AI 浪潮下，企业如何打造数据中台核心竞争力？

过去几年，“数据中台”一度成为企业数字化的标配工程。几乎每一家要转型的大型企业，都在PPT里画过那张熟悉的中台全景图：数仓、指标、服务、治理一应俱全，看上去“很高级”。

但现实往往没那么理想。中台搭起来了，数据接进来了，报表做出来了——业务却没变聪明，模型用不上，策略跑不动，结果成了“数据孤岛2.0”。

钱花了，系统搭了，数据也接进来了，但业务好像……并没有更聪明。

在一篇中台讨论帖中，不少网友这样评论：

这不是个例，而是大量企业中台落地失败的真实写照。

中台的问题，不在“有没有系统”，而在“无法真正用起来”。数据中台不该只是封闭的“为人建表”，而要逐步演进为“AI调用、策略落地”的智能平台。

从“让人看懂数据”到“让AI用得起数据”，才是AI时代中台力的真正跃迁。

数据中台的支撑技术

“数据中台”一词在国内最早出现在2015年，由阿里巴巴在其“大中台、小前台”战略转型中提出并推广。作为提升企业效率、打破数据孤岛、支撑智能化转型的核心基础设施，数据中台的本质理念是：

将数据能力做成可复用的服务，供不同业务线灵活高效调用，从而降低重复建设成本，提升全局决策效率。

数据中台是企业构建的标准的、安全的、统一的、共享的数据组织，通过数据服务化的方式支撑前端数据应用。

数据中台不仅仅是技术，也不仅仅是产品，而是一套完整的让数据用起来的机制。需要从企业战略、组织、人才等方面全方位规划和配合，不能仅仅停留在工具和产品层面。每家企业的业务与数据状况各不相同，业务对数据服务的诉求不同，数据中台的建设将呈现出不同的特点，没有任何两家企业的数据中台是完全相同的。

数据中台必备的四个核心能力：

1. 数据汇聚整合：实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理

2. 数据提纯加工：通过统一的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系

3. 数据服务可视化：让相关人员能够迅速开发数据应用，支持数据资产场景化能力的快速输出，响应客户的动态需求

4. 数据价值变现：打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力

图片展示的是一套典型的企业级数据中台架构图，整体结构分层清晰、模块完整，体现了一个企业如何从底层算力支撑，到中间层数据治理与开发，再到上层数据服务与业务应用，构建起一整套“数据能力运营体系”。可分为底层支撑、系统支撑层、数据开发中心、数据服务层、上层业务应用层、数据治理中心六大模块。

数据中台的三个核心组成部分

1、方法论

数据中台的建设首先需要系统的方法论支持。这套方法论决定了企业如何从“混乱的数据堆”走向“有序的数据资产”。其核心理念包括：

统一的数据标准与口径：确保所有业务线在同一语言体系下进行分析与决策，解决“同一指标多个定义”的问题；

可复用的数据建模体系：围绕“主题域 + 指标体系”构建沉淀式的数据模型，减少重复开发；

分层的数据治理框架：数据采集、清洗、建模、输出各环节都有治理规则，确保质量、稳定性与可追溯性；

生命周期管理机制：对数据资产、接口、特征进行版本化、生命周期化管理，避免“建了不用、用了没人维护”。

2、组织结构

数据中台不是一个IT系统，而是一种企业级能力的协同组织机制。要让中台真正发挥作用，就必须同步建立起与之相匹配的组织结构。这通常包括：

设立专职的数据能力中心或数据平台部：统筹数据采集、建模、治理、服务的建设与运维；

配备跨角色的多岗位协作机制：如数据产品经理、数据架构师、治理专家、算法工程师、服务运营人员等，形成闭环团队；

明确中台与业务的协作边界：中台做“能力沉淀和服务化”，业务线做“具体落地和策略实施”，两者相互协同，而不是相互依赖；

推动数据文化和认知统一：通过培训、制度、平台化产品等手段提升全员“用数”能力。

3、工具和产品

再先进的方法论、再成熟的组织，最终也需要借助工具与产品化平台来落地。一个完善的数据中台，往往具备一整套可交付、可使用、可扩展的产品体系。这些产品通常涵盖：

  数据构建与建模平台：实现数据集成、模型搭建、指标管理的自动化与可视化；

  数据治理与资产管理平台：支持血缘追踪、数据地图、质量监控、安全权限等能力；

  BI与分析工具：支持业务人员自助分析、自定义报表、数据可视化，降低数据使用门槛；

  数据服务平台：支持API构建、数据产品发布、服务编排、低代码数据调用等；

数据中台的智能化发展

中台战略本质上是一种组织架构和管理模式，其目标是通过复用提高企业整体的效率。

当前中台的分类现状：业务中台 vs 数据中台

业务中台：聚焦于将企业常用的业务模块（如支付、订单、会员、营销等）进行抽象与标准化，形成可配置、可插拔、可组合的业务组件，供前台各业务线调用，提升开发效率与创新灵活性。业务中台更多偏向于业务流程的管控，将业务流程中共性的服务抽象出来，形成通用的服务能力。业务中台可以极大提升构建面向终端用户的前台的速度和效率，致力于打通企业流程链路，提升业务系统的统一性与灵活性，使新产品上线更快、跨系统协同更高效，是服务“业务敏捷创新”的技术中枢。

数据中台：关注企业内部海量数据的整合、治理、建模与服务化，打破数据孤岛，形成统一的数据资产底座，支撑分析决策、指标体系与数据服务等任务。其目标是提升数据质量、增强数据可用性，包括数据集成、数据仓库、数据湖、数据治理、数据服务、BI等应用。

尽管很多企业已经完成了中台体系的建设，看上去有了统一的数仓、标准的指标库、完备的ETL流程，甚至连数据大屏也点亮了不少，但随着业务和智能需求的演进，还是存在一些问题：

很多企业把中台当作一次性交付项目，建完即止，而不是持续进化的能力平台。

没有真正构建起“标准化数据服务目录”，数据消费依赖“人找人”，接口重复开发，无法复用。

甚至阿里在2022年后也将原有“数据中台事业部”打散，转为能力平台+各业务线自主运营。

“既然阿里都拆散数据中台，是不是意味着中台彻底失败了？”

事实并非如此，本质上，阿里的调整揭示了一个信号：中台不是一个组织，也不是一个项目，而是一种长期运营、服务业务、持续演进的产品能力。

如果说传统的数据中台，是为了解决“数据散、数据乱、数据用不起来”的问题，帮助企业建立一套完整的数据治理与服务体系；那么AI时代的数据中台，则必须具备“让AI跑得起来”的能力——从数据资源整合者，升级为智能能力供给者；从为人服务的分析平台，进化为为AI赋能的智能中枢。

面对这些变化，传统数据中台的短板也逐渐暴露出来：

1、业务端需要“毫秒级”的个性化推荐，而中台的数据服务却仍停留在“日更新”；

2、AI模型急需调用结构化的特征数据、实时回流结果，而中台提供的却仍是“离线指标接口”；

3、用户期望系统能“自动推荐”“预测行为”，中台的输出依旧停留在“报表+字段”。

于是，一个新的命题浮现出来：

AI时代来临，也促进着中台完成“使命升级”。

过去，中台的使命是“让人用得起数据”，而现在，中台的挑战是——“让AI用得起数据”。接下来，我们就来聊一聊：在AI驱动下，数据中台应该如何进化？又该如何成为企业真正的“智能引擎”？

AI时代的数据中台使命升级

当企业完成了数据中台的基础建设后，真正的挑战才刚刚开始。

过去几年，中台的核心使命是“打通数据”、“统一指标”、“开放服务”，让人看得懂、用得上数据。但进入AI时代，企业所面临的业务场景发生了根本性变化——中台的职责也随之升级： 从“让人看懂数据”，转变为“让系统自动调度数据、策略能够自动执行”。

例如：阿里妈妈作为阿里旗下的一个数字营销平台，整合了直通车、引力魔方等多个营销产品，帮助商家实现全渠道的智能营销投放，广告系统基于OneService数据中台整合了集团内的各种数据资源，通过AI技术，帮助商家在复杂商业环境中建立智能经营闭环，提升投放效果：

用户分群 + 兴趣标签服务：通过分析用户的行为数据，将用户分为不同的群体，并为每个群体打上相应的兴趣标签，帮助广告主更精准地定位目标受众。

效果预估模型：可以根据广告主的投放需求和历史数据，预估广告投放的效果，如点击率、转化率等，帮助广告主更合理地分配广告预算；

策略服务化：将广告投放策略封装成服务，供各业务线调用。

这些变化背后，透露出一个趋势：

企业正在从“数据驱动”走向“智能驱动”，而原本只负责数据整合的中台，也必须升级为“智能服务的核心供给中心”。

数据中台不再只是一个统一指标库+数仓管理工具，而是要真正变成AI 能用、业务能调、策略能跑的平台化能力中心，从“数据管理+人工分析支撑”升级为“数据服务化+策略自动化+闭环智能化”。

简单来说，中台需要从“供数据”进一步升级为“供智能”，可以把它理解为一次“数据角色的跃迁”：原本为人服务的数据中台，升级为AI模型可以随时调用特征变量、并进行自行训练、追踪。

但现实是——这部分能力，目前很多中台系统还没准备好。以数据服务层和数据应用层的改变为例：

1、数据服务层：连接模型与数据的“中介”

AI想用数据，不是去数据库里翻字段，而是通过“服务接口”来调；

特征平台的API、策略服务的RPC接口，都属于数据服务层的核心能力；

没有这个层，模型再强，也只能“饿着肚子干活”。

2、数据应用层：AI模型真正“跑起来”的地方

包括模型平台（ModelOps）、推荐系统、营销投放系统、智能BI等；

是策略执行、效果回流、模型再训练的主战场；

很多企业已经把这层从“报表展示”升级到“策略输出”。

只有让数据真正能用、能跑、能反馈，AI能力才能落地成真正的企业价值，数据中台才能完成从“支撑系统”到“赋能智能”的升级。

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文章转载自｜5G+AI大模型工厂研究院