中臺戰略——企業數字化轉型的基座

導言:

企業進行數字化轉型的目標之一是最大限度地集成、打通企業資源上遊、中遊、下遊的互聯網生態圈,讓這個生態圈為自己所用,再反哺生態,促進生態良性循環,共同發展。而中臺就是最大限度地盤活企業內部資源的基座,這在集成產業上下遊的過程中將成為自身堅實且強大的基礎。 中臺的構建需要從組織架構、業務流程、技術角度綜合考慮,是一個戰略工程,本文分享的便是一套中臺戰略框架。

中臺是戰略先行的產物

一、戰略制定

1、明確目標

將企業的核心能力隨著業務的不斷發展以數字化形式沉淀和聚集到平臺層

  • 形成不同業務中心組成的業務中臺
  • 形成全域數據以資產化形態存留的數據中臺

並由業務中臺和數據中臺構建起閉環運轉的企業運營體系,使前臺業務以中臺為支撐,向輕量化、敏捷化、智能化轉變。讓企業更高效地進行業務探索和創新,構建企業核心差異化競爭力。

2、清晰中臺應用場景

(1)業務中臺

  • 業務前臺:由直接面向市場和終端用戶/客戶的業務應用組成,負責支撐企業的前端業務;
  • 業務中臺:由按業務領域細分的服務中心組成,負責支撐企業的共享業務;

業務中臺負責提供企業范圍內共享的基礎業務服務,前臺應用會對這些基礎業務服務進行組織編排,快速地在前端以產品形式將業務能力展開,以適應瞬息萬變的市場變化。

  • 用戶中心——負責用戶信息的全面管理,建設和維護用戶體系,制定並推行用戶運營策略;
  • 設備中心——負責設備信息及控制的全面管理……;
  • 營銷中心——負責全域渠道的營銷,對營銷活動的過程進行數字化管理;
  • ……

(2)數據中臺

  • 數據中臺是中心化的企業數據處理平臺,企業所有的數據需要匯集至數據中臺,由數據中臺統一進行收集、驗證、清洗和轉換並集中存儲,之後經過數據倉庫體系的層層治理將數據按業務主題重新組織,為數據分析提供高質量的數據集;
  • 同時,數據中臺需具備實時數據處理能力,能在極短時間內完成從數據采集到終端呈現的全鏈路實時數據處理,滿足企業一些基於數據的實時業務請求;
  • 基於數據中臺,發展出人工智能與機器學習能力,支持高階的數據洞察與預測。
  • 最後,數據中臺需通過豐富的接口和協議對外提供完備的數據服務,支撐業務中臺與前臺應用對數據的全方位需求。
  • 在市場管理層面——可通過各種渠道收集產品、市場、客/用戶的數據,借助大數據進行精確的市場定位,挖掘客戶需求,優化產品與服務。
  • 在用戶運營層面——可建立用戶畫像體系,圍繞用戶的關註點和個性化需求進行分析,為每個用戶個體針對性地推薦最適合他們的產品和服務,帶給用戶全新的使用體驗;
  • 在設備管理層面——**可通過收集平臺中IOT設備的數據,分析挖掘其功能所承載的場景數據,還可進行設備的故障診斷與預測;
  • ……

3、統一內部戰略認知

(1)業務層面對業務的支撐是中臺建設的首要目標,所以需首先深入理解、梳理業務。從某種程度來說,業務架構是中臺建設的戰略階段,技術架構屬於戰術執行階段。(2)技術層面中臺是一個能力中心,包括數據能力和業務能力,合適的技術與工具選型可以帶來效率的提升與能力的放大,從而促進中臺戰略的成功落地。 (3)組織層面對大中型企業來說,一個能和業務、數據都完全對應起來的組織結構是中臺建設的終極形式。 但實施前期並不需要嚴格劃分,尤其是小企業。(4)實施層面

  • 中臺戰略是個長期且持續地過程,實施過程中不應追求業務覆蓋面大而全,也不應追求技術架構的領先和完善,要循序漸進,針對企業“提效、保質、降本、增長”的商業目標,找到較核心的痛點,讓組織看到效果,再進行迭代發展。
  • 不要急於變革組織,可以先數據、再業務,或者同步發展數據和業務,最後再組織。數據已經存在於各業務系統中,打通數據是比較容易的切入點,再結合業務梳理和調整,集成更多的業務和數據,最後適配調整組織。

二、戰略實施

1、業務中臺

(1)業務架構設計

如上圖所示,首先對企業的業務進行梳理,抽取出基礎服務提供最基礎的平臺服務,抽取出各前臺業務公用重復的業務提供公共服務。

(2)實施架構設計

2、數據中臺

(1)數據架構設計

如上圖所示,首先將所有業務系統、運營系統……數據進行匯聚打通,以業務為中心劃分各領域級別的數據, 提供相應的數據服務。

3、組織中臺

如上圖所示,把握合適時機,在基礎支撐組織之上劃分出各能力中心來形成“組織中臺”,提供各種業務能力給予業務前臺,各業務前臺則完成快速試錯、快速迭代、快速推新等功能。

4、AI 中臺

如上圖所示,高質量大數據結合機器學習算法,進行業務建模挖掘後,便可形成數據智能應用。

AI 中臺實施架構設計

工程落地

相關落地實踐,請參考文章《實踐總結:【雲原生技術與大數據技術】在企業的落地》

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