业务中台可以提高运营效率，获取更多的利润，而数据也在其中起着关键的作用。作者从三个方面对中台分类进行了讲解说明，帮助你进一步认识与中台有关的知识。

中台概念发展到今天由全到精已经走过了 6 个多年头了，今天我们就来再看看中台分类有哪些？

一、业务中台

我们先来看看什么是业务中台。

要理解业务中台，首先要理解怎么去定义“业务”这个名词。

业务是指一个组织或企业为了实现其商业目标而进行的具体活动或运营领域。它包括组织内外的各种活动、流程和任务，以提供产品或服务、满足客户需求并为组织带来经济效益。

业务可以涵盖多个方面，具体取决于组织的性质和行业。

一般而言，业务可以包括以下几个方面：

• 产品或服务开发：涉及设计、研发和生产产品，或者提供特定领域的专业服务。
• 市场营销：包括市场调研、推广、广告、销售和客户关系管理等，旨在吸引客户、提高销售额和市场份额。
• 运营管理：管理企业内部的日常运营活动，例如供应链管理、采购、生产、物流、库存控制等，以确保产品或服务的高效交付。
• 客户服务：提供售后支持、投诉处理、技术支持等服务，以满足客户需求、促进客户满意度和忠诚度。
• 财务管理：包括预算编制、财务报告、资金管理、成本控制、风险管理等，以确保组织的财务稳健和可持续发展。
• 人力资源管理：涉及招聘、培训、绩效评估、福利待遇、员工关系等，以确保组织拥有合适的人才，并促进员工的发展和满意度。
• 技术支持与信息技术：提供技术支持服务，解决客户在使用产品或服务中遇到的问题；同时，负责组织内部的信息系统开发、维护和数据管理等工作。

这些是一些常见的业务领域，不同组织的业务范围和内容可能会有所不同。通过有效管理和协调各项业务活动，组织可以实现其商业目标，并与竞争对手保持竞争优势。

理解了什么是业务后，我们再来审视业务中台概念。

业务中台是希望在企业中起到统一和支持各个业务线的关键性平台。它通过将不同业务线所需要解决的核心问题进行抽象和封装，提供适用于多个业务场景的解决方案。

业务中台的目标是实现业务的高效运营和优化，以更低的成本、更高的质量、更快的响应速度来售出产品并换取利润。

举一个例子来说，对于一个 TOC 的零售电商要实现业务的顺利开展，需要解决一系列核心问题，例如：

• 用户画像和来源：了解用户是谁以及他们从何而来，以精准定位和吸引目标用户。
• 产品管理和采购：确定销售的产品种类和来源，确保供应链畅通。
• 营销和推广：制定有效的营销策略，让用户了解并购买所售产品。
• 用户购买体验：提供良好的用户购买体验，包括简化的购物流程和安全的支付方式。
• 物流管理：确保产品能够及时送达用户手中，并提供退换货服务。
• 用户留存和回购：通过个性化推荐、促销活动等方式，吸引用户频繁购买并增加忠诚度。

这些核心问题构成了电商业务的问题域。

而这个时候，如果在企业内部再启动一个面向企业客户的企业采购电商平台，可能因产品、区域或用户群体的差异而有所不同，但解决方法通常是相似的——例如都需要订单管理、商品管理等；这个时候我们就完全可以把这些内容提取出来。

因此业务中台的存在就是为了通过抽象和封装，提供一套统一的解决方案，满足各个业务线的需求，以达到提高业务运营效率和优化的目标。

业务中台的重要特点是配置化、插件化和服务化，通过这些机制，可以根据业务线的特性需求进行定制和适配，实现对不同业务线的支持和业务支撑。最终实现更高质量、更快速度地售出产品并换取利润。

而这里抽象出的公共能力，我们有个专用名称称之为“服务中心”，就像下图所示。

二、数据中台

讲完了业务中台，我们再来看数据中台。

如果从比较学术的定义上来讲，数据中台是一种数据组织形式，通过对企业特有的业务模式和组织架构整合，以一套完整的数据产品，为企业构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

而如果用通俗的话来讲，数据中台就是一个将企业内部分散在各处的数据都用起来，从而进行整体利用，最常见的例子就是我们将用户在不同业务线中的使用行为进行合并，从而得到一个完整的用户人画像。

但是市场上明显数据中台热度再次火了起来，为什么会出现这样的情况呢？

那还是要回来看数据中台带来的收益是什么：

1. 数据集合：摸清企业的家底

数据集合就是去摸清一个企业家底到底是什么样子。

以往我们的数据都是分散在各个业务线中。例如在一家多业务线的电商公司中，各个业务线的订单是分散在各个业务线里。所以我们分析的数据，例如销量前十的商品也只是各业务线内部的销量前十商品。当我们想要统计整个公司销量前十商品的时候，只能从各个业务线的订单中手动进行汇总，这在以往传统的数据统计中效率是极其低下的。

2. 统一数据：搞清楚不同业务线的同一件事

一个数据中台相当重要一步就是可以把一切公司内部的业务数据去进行一个统一，前提当然是要各业务线口径统一，把整个公司数据就能统一起来。这个时候我们就能看到整体的一个流转情况以及一相同的标准来看待各业务线中的数据。

那数据中台与业务中台之间又是什么关系呢？究竟什么才是数据中台？

业务中台与数据中台的本质区别就是：对同一个事物中的业务数据与描述数据分别管理：

• 业务数据：所谓业务数据就是指用户在使用系统时必须输入的信息和得到的信息。举例来说，在支付环节中每笔收入都会产生对应的现金流动，而此时收入数据就处于我们业务中台的需求范围。
• 描述数据：这类数据就是我们用来描述业务发展好坏的参照物。例如对于企业来说，无论属于哪一个行业，市场评价其业务好坏的指标只有两个，那就是收入与净利润，这就是描述数据。

但是，值得我们注意的一点是：业务数据、描述数据这两者可能随着模块的变化而产生属性互换，也就是在甲模块中的业务数据到乙模块中可能就变成了其描述数据。

例如上图中的网址，网站描述这些字段信息就属于业务数据：

上图的这些指标就属于描述数据：

通过这一方法，就可以快速完成不同类型中台的区分。

那么这两者的关系如何理解呢？

用一句话来概括就是：业务中台和数据中台扮演不同的角色。业务中台负责数据生成，而数据中台则对数据进行再加工，并将处理结果提供给业务部门，为其提供数据和智能支持。

而具体的数据中台运作，为了更好地阐释数据中台的功能，我们可以将其比作一个数据工厂。在这个工厂中，原始数据被视为原材料在收集到后，经过工厂内的加工，最终将加工出的数据产品存放在产品仓库中供前台和业务中台取用。

可以看到：业务中台与数据中台相辅相成，互相支撑，互为输入输出。两者的紧密配合构成了最著名的业务数据双中台模式，如下图所示：

三、最后

综上，我们可以看到业务中台和数据中台都是企业数字化转型的关键支撑平台，为企业赋能。

业务中台将企业的核心业务能力沉淀到平台，通过抽象、封装和服务化，为多业务线提供统一的解决方案，实现业务的高效运营和优化，降低成本、提高质量、提升速度。

数据中台则是对企业数据进行二次加工，以数据产品的形式为业务中台提供数据服务，为业务赋予数据和智能的能力。

业务中台与数据中台相辅相成，互相支撑，形成强大的后方炮火群，共同助力企业数字化转型。