由于“數據中臺”是一個新興技術，我們有必要對此技術的概念做仔細分析。特別要注意的是，數據中臺≠數據平臺。數據中臺是指通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。數據中臺把數據統一統一之后，會形成標準數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。而數據平臺主要是集結采集、儲存、運算和結果調用的網站或軟件。從二者的概念來看，貌似也沒有很大的區別，但其中另有玄妙。以萬能分層論的觀點看，數據中臺是數據平臺的上一層，數據平臺提供基礎設施，而數據中臺則負責與業務對接，并以業務為導向和目標。切不可將兩種概念混為一談。

 

既然數據中臺是數據平臺的上一層，那么數據中臺對企業數字化轉型又有何作用呢？首先，數據中臺是企業數據創新效率的保障。企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中臺開始，不能總是從基礎做起。在如今的互聯網時代，企業都在全力謀求轉型，轉型的轉型的關鍵是要具備跟互聯網公司一樣的快速創新能力，大數據是其中一個核心驅動力，但擁有大數據還是不夠的，數據中臺的能力往往最終決定速度，擁有速度意味著試錯成本很低，意味著可以再來一次。其次，數據中臺是人才成長的搖籃。一個企業原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，現在有了數據中臺，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域。這樣一來，培養人才變得相對簡單了。最后，大數據可以告訴決策者一些潛在的規律，以數據來證明或判斷決策。以往我們會用數據來證明我們的決策對錯，現在我們用數據來引導我們做出對的決策。在大數據時代，樣本就是全體，大數據可以防止偽造和偏差。

 

如今數據中臺技術正熱，那么在數據中臺浪潮退卻后，該技術又將何去何從呢？在這個問題上，曾擔任阿里集團數據平臺事業部數據服務部負責人的甘云鋒十分敢下判斷。他的豪言是：數據中臺可能是未來20年最大的機會。他判斷，今年8、9月份，數據中臺賽道可能迎來第一個小高潮。甘云鋒還相信，2021年，數據中臺賽道會迎來第一個真正意義的爆發點。以量化的描述來說：今天，國內大概只有千分之一的企業認為自己需要數據能力，而到三年后，這一比例會到十分之一，且其中有四分之一的企業都需要數據中臺。

 

這樣看來，數據中臺的浪潮可能會持續相當長的時間，我們無法預測其具體走勢，但可以認為，在未來的發展中此技術依然是前景廣闊的。