中台战略——企业数字化转型的基座
admin
2023-09-28 02:24:00
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导言:

企业进行数字化转型的目标之一是最大限度地集成、打通企业资源上游、中游、下游的互联网生态圈,让这个生态圈为自己所用,再反哺生态,促进生态良性循环,共同发展。而中台就是最大限度地盘活企业内部资源的基座,这在集成产业上下游的过程中将成为自身坚实且强大的基础。 中台的构建需要从组织架构、业务流程、技术角度综合考虑,是一个战略工程,本文分享的便是一套中台战略框架。

中台是战略先行的产物

本文提纲


一、战略制定

1、明确目标

将企业的核心能力随着业务的不断发展以数字化形式沉淀和聚集到平台层

  • 形成不同业务中心组成的业务中台
  • 形成全域数据以资产化形态存留的数据中台

并由业务中台和数据中台构建起闭环运转的企业运营体系,使前台业务以中台为支撑,向轻量化、敏捷化、智能化转变。让企业更高效地进行业务探索和创新,构建企业核心差异化竞争力。



2、清晰中台应用场景

(1)业务中台

  • 业务前台:由直接面向市场和终端用户/客户的业务应用组成,负责支撑企业的前端业务;
  • 业务中台:由按业务领域细分的服务中心组成,负责支撑企业的共享业务;

业务中台负责提供企业范围内共享的基础业务服务,前台应用会对这些基础业务服务进行组织编排,快速地在前端以产品形式将业务能力展开,以适应瞬息万变的市场变化。

可中台化的典型场景:
  • 用户中心——负责用户信息的全面管理,建设和维护用户体系,制定并推行用户运营策略;
  • 设备中心——负责设备信息及控制的全面管理……;
  • 营销中心——负责全域渠道的营销,对营销活动的过程进行数字化管理;
  • ……

(2)数据中台

  • 数据中台是中心化的企业数据处理平台,企业所有的数据需要汇集至数据中台,由数据中台统一进行收集、验证、清洗和转换并集中存储,之后经过数据仓库体系的层层治理将数据按业务主题重新组织,为数据分析提供高质量的数据集;
  • 同时,数据中台需具备实时数据处理能力,能在极短时间内完成从数据采集到终端呈现的全链路实时数据处理,满足企业一些基于数据的实时业务请求;
  • 基于数据中台,发展出人工智能与机器学习能力,支持高阶的数据洞察与预测。
  • 最后,数据中台需通过丰富的接口和协议对外提供完备的数据服务,支撑业务中台与前台应用对数据的全方位需求。
数据中台应用场景:
  • 在市场管理层面——可通过各种渠道收集产品、市场、客/用户的数据,借助大数据进行精确的市场定位,挖掘客户需求,优化产品与服务。
  • 在用户运营层面——可建立用户画像体系,围绕用户的关注点和个性化需求进行分析,为每个用户个体针对性地推荐最适合他们的产品和服务,带给用户全新的使用体验;
  • 在设备管理层面——**可通过收集平台中IOT设备的数据,分析挖掘其功能所承载的场景数据,还可进行设备的故障诊断与预测;
  • ……

3、统一内部战略认知

中台战略不是单纯的技术战略,需从企业全局梳理和规划业务流程,打破系统与数据壁垒的过程中,需要重构业务架构与IT架构,甚至组织架构的调整。

(1)业务层面
对业务的支撑是中台建设的首要目标,所以需首先深入理解、梳理业务。从某种程度来说,业务架构是中台建设的战略阶段,技术架构属于战术执行阶段。
(2)技术层面
中台是一个能力中心,包括数据能力和业务能力,合适的技术与工具选型可以带来效率的提升与能力的放大,从而促进中台战略的成功落地。
(3)组织层面
对大中型企业来说,一个能和业务、数据都完全对应起来的组织结构是中台建设的终极形式。 但实施前期并不需要严格划分,尤其是小企业。
(4)实施层面

  • 中台战略是个长期且持续地过程,实施过程中不应追求业务覆盖面大而全,也不应追求技术架构的领先和完善,要循序渐进,针对企业“提效、保质、降本、增长”的商业目标,找到较核心的痛点,让组织看到效果,再进行迭代发展。
  • 不要急于变革组织,可以先数据、再业务,或者同步发展数据和业务,最后再组织。数据已经存在于各业务系统中,打通数据是比较容易的切入点,再结合业务梳理和调整,集成更多的业务和数据,最后适配调整组织。

二、战略实施

1、业务中台

(1)业务架构设计

中台的业务在于“复用”


如上图所示,首先对企业的业务进行梳理,抽取出基础服务提供最基础的平台服务,抽取出各前台业务公用重复的业务提供公共服务。

(2)实施架构设计



2、数据中台

(1)数据架构设计

中台的数据在于“打通”


如上图所示,首先将所有业务系统、运营系统……数据进行汇聚打通,以业务为中心划分各领域级别的数据, 提供相应的数据服务。



3、组织中台

如上图所示,把握合适时机,在基础支撑组织之上划分出各能力中心来形成“组织中台”,提供各种业务能力给予业务前台,各业务前台则完成快速试错、快速迭代、快速推新等功能。



4、AI 中台



如上图所示,高质量大数据结合机器学习算法,进行业务建模挖掘后,便可形成数据智能应用。

AI 中台实施架构设计



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