大數據時代，組織往往處在激烈變化且高度VUCA的環境中，市場、服務力度的降解和業務規模的短期爆發，使得組織每時每刻都面臨著決策。小數據時代的單一決策者或者小型團隊的決策模式，已經無法在新時代背景下確保組織決策的穩定性、響應速度、執行體系的關聯和快速的業務迭代。組織應該如何打造智能決策體系？數據中臺是實現高效決策的基座。
圖註：明略科技數據中臺負責人劉國棟
數據中臺是一套涵蓋IT基礎體系規劃、組織架構、運營管理與服務支撐的完整體系，相互聯動協同支撐組織決策。通過數據中臺的建設，組織可以在關鍵決策緯度和環節進行數位化。隨著各個緯度的信息日益飽滿，最終形成組織的虛擬化有機體，即全息數字孿生體，在高精緯度、時效性方面，實現數位化的一對一映射。當組織規模越來越大，複雜度越來越高，面對大量同時出現的挑戰、問題、風險時，針對細粒度的、變化很快的對象，能夠快速做出各種預先的決策。
數據中臺的建設，除了對組織的決策鏈條和體系進行數位化，還需要對組織的經驗、know-how進行系統化、體系化建設，並且將組織的數位化體系與Know-how體系進行結合，搭建協同機制。這三要素是數據中臺建設的核心。明略科技幫助組織打造的就是數據體系結合知識體系的數據中臺，可基於數據進行智能決策的數據中臺。
明略科技在建設數據中臺時，以可量化、可協同、可共識、可預測為衡量標準。具體而言，可量化，是組織能夠在各個緯度通過數據實現可測量、可量化，進行數位化呈現，提供信息化支撐。可協同，是在量化基礎之上，信息能夠被識別，一體化融合併協同，組織裡的團隊和團隊、團隊和個人、個人和個人之間可以高效地進行協同、編排任務。可共識，是體系規範、標準、指標、口徑、績效、流程全部透明，不可篡改。可預測，則是組織在未來發展中，應對挑戰和風險時，能做到有計劃性、目的性，實現智能演化。
在技術結構上，數據中臺是數據+中臺，是1+1>2的組合。首先，數據維度，實現從數據接入、整合、加工到消費的生命周期管理。接入的核心功能是對多元異構數據的接入，以及對有效的數據資產的分發。整合相當於一個物理變化，也就是對數據資產有效的梳理和管理。加工是基於一些算法模型，能夠產生新的商業價值的數據，這一階段是化學變化。消費是對既有的數據資產進行有效使用。其次，中臺維度，搭建企業級聯邦中間件體系，將企業新的和傳統既有的IT和DT能力平滑地對接，最終達到有效協同，同時，對異構的計算能力、管理能力、組織能力按需編排聯動整合。企業級聯邦中間件是一個承上啟下的定位，儘可能保證厚重的後端相對穩定，前端數據業務能夠快速迭代。
為了數據中臺落地後平穩科學有效運行，明略的數據中臺重點建設的是數據集成能力、數據開發能力、數據管理能力、數據治理能力、數據共享能力以及雲原生能力。一旦數據中臺賦予了雲原生能力，企業在整個數據中臺建設和管理過程中會被賦予按需動態伸縮配置資源的精細化管理能力。
目前，行業內能夠看到的數據中臺產品，主要是兩類。一類是對過去做數據治理的延伸。另一類是基於過去的大數據平臺，重點做數據的開發分析。而基於明略科技的數據中臺，客戶可完成全量數據資產化，為組織提供數據資產的生產、管理，以及對核心數據要素的支撐能力；基於數據資產和know-how知識體系，可將傳統的運營體系在整體維度上進行更細粒度的降解，在深度和廣度上大大地提升運營的全面性和合理性、正確性；此外，數據資產裡蘊含著非常多的高價值的相關性，這些相關性往往能夠催生出非常多的高附加值的業務，實現業務創新。
例如，在明略和騰訊雲共同為某城市打造的大型城市超腦數據中臺，在短短3 個月時間，對接了 56 個委辦局，入庫 27 億條內外部數據，支持了一百個系統上雲、一百類核心數據、一百項政務一體化服務和一百萬活躍用戶。
讓數據中臺進入數智化時代｜明略科技的「中臺」論道
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