不知不覺，數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)來到了七年之癢。

回顧那些年，由阿里于2015年率先提出的“大中臺、小前臺”戰(zhàn)略，掀起了一場數(shù)據(jù)中臺的“大躍進(jìn)”。

隨后，2016 華為發(fā)布“平臺炮火支撐精兵作戰(zhàn)”的改革、2019 字節(jié)跳動搭建直播大中臺、騰訊開放中臺能力...以及百度、字節(jié)跳動、滴滴出行等互聯(lián)網(wǎng)大廠都紛紛推出自己的中臺項(xiàng)目。

一時間，數(shù)據(jù)中臺風(fēng)光無二，言必稱數(shù)據(jù)中臺，很多企業(yè)把數(shù)據(jù)中臺當(dāng)做是加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素之一。

一、數(shù)據(jù)中臺的成長曲線

大約5年后，數(shù)據(jù)中臺遭遇口碑滑鐵盧。一直到今天，關(guān)于數(shù)據(jù)中臺的爭論似乎一直沒停止過。其中，不少聲音是對數(shù)據(jù)中臺價值的質(zhì)疑。正值2020年，Gartner發(fā)布的中國ICT技術(shù)成熟度曲線圖中就提到了數(shù)據(jù)中臺成長曲線?？梢钥吹?，這個新技術(shù)即將到達(dá)一個峰值，然后就會急轉(zhuǎn)直下。

圖1：Gartner2020年中國ICT技術(shù)成熟度曲線圖

當(dāng)初，數(shù)據(jù)中臺提出的初衷是為了支撐業(yè)務(wù)快速迭代創(chuàng)新能力，而創(chuàng)新業(yè)務(wù)本身需要不斷試錯，任何新事物成熟之前都必須接受市場的檢驗(yàn)，所以存在一些起伏也算是正常市場現(xiàn)象。

所以，深挖質(zhì)疑的聲音中，大家最為關(guān)注的還是對數(shù)據(jù)中臺如何落地的困惑。相應(yīng)的，如何設(shè)計(jì)可落地的中臺架構(gòu)也成為很多IT負(fù)責(zé)人的挑戰(zhàn)。為了滿足數(shù)據(jù)中臺的需求，很多如阿里、華為等大廠開始構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品。

因此，這也引起資本市場的關(guān)注，進(jìn)而吸引一大批數(shù)據(jù)中臺的創(chuàng)業(yè)公司，但是，對于數(shù)據(jù)中臺的產(chǎn)品化，Gartnert持不同意見，認(rèn)為中臺架構(gòu)應(yīng)該通過構(gòu)建場景應(yīng)用，使用產(chǎn)品管理方式慢慢演進(jìn)出來的，而不是部署另外一個大而全的中臺系統(tǒng)。Gartner為什么會有這樣的觀點(diǎn)呢？先來看看Gartner如何看待數(shù)據(jù)中臺。

二、沒有數(shù)據(jù)中臺只有API

如果跟老外提及Data Middle Platform一定會很尷尬，國際市場上是沒有數(shù)據(jù)中臺這個概念的。于是，Gartner通過另外一個新概念MASA( 網(wǎng)格應(yīng)用程序和服務(wù)架構(gòu))，打通國際與國內(nèi)中臺理念連接的橋梁。

Gartner把MASA框架分為三層：最上層是用戶層，多樣性用戶體驗(yàn)（multi experience）；最下層是企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用系統(tǒng)，多維度的服務(wù)層面，即后臺系統(tǒng)；中間一層是API解析層，它連接前端和后端。

圖2：Gartner主推的MASA架構(gòu)

很顯然，MASA框架里并沒有中臺的存在，中間API解析層是一個連接層或轉(zhuǎn)換層。具體來說就是，把企業(yè)最底層的ERP、CRM 和其他應(yīng)用數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)邏輯抽取出來，歸集到一個統(tǒng)一的地方，這樣當(dāng)支持前臺的客戶服務(wù)時就會比較順暢或者反應(yīng)速度大幅提高。

同時，由于 MASA 很大程度上是由業(yè)務(wù)驅(qū)動，必須根據(jù)最終用戶的需求再做決定，因此在API管理上，Gartner建議設(shè)立一些產(chǎn)品管理機(jī)制把零散分布的大量API進(jìn)行有效管理。這個理念與麥聰軟件不謀而合。

麥聰軟件通過核心麥聰DaaS平臺靈活快速地開發(fā)及全生命周期管理數(shù)據(jù)API，實(shí)時連接前臺和后臺的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通道，為企業(yè)搭建一個自助式開放型的數(shù)據(jù)中臺，幫助客戶快速落地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)服務(wù)化。

三、看清下一代數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)趨勢

筆者瀏覽了Gartner從2019年至2022年連續(xù)4年的數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢。透過Gartner的預(yù)測，我們可以看清下一代數(shù)據(jù)中臺是什么樣子。

1、2019十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢之增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理在Gartner發(fā)布的《2019年十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢》中，筆者注意到其中兩個趨勢：增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

其中，增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理是利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能和人工智能引擎來生成企業(yè)信息管理類別，可以自動執(zhí)行許多手動任務(wù)，將元數(shù)據(jù)從被動走向主動，便于不太精通技術(shù)的用戶能夠更加自主地使用數(shù)據(jù)，同時也讓高技能的技術(shù)人員專注于價值更高的任務(wù)。而2000年首次提出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Data Fabric），2019年開始入選Gartner技術(shù)趨勢。

到2022年，定制式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)將主要用作靜態(tài)基礎(chǔ)架構(gòu)，促使各企業(yè)機(jī)構(gòu)為全新設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)投入資金，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更具動態(tài)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格（data mesh）方法。

2、2020年十大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)趨勢之增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理，在Gartner發(fā)布的《2020十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢》中再次重提，足可見其重要性。Gartner認(rèn)為，增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理促進(jìn)了元數(shù)據(jù)角色的轉(zhuǎn)變，從協(xié)助數(shù)據(jù)審計(jì)、沿襲和匯報(bào)轉(zhuǎn)為支持動態(tài)系統(tǒng)。而增強(qiáng)型數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品，能夠?qū)彶榇罅康倪\(yùn)營數(shù)據(jù)樣本，包括實(shí)際查詢、性能數(shù)據(jù)和方案。利用現(xiàn)有的使用情況和工作負(fù)載數(shù)據(jù)，增強(qiáng)型引擎能夠?qū)\(yùn)營進(jìn)行調(diào)整，并優(yōu)化配置、安全性和性能。

3、2021年十大數(shù)據(jù)與分析趨勢之增強(qiáng)型數(shù)據(jù)消費(fèi)者增強(qiáng)型數(shù)據(jù)消費(fèi)者，這是Gartner在《2021十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢》中提出一個趨勢。Gartner認(rèn)為，以前預(yù)定義儀表盤和手動的數(shù)據(jù)探索將逐漸消亡，轉(zhuǎn)而取代是實(shí)時的洞見和查詢需求。儀表盤未來將被自動化、對話式、移動式和動態(tài)生成的洞見所取代，而且這些洞見都是根據(jù)用戶需求定制并被交付至用戶需要消費(fèi)數(shù)據(jù)的時候，從而使企業(yè)的任何人都能獲得原來只有少數(shù)數(shù)據(jù)專家才能掌握的洞見和知識。這一趨勢將對系統(tǒng)實(shí)時性和穩(wěn)定性提出更高的要求。

4、2022十二大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)趨勢的3個趨勢提升數(shù)據(jù)管理能力、元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)編制和堅(jiān)持分享開放的數(shù)據(jù)，是Gartner在《2022年十二大數(shù)據(jù)與分析趨勢》中提到3個趨勢。

筆者發(fā)現(xiàn)，“數(shù)據(jù)管理”這一關(guān)鍵詞被Gartner連續(xù)3年提及。Gartner認(rèn)為，以數(shù)據(jù)為核心的AI是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，包括數(shù)據(jù)管理的技術(shù)和技能，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理等基礎(chǔ)能力。

對于企業(yè)而言，當(dāng)基于某個項(xiàng)目的AI模型被開發(fā)出來后，數(shù)據(jù)管理活動并沒結(jié)束，它會像動態(tài)數(shù)據(jù)管道一樣持續(xù)支持AI模型的開發(fā)，提升企業(yè)對于AI模型的洞察。當(dāng)人們提及公共數(shù)據(jù)共享的時候總顧及數(shù)據(jù)安全問題。但是，對于企業(yè)而言內(nèi)部數(shù)據(jù)共享的風(fēng)險就會小很多。共享數(shù)據(jù)不僅能夠挖掘內(nèi)部數(shù)字化的潛能，更是順應(yīng)外界變化的核心引擎。

企業(yè)將會更多考慮用數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)地圖等方式，在可被治理的方式下分享數(shù)據(jù)。同時，Gartner也是第2年提到元數(shù)據(jù)。過去企業(yè)對于元數(shù)據(jù)是比較被動的，只有當(dāng)企業(yè)遇到一些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時，需要數(shù)據(jù)治理，才會對元數(shù)據(jù)進(jìn)行廣范圍開發(fā)。實(shí)際上，企業(yè)可以通過元數(shù)據(jù)解決企業(yè)“數(shù)據(jù)利用率低”的問題。通過將實(shí)際問題中的決策標(biāo)的、約束、偏好以及目標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)編織的手段，實(shí)現(xiàn)對于元數(shù)據(jù)的主動管理。

綜上，透過Gartner連續(xù)4年的數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢預(yù)測，我們可以依稀看清下一代數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)趨勢，進(jìn)一步可以幫助企業(yè)擦亮眼睛，選擇那些能夠面向未來的數(shù)據(jù)中臺。