一文搞懂业务中台、数据中台、AI中台区别及联系
导读
自从阿里提出中台的概念后,近年来业务中台、数据中台、AI中台等有关中台的名词相继涌现出来,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如何去认识并区分这些中台呢,今天小亿对它们进行一个简要的介绍、以便大家更好的理解和掌握数据领域相关概念,清晰的区分它们。
概念区分
所谓的“中台”,与前台、后台相对应,在系统中被共用的中间件的集合。它存在的目的就是更好的服务前台, 在数据信息化的时代不断地发展到数据、业务、人工智能等各个领域。包含技术中台、业务中台、组织中台、数据中台等一系列的数据平台带来共享和便捷性,中台的一个核心就是共享性。
△阿里巴巴中台架构(来自网络)
业务中台
业务中台是具备业务属性并支持多种业务属性的共性能力组织,有助于业务的复用,对业务的快速响应能力。从广泛的意义上来说,一切的中台都是业务中台,它们源自业务并服务于业务。而一般来讲,我们所提到的业务中台一般指在线业务为典型特征的中台(下面所提到的都是狭义上的业务中台)。
比如说,我们常用的天猫、淘宝、支付宝等一些平台有一些通用的业务中心如,商品系统、订单系统、评价系统、营销中心等系统具有通用性的业务系统的集合。
数据中台
数据中台简单来讲就是提取各个业务的数据,统一标准和口径,通过数据计算和加工为用户提供数据服务。对于一家企业来说,想要构建一个数据中台,包含了数据模型存储、数据资产管理、对外提供数据服务、数据更深层次的分析挖掘等各方面过程。这便是广泛意义上的数据中台,其核心就是构建一个共享数据服务体系。
AI中台
AI中台简单来讲,就是提供一个提供通用化智能服务,它是客户对于需求的数据服务的一个演变。比如说,一些客户希望提供的服务能加上语音识别的输入方式,另外的一些客户可能需要一些动画实时的数据展示效果,用户希望给予当前的服务一些“个性化”,AI中台变应运而生。它需要在数据的存储、数据管理、分析展示都能自动化、智能化。
应用场景
中台其实就是为前台而生,通过加入中台,而对前台实现“瘦身”,提升前台的规模化服务与创新能力,实现开发的敏捷性。进而更好的服务用户,使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。
业务中台
业务中台适用于涉及领域比较多,需求变化快,业务逻辑复杂的场景,业务中台的建设最典型的场景就是面向众多的业务系统,提取出它们共有业务系统的集合进行重复利用,减少用户中心、订单中心、售后服务中心等通用的系统重复去开发,帮助业务系统实现快速的开发,满足业务查询等业务需求。
数据中台
为了解决数据开发和应用开发不同步的问题,通过构建一个统一的数据体系,快速开发基于数据标准体系的数据服务,实现数据服务的高可用性和高复用性。
比如说,产品的需求中经常有客户需求提供数据接口的服务,客户方团队可以定制修改前台,通过将一些通用的数据建设以接口形式对外提供,或针对客户需求,通过一个统一体系对数据建模、加工分析处理,最终提供给客户所需的服务,当下一个客户有类似的需求服务时就不需要去重复建模、采集分析等处理。
AI中台
AI中台的落脚点在于需要在数据的存储、数据管理、分析展示都能实现自动化、智能化。AI中台目前主要是面向一些个性化的客户需求服务,而且这种个性化正在逐步普及。
比如说,建造一个语音聊天机器人,需要AI技术的支持,需要构建以神经网络、深度学习等人工智能技术为核心的AI算法模型,提供自然语言处理、图像识别等技术上的支持,存在与技术上的累积性以及与时俱进性,最终提供给用户智能化、人性化的服务。
联系与发展趋势
业务中台与数据中台侧重的方面不同,业务中台侧重业务系统,其核心是分布式系统和多中心分布式业务计算架构,满足的业务系统所要求的快速查询,业务交易。
数据中台则侧重于数据服务计算,实现对数据进行建模和分析,挖掘出有价值的信息,对业务中台有数据回刷和业务反辅,两者之间存在互补的关系。
AI中台是数据中台的未来发展的趋势,随着业务技术的发展,数据中台会向着AI中台演进,它围绕智能化服务为核心,它依赖于数据中台提供给它数据服务的能力,而智能化的技术开发能力,又能够提供给数据更便捷和快速的数据分析和预测,从而提供了更好的数据服务。因此它们之间又是相互依存、共同提升的关系。
△阿里巴巴技术全栈(来自网络)
业务中台、数据中台、AI中台都由中台衍生而来,它们的目标都是希望自己提供的各类服务是标准的、开放的、可复用的,避免出现服务的孤岛,拓展各类服务的范围和生命力。它们分别与业务、数据、人工智能交融在一起,赋予它们新的特色与生命力。
最后总结一点:
数据中台可完成海量数据的存储、清洗、计算、汇总等,构建企业的核心数据能力,为前台基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的持续演进提供强大的支撑,为搭建企业数据服务和共享机制奠定重要基础,帮助企业加速数据到价值的转化,打造核心业务能力。
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