广义的业务中心包括支持各中心运营的组织结构和体制机制

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广义的业务中心包括支持各中心运营的组织结构和体制机制。正如前文提到， 没有组织支撑，中台不过是另一个大烟囱。每个业务中台的子中心，都应有对应 的组织支撑，可以是虚拟的，也可以是实体的，最好由业务 科技 风险 数据的 综合人员构成，小团队作战模式，以产品使用率、稳定性、客户满意度等为 KPI， 为业务中台保驾护航。

在直销领域，这是美国的直销企业。18年，他们开始建设数字中台1.0，大陆业务全部在线，将所有数据入库支持不同的独立应用。在中台2.0阶段，他们开始尝试横向支持大陆这个中台的港澳台业务。在3.0阶段，他们沉淀了大量数据后，开始用数据支持业务增长，提高运营效率。从数据上看，他们一年的用户增长率达到58%。从利润来看，他们从世界第三增长到世界第一。同时，他们将传统管理软件取代60%，继续使用中台技术重建。

知识中心基于企业越来越多样化、异构化的数据，通过信息抽取、内容理解、语义推理等多种技术，帮助企业进一步提高决策智能化的能力，如企业搜索、辅助诊断、智能交互等是典型的基于知识中心基于

例如，上海顶级荣誉和云迁移数盈共同整理了久久女儿的9大核消费者运营场景、25个子场景，围绕这些场景，构建业务主流程和细节流程，建立新的市场营销中心，通过企业内外部数据，充分进行数据流通，消费者数据在各个渠道、各个环节

相比中台部门，业务部门的数据分析师，则更偏重某个具体业务，比如：某个产品的功能，某个内容的质量，某个策略的效果等等。

不快很好理解，即时效性达不到要求，利用最新的流数据处理，分布式 ETL 技术， 数据中台可以更快的整合、加工数据。但是，如果开通效果不好，该怎么理解呢？

在我们传统的数据应用中，随着数据对业务友好度的增加，其时效性也在减弱。我们的目标显然是数据快、好。各部门的需求不同，为什么不自助分析业务数据呢？所以我们有了右上角的目标状态。但是这个理想状态和我们现在的数据应用中间有很大的空隙，用什么来填补呢？答案是数据中台。

2018年以后，除了继续巩固内部数据资产化和价值化工作外，王赛所在的阿里云数据中心队也开始探索如何根据阿里云的数据解决方案对外输出。作为与客户密切接触的一线从业者，王赛更多看到的是客户对中台的认知实际上已经发生了变化。

后台也就是基建，我们叫云端。云首先为数据提供统一的存储空间，其次，可以通过统一的数据接口访问所有的数据。为了收集数据，照相机、传感器和我们的手机都有可能成为收集数据的平台。网络通过5G或已建成的网络传输数据。我建议政府建立数据中心，自己运营数据中心。当然，在这个数据中心的基础上做什么呢？做云服务。优点是后台数据可以共享，可以兼容现有的异构数据。

中台混乱，假中台，假中台，封闭中台很多，需要智能中台。我们非常多的客户，包括一些大科技公司在内，不知道是否上中台，真正的中台是什么样的，当初我们在淘宝的时候，其中台和其他业务部分的中台也不同，他支持770万业者的50亿sku有不同的业务状态，有母服、女服、母子、游戏怎么用一个中台去融合和解决这些问题，其实我们需要一个真正的、智能的数据中台而不是解决不了问题的中台，这些就是数据中盘的乱象，我们做了一个总结和分类。

一个数字化营销中台必须要具备数据可视化的能力，企业可以通过LTD营销中台实时收集官网访客数据、媒体数据、小程序访问统计、智能名片访客数据等线索数据。