中台为前台而生” 数字化转型的困惑、IT架构的迷思，都迎刃而解，中台的魔力与美妙显露无疑。 Gartner在2016年提出的一份《Pace-Layered Application Strategy》报告中，给出了一种解决方案，即按照“步速”将企业的应用系统划分为三个层次（正好契合前中后台的三个层次），不同的层次采用完全不同的策略。

二、中台自我演进之美：中台架构的自我演进，破解了各种“中台迷阵”，为中台战略实施提供了愿景和方向。 为了响应企业的“中台战略”，大家对中台的构成各有说辞，有的干脆直接将自己系统的“后端”或是“后台”改个名，就叫“中台”。 其实，只要我们厘清中台的自我技术演进，就能帮助我们从各种“中台迷阵”中跳脱出来。

三、中台架构之美：中台横空出世就是为了赋予企业最最核心的竞争力--用户响应力 企业中台追求的是业务能力中台化，其目的是赋予或加强企业在以用户为中心的现代商业战争中最最核心的能力：用户响应力。 所以，中台的基础架构一般包括：技术中台、数据中台和业务中台，其核心价值在于通过“能力共享”，实现对前台“多变、敏捷服务”需求的支持。

四、数据驱动之美：数据驱动效能变迁，决定了中台战略的重点和实施起点--数据中台。 众所周知，数字化时代，企业中的大量业务都运行于大数据之上，是数据的响应能力、处理能力决定了业务效率，而不是业务本身。 恰恰大中台战略强调的”服务共享“，其大部分服务就是围绕数据而产生的；美妙的是，有了中台战略，数据与业务之间形成一个良性的闭环：数据从业务产生，再为业务提供服务，于是，数据和业务系统融为了一体。

五、数据服务跃迁之美：数据从可用到能用、易用，再到到好用的跃迁，令业务从手工到智能化的质变飞跃。

六、从数据平台到数据中台的跃迁之美：从数据平台到数据中台，解决了数据平台无法客服的业务测困境。 过去，由于没有软件系统，所有的数据都得依赖于手工进行，数据功能很难体现出来。有了数据平台，解决了业务侧的数据“能用”问题，即通过数据平台，实现数据存起来、看得到、取得到、用得到的自动化服务。

但是，数据平台并不能解决业务测的所有困境： 1、多源异构数据难以融合； 2、数据模式动态变迁困难, 当客户新需求、业务新认知时，程序员需痛苦的修改数据结构及业务逻辑，带来扩展性差、对客户响应慢、维护成本高等不良情况。 3、非结构化数据计算机难以理解； 4、数据使用专业程度过高：复杂的检索代码、传统关系型数据库。 5、分散的数据难以统一消费利用。

由于数据平台自身的能力瓶颈，需要跃迁到数据中台，才能克服以下数据服务在业务测的困境： 1、价值困境：业务测意识到大数据的价值，但不知如何从数据中挖掘有用的信息。 2、高维困境：业务场景的特征维度非常高，会产生上千维变量，那该如何处理高维特征？如何将其融合？ 3、敏捷困境：技术发展的同时，业务场景演变速度也非常快。技术如何与业务融合？

七、从数据中台到智能中台的跃迁之美：解决了数据中台不能承担全部业务智能化任务的困境。 由于企业智能业务需求各种各样，研发团队需要针对性开展数据分析处理、模型的构建训练等，过程复杂、效率不高，需求响应时间拉长、业务敏捷程度降低、试错成本拉高。这与在中台战略背景下，业务前台希望能够专注于业务逻辑、灵活应对变化产生了矛盾，而且随着智能化应用的广泛开展，这个矛盾也越来越普遍。

八、智能中台之美（1）：完全承担了业务智能化的全部任务 业务智能化的核心就是将智能化需求分解、映射为具体的AI任务并一一实现，最后再进行合理地编排组合，实现任务目标。

九、智能中台之美（2）：智能中台赋予了企业智慧大脑，揭示了中台战略变现的必然策略 智能中台所具备的感知智能和认知智能两大使能力，赋予了企业私有化的智慧大脑，同样具备开放智能平台所拥有的能力：私人助理、人机交互、智能家居、智能穿戴、智能诊断疾病、人脸识别、骨骼修复、机器人、无人驾驶、智能搜索、智能客服、智能运维等等，令中台战略变现成为可预期。

十、智能中台之美（3）：认知智能与感知智能由并行向融合实现 。

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