引言 - "数据中台"近2年很热，但很多中台文章基本上都是围绕 BAT等"互联网"类型的公司, 这些企业的中台实践和传统企业建“数据中台”还是有一定差别的。最近也参与了一些“中台”有关的探讨和分享，陆续把相关内容记录在此，一方面和更多人交流分享，另一方面便于日后梳理完善。
相对来说, 1).做 2B 要比 2C 更难（客户层级结构、决策链等要更加复杂）；2).做 "数据中台/数据应用产品"， 要比 做常规的 "IT应用产品/系统" 更难。"业务中台"的失败率较高，“数据中台”失败率更高，尤其是公司业务涉及2B客户的数据中台，要真正落地、产生业务价值，更是难上加难。
一、2B数据中台怎么做，相对会顺利一些?
"数据中台"是个复杂系统工程，基本上很难做到一次成型、全面落地。 “先看清全盘、局部切入、循序渐进”，则相对务实、靠谱。个人认为，把下述2方面结合起来，可以大大增加操盘中台的成功率:
1. 参考TOGAF等相对科学的方法论： 业务战略 -> 业务架构 ->数据架构 ->应用架构 ->技术架构；（需要强调1点: IT最终还是要给业务服务, 相关中台负责人要"以终为始”、先从业务出发、从客户出发... 有很多公司,以IT为主导推动"数据中台" 或 "数字化转型", 往往容易导致 "IT自嗨"、感觉良好，但实际贡献价值很小、ROI差、业务并不认可。）
2. 参考“螺旋黑洞模型”： 以MVP方式切入，实现速赢（战术级支持） -> 扩大产品范围（战术级支持） -> 寻找时机，上升到战略级支持。
二、ROI螺旋黑洞模型
基于近4年2B数据中台实践所感悟，总结了"ROI螺旋黑洞模型", 分享如下：
上图中的 “ROI螺旋黑洞模型”，分了3个环进行示意:
1. 第一环，就是要采用 “精益化”的理念 （感谢Thoughtworks, 凯哥的建议），通过 MVP实现速赢，快速获得业务高层的初步信任和认可。 对于数据中台建设, 我们需要整体性的分析和规划; 但一下子全盘铺开, 操盘风险相当之高，很可能会造成"投入很大、产出很少、到处救火、四面楚歌"的境地，反而不利于数据中台的突破和落地。除了必要性的基础建设，需要尽可能控制初期的scope, 不要为了数据而数据，不要为了中台而中台，要确保数据中台能相对快速的"让业务有感"、给业务带来实际帮助和价值。
补充说明 - "MVP"切入点如何选择： a.要利用数据驱动业务、贡献业务价值，需要先梳理 业务战略和业务架构；b.再根据业务架构，去考虑 业务上关注哪些核心的“结果性指标”；c.接着基于业务的核心结果性指标，再看 涉及哪些 "过程性指标"；d.然后以"结果性指标"、“过程性指标”为指导（便于判断业务价值），结合 实际业务场景、stakeholder情况 及 数据、技术相关准备度等因素，综合考虑手头所收集、所挖掘的相关需求点（痛点、甜点）。e.最后按照 二八原则，找出有价值 、有钱做、也有可能做成的事，选出1~2件，作为 MVP 潜在切入点。
2. 第二环，进一步扩大数据产品功能的范围，拉通更多数据，实现更多的数据应用。（到了这一步，基本上就找到了"用数"的感觉 - 数据越来越多，数据越用越活......数据与业务的融合不断加强, 在业务端的影响力逐步加大, 数据中台/数据产品所输出的业务价值不断加大。）
3. 第三环，真正从战略层面，去解决和优化 Biz Fundation相关的问题，进而有力支撑 业务模式升级。（前面2步，主要是如何快速把已有数据拉通，并利用起来； 到了第3步，需要想办法利用业务及技术手段去“产生高价值数据”，去创造和积淀 与Biz Fundation有关的 核心数据资产，进而升级优化业务、构建核心竞争力。）
三、螺旋黑洞模型，补充说明
之所以提 “黑洞”2个字，是希望能引起大家的充分重视 - “2B数据中台”门槛很高、失败率很高:
"需求理解不透彻"，"解决方案不到位"，"开发实施有缺陷"，"产品无法落地"，"运营机制不成熟"...... 任何1个环节做得不到位，业务价值 就出不来，ROI 就无法保障。
对于数据中台 或 数据智能化转型 相关的产品/项目，面临的风险和“坑”很多，要想真正出效果，对中台团队的要求会很高 - 需要确保方向正确、思路可行，而且每一步都踩得很扎实，共勉。
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