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  • 中台”对于互联网具有划时代的意义,我不希望它被炒烂大家还不知中台为何物,希望中台能实实在在的改变世界。 最近“中台”被很多的互联网、IT企业所关注,很多的应用情况是在照猫画虎,效果并不理想,本来是用...

    “中台”对于互联网具有划时代的意义,我不希望它被炒烂大家还不知中台为何物,希望中台能实实在在的改变世界。

    最近“中台”被很多的互联网、IT企业所关注,很多的应用情况是在照猫画虎,效果并不理想,本来是用中台来提高效率,反倒中台本身成了一个累赘。为克服烟囱,却把中台又建成了烟囱。

    这与对“中台”是什么缺乏足够的认知有关系,以及对“中台”适合的领域,以及不同领域中台的形式缺乏认识了解导致的。

    我一直在推崇的系统思考、结构主义、中医思维,今天发现中台是这些思维方式很具体的应用。

    — 1 —

    什么是中台?

    中台的本质就是以稳定形式处理多样性的问题。要想理解好“中台”,设计出有效中台,必须抓住这一本质,而不应该仅仅局限于数据中台、业务中台、技术中台等这些相对狭隘的应用和形式。抓住了“中台”的本质,才可以设计建立有效的中台。

    多样性又分为空间维度多样性和时间维度多样性,烟囱式项目集群属于空间维度的多样性。

    而时间维度多样性指的是同一个项目在时间维度上具有多种多样的可能性,而这些可能性之间的关联度很低。类似的还有知识、信息的碎片化也导致了作为接受者在时间序列上的多样性。

    比如,某APP初创时期,效仿同类型APP产品设计、营销等等,但是当行业细分加深、并成为该领域的头部APP时,发现没有可以“借鉴”对象了。于是就开始依赖产品经理团队的想象力了,每次新的版本加什么,增加什么功能,全靠开会讨论研究,产品的发展历程中充满了各种可能性。时刻跟踪行业的变化,将一些新的动向体现在产品新版本中。每一个新的版本都是相对离散的,在时间序列上面对的是一个非常多样随机的版本序列。

    关于时间维度多样性,还体现在一些产品,红极一时但是很快就面临一个问题:下一步做什么?这个问题。比如说当年的ChinaRen(校友录)、ZAO(换脸APP)、各种众筹、共享经济等等,这些热点来时投入大量资金资源去做,随着热潮退去,何去何从就不知所措了。很多风险投资公司也是这样的问题,紧跟热点投项目,而热点以外就没什么投资想法了。对于热点的前世今生未来走向缺乏一定的把握。

    克服空间多样性也可以对应于外在连续性,克服时间多样性对应于内在连续性。内在连续性是外在连续性的基础,就是说只有内在连续(即行对稳定或未来可预期)才可能建立有效中台。

    参考:中台的缘起

    在国内,中台最早是由阿里巴巴提出来的。在2015年年中的时候,马云去参观了一家芬兰的游戏公司,叫做Supercell。这家公司名字你也许不熟悉,但是他们开发的游戏你可能玩过,比如《部落冲突》。这家公司一年光是利润就有15亿美金,不过员工人数非常少,只有不到200个人,而且公司里每一个开发游戏的小团队,都只有六七个人而已。

    这么小规模的团队,怎么做成了这么大的业务呢?其中一个原因是他们把游戏开发过程中,要用的一些通用的游戏素材和算法整理出来,把这些作为工具提供给所有的小团队。同一套工具,可以支持好几个小团队研发游戏。这种管理方式,就是一个“中台”的模型。

    IT互联网企业的这种研发、运营、组织模式,是中台,属于中台模式,但是并不是中台的全部。白马非马,白马是马,但不能说所有的马都是白色的。

    IT互联网行业也不是中台最有价值的应用领域。

    中台最有价值的应用领域在医疗、在教育、在信息领域,IT互联网是中台应用的很小很小的领域。可能你的领域恰巧就是IT互联网领域,不关心其他领域。但是我要告诉你,如果看不到“中台”的普遍意义,看不到中台在其他领域的应用模式,你很难在IT互联网领域做出杰出的“中台”,因为大部分IT互联网也是要结合其他领域的。

    这也印证了为什么现实中只有在大型IT互联网的纯IT技术部门才实现了中台模式的原因。因为这些人没有看到“中台”的普遍意义和价值,一直局限于IT互联网领域。

    — 2—

    中台是人类文明发展的里程碑

    中台这个概念的提出没有几年时间,但是中台这种模式自人类发展早期就有了广泛应用。

    商业中台–货币

    人类早期商业是物物交换,每一次物物交换都可以被认为是一次“项目”,随着人类活动的发展,人们发现物物交换每次都需要都要对物品的相互价值做评估,三只鸡换两只鹅,一只羊换五袋土豆,项目越来越多,越来越重复建设“一只鸡等于0.125只羊,一只鸡等于半袋土豆,一只鸡等于0.667只鹅”,在这种需求下于是出现了“商业中台”货币,后边的事就不多说了。

    交流中台–语言

    张三用树枝戳了一下李四,赵六用石块砸了王五的脚,刘大妈拿铲子拍了二麻子肩膀。…这是一个个事件,都是侵犯他人。法律或道德在禁止此类事件时,不可能将这些事一一罗列,于是将将这些行为统称为“打人”,统一规定不允许打人。而这个“打人”就语言范畴,语言就是交流的中台。

    反过来讲,在没有语言的情况下,走路时有人走得慢挡了我的路了,我应该怎么做呢?扯扯ta衣服,示意让开,拍拍ta肩膀示意,轻轻推一下,生生撞过去等等让ta知道我要先走过去。每一个示意行为都是一个项目,而这些项目统一可以用一句话替代“请让一下”。

    这正反两个例子就是说明,语言是解决事件多样性的中台,有了语言这个中台可以非常有效地避免繁琐的事件的个性带来的麻烦。

    语言的中台–文字

    有了语言,但是每个地区的发音、方言又不一样,这相当于各种各样的项目(地域方言、口音),但是大家在保持口音、方言的情况下如何交流呢。

    于是有了文字,所有的方言最终统一于文字,于是文字成了各种口语的中台。

    跨文字语言的中台–规则

    你可以想象你跟一个讲西班牙语的外国人,如何打下国际象棋?问什么一个讲汉语和讲西班牙语的人可以一起下国际象棋呢?用西班牙语讲一局象棋的下法,你可能听不懂。但是你和他都知道象棋规则就可以下棋了。规则是语言的中台

    法律的诞生–行为规范的中台

    早期人与人之间的有纠纷处理办法是,找到一个能够主事断案的人,这个人是解决纠纷的裁判。裁判需要对每一个纠纷做分析处理,随着纠纷越来越多,以人的判断断案就会有所局限。这时候就要一个处理纠纷矛盾的中台—法律

    人类每一次进步都是得益于找到一种应对复杂多样性的方法,即中台。中台是人类文明发展的里程碑。

    — 3 —

    中台有什么功能?

    还是回到前边列出的中台的案例:货币、语言、文字、法律,在这个层面上去谈中台的功能。基本上可以说中台就是“文明上台阶”,会给具体领域带来一种彻底的进步。

    减少资源成本,只是中台的一个副功能。腾讯阿里这样的企业本身是不差钱的,其目的也不是为了节省成本。对于IT企业来说省钱不是目的,良好的行业领导力、产品能力、高效的组织、敏捷的应变能力、强大的护城河才是他们关心的。而这些都与“中台”有关。

    最大的价值是中台竞争,中台的兼容能力。

    中台的主要用途:

    1、提高组织灵活性、随需应变、领导行业创新。

    2、提高管理效率、让大型组织具有小微组织的各种优点。

    3、对于行业变化、竞争有充分有效的响应。

    4、中台具有更高的开放性,用户界面更加多元,用户有更多的参与方式。

    至于什么“节约成本”“克服烟囱式开发”都是很表面、很次要的功能。

    想想就明白,如果每个烟囱都是行业内全球领先,那么一百个烟囱也不嫌多。问题不是烟囱浪费资源,而是烟囱是否有核心竞争力。

    中台不是为克服“烟囱式开发”而生,只是恰巧中台可以有效减少“烟囱”带来的资源浪费。

    — 4 —

    如何建构中台?

    构建中台首先要明确前台和中台之间的关系,很多文章在讲中台是对前台的抽象。这种讲法对了一半,另一半是什么呢?那就是抽象的那部分前台包括哪些?

    抽象的不是已有前台,需要抽象前台所有的前台可能性空间。

    中台相对于前台是一个高维状态,中台涵盖了前台的诸多可能模式。而前台是中台的实例化(降维)。而中台的构架就是对前台的升维,升维的方法在本公众号有阐述。

    如果仅从“已有前台”分析抽象建立中台,会发现真正可以形成中台的就是数据、技术、业务这几大类,而这些建立起的中台去支持前台你会发现,能做的支持也是极其有限的。这就是目前中台建设困境根本原因所在。形成了类似回声的状态,真正的增益效应并不多,而是照镜子般的无限复制。这也是目前中台建设的尴尬之处所在。

    首先,对前台项目,还原出多元平行空间。这称之为:【前台的还原】是一个极其复杂的系统方法。

    现实中每个公司都是针对用户做出一个或几个产品,这些产品也是有相对固定的形式,这些形式都是取舍之后的版本,在其背后有大量的沉默形式被忽视。

    建立中台之前就要将这些沉默前台标示出来。并不是将所有的前台可能性都标示出来,而是以几个比较有代表性的点,建立一个可能性空间。

    然后对前台可能性空间进行抽象分析就得到了中台。

    在中台基础上去丰富前台可能性空间,再对中台进一步迭代。

    第1次还原前台–>第1次构建中台–>第2次还原前台–>第2次构建中台–

    –>第n次还原前台–>第n次构建中台…

    如此反复迭代,就是中台的优化过程也是中台的工作过程。

    货币、语言、文字、法律的进化迭代也是在这一模式下发展的

    为什么各大公司都在建设“中台”,却没有哪个公司达到预期的效果,究竟是什么原因呢?

    以前阵子被热传的文章为例,那篇文章是网易教育的中台产品经理写的。项目没有继续下去,但可以看到一些问题。

    网易教育分很多模块公开课、中国慕课、直播课、题库、问卷等等,其构架教育中台仅仅抽象分析这几个前台形式,其结果往往是落在了数据、技术这些层面上了。而这些分布的前台,都是基于内容(知识)衍生出来的平行空间,网易做了这几个有限的前台业态,但是知识可以衍生的前台的形态还有很多。教育中台需要在【已有前台+潜在前台】这个合集的基础上去构建教育中台。如果仅仅对现有的前台抽象分析,得出的中台就是功能不全的残次品。当然这个例子具体情况我并不了解,我在这里借这个方向阐述构建中台的原则:不能仅仅局限于现有前台,一定要分析还原出潜在前台,放到一起抽象分析。

    多数建立中台的公司没有看到supercell和阿里的区别,过于简单的生搬硬套,建立起来的中台自然是差轻人意。

    主要是没有看到Supercell公司(那家被引用的芬兰游戏公司)的特殊性。游戏的生命周期跟众多互联网产品并不一样,游戏更像是电影娱乐产品,用户比较喜欢新游戏,能够玩十几年的游戏并不多。而Supercell公司的行业属性决定了它需要不断的推出新游戏。

    不要过分夸大“Supercell中台”的价值,游戏公司涉及太多营销、运营相关的工作,仅仅归结为“中台”的成功有些过于简化。但这并不能否定“中台”的意义价值。

    如果过分强调中台对于Supercell的价值,就会引入一个误区,过多的模仿Supercell的表面组织,而忽视了中台更为广泛的定义和应用。对于不同而行业、不同发展阶段的公司,必须要从更为普适的“中台”定义出发,去建立自己的中台。

    中台是一个伟大的模式,但绝不仅仅是Supercell的中台和阿里中台这么单一简单。这两个案例有一定借鉴价值,但也有更多的特殊性,忽视他们的特殊性照搬照抄做的中台势必走不了多远。

    前边提到,内在连续性是外来连续性的基础,而外在连续性是建立中台的基础。其实,各个公司的问题都是内在连续性没有建立起来,才导致了中台建立失败。

    从中台结构上看,很明显supercell的中台是时间中台,公司在时间历程上多款爆款游戏,但在同一时间主打一款游戏。并且每款游戏在其设计之初就有了大概的生命周期,这个生命周期不会伴随Supercell公司整个生命周期。supercell的中台的用途是维系独立游戏间的连续性,在时间上成为一致的系统。

    而阿里的中台必然的是空间中台,就是同时各个业务模块并存的,淘宝、天猫、外卖、生鲜等等都是同时存在于业务系统之中的。这些业态是全周期存在于系统中的。并不是一时的业态。这类体系建立的中台必然区别于Supercell的中台模式。

    对于不同细分领域的中台构架,首先就要分时间中台和空间中台,他们的构架方式有明显的不同,甚至是相反的方式。

    — 5 —

    有哪些中台空白?

    从人类发展历程看,每一次中台的形成都会带来文明的一次跃进。

    每一次“中台”的诞生,都是文明的一次进步,货币、语言、文字等等。

    任何领域任何阶段都可以构建中台,但是不同领域的发展状况不同导致了中台带来的发展有所不同。

    目前各行业来看最具中台潜力的是教育、医疗、互联网领域以及他们的交叉领域。

    教育中台

    我们从学前班开始就是在不断的学习,这些内容被编制在小学中学大学的课程里,其实这些内容就是一个个烟囱,因为大家都是这么学过来的所以也就无所谓“浪费”“不浪费”了。但事实是我们学的大量知识是过时的、零散的、无法应用的。与这一系列问题对应的就是教育的中台,教育中台的目的就是更高效、更省时间的培养人才,解放出大量时间精力来做更有价值的事情。

    医学医疗中台

    医院的医生每天重复着比较类似的工作,处理一个个孤立的病人案例。每一次治疗相当于一个烟囱式项目,治疗的效果很大程度上是依赖医生的个人水平。在医生的头脑中凝聚了大量很难复制的医学、医疗知识和经验。每天做着近乎重复的工作,而成为医生则需要辛苦学习近二十年。现有的医疗模式极大的约束了精英医生的价值。需要做的是将医生的经验智慧凝聚到“医疗中台”上,医疗中台赋能前台医疗工作者,这样便可以提高医疗效率、放大精英医生的个人价值。从而缓解目前的医疗困局。

    互联网信息中台

    似乎大家已经习惯了,信息过载、知识爆炸、知识信息碎片化等等,也许是因为没有解决方案所以大家就习惯了。这些零散知识信息恰恰需要一个“知识信息中台”,而这方面却是空白。

    教育、医疗、互联网这都是万亿级的市场,谁创立了相关中台,谁就会在下一轮变革爆发中胜出。

    颠覆一个行业领域就是要找到这个行业的中台模式,用中台代替现有体系。

    对于个人而言,主要是学习的中台、思维中台这两方面。

    学习的中台,指的是一种快速学习碎片知识、瞬息万变的知识的方式方法。

    思维中台,指的是处理多种多样的问题的,基于自身需求的的思维方式方法,也可以称之为一种以简御繁的思维系统。

    当然,任何一个领域都可以建立中台模式,但其效果可能会有所区别。这些中台建构方法是一样的。

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  • 孙玄:大中台模式下如何构建复杂业务核心状态机组件1、有限状态机2、Spring StateMachine2.1 依赖 pom2.2 创建状态机2.3 注解监听器2.4 运行状态机3、交易中台3.1 个性化 FSM 抽象3.2 中台赋能业务4、总结 ...

    孙玄:毕业于浙江大学,现任转转公司首席架构师,技术委员会主席,大中后台技术负责人(交易平台、基础服务、智能客服、基础架构、智能运维、数据库、安全、IT 等方向);前58集团技术委员会主席,高级系统架构师;前百度资深研发工程师;


    【架构之美】微信公众号作者;擅长系统架构设计,大数据,运维、机器学习等技术领域;代表公司多次在业界顶级技术大会 CIO 峰会、Artificial、Intelligence、Conference、A2M、QCon、ArchSummit、SACC、SDCC、CCTC、DTCC、Top100、Strata +、Hadoop World、WOT、GITC、GIAC、TID等发表演讲,并为《程序员》杂志撰稿 2 篇。

    大中台战略下,中台将公司业务的公共能力下沉,并采用更加合理、可复用的架构和技术来实现这些基础能力。在电商行业内,将面临货物的采购、商品上架、交易发生、订单状态变化、客服介入等大量状态维护。每个状态之间具有很强的逻辑关联关系,比如:退款操作在发货前和发货后将是完全不同的流程,如图 1 订单退款流程

    图1 退款流程图
    由此可见,对于复杂状态的管理是一个业务依赖,需求多变的场景。在公司初创期,可以采用硬编码方式,对于每一个操作进行状态判断,每一步操作定制一套逻辑链路。随着业务的增加,定制化链路显然不优雅,大量流程代码无法维护,此时中台通用解决思路就尤为重要,有限状态机(Finite State Machine,缩写:FSM)开始在中台落地。

    1、有限状态机

    有限状态机(以下简称 FSM)又称有限状态自动机,简称状态机。维基百科定义是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。

    这个模型和业务中台遇到的问题十分吻合。图 1 是状态转移图,可以用来表示状态机,此外可以使用状态转移表来表示。如图 2 所示:

    图2 状态转移表
    可以看出,FSM 是通过抽象为动作和状态,管理有限个状态转移的模型。动作是在给定时刻要进行的活动的描述,我们总结动作类型有如下:

    进入动作:在进入状态时进行

    退出动作:在退出状态时进行

    输入动作:依赖于当前状态和输入条件进行

    转移动作:在进行特定转移时进行

    在 FSM 框架下,将流水线的状态流转流程进行了抽象和结构化,将复杂的状态转移图,分割成相邻状态的最小单元。这样相当于搭建了乐高积木,在这套机制上可以组合成复杂的状态转移图。

    2、Spring StateMachine

    Spring Statemachine 框架主要是帮助开发者简化状态机的开发过程,让状态机结构更加层次化,我们来看下 Spring SM 怎么实现。首先最小的乐高模型如图 3 所示 :

    图3 SM最小单元
    假如有状态 STATE1、STATE2 和事件 EVENT1、EVENT2。事件驱动状态流转。下面来分析下 Spring SM 的主要代码。

    2.1 依赖 pom

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.statemachine</groupId>
            <artifactId>spring-statemachine-core</artifactId>
            <version>2.1.3.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    

    2.2 创建状态机

    通过注解来注册状态机的三要素:source、target、event

    在这里插入图片描述

    2.3 注解监听器

    通过监听器感知事件发生,并相应的处理相关逻辑。

    在这里插入图片描述

    2.4 运行状态机

    在这里插入图片描述

    3、交易中台

    在交易场景,定义了自己的状态机框架,抽象了符合交易场景的状态角色:

    初始状态、目标状态:状态关系

    角色:不同角色有不同的操作权限,比如卖家、买家、系统、客服

    操作:对应事件

    handler:事件操作相应的action实现

    因此一个事件我们可以定义为:在角色 A,在初始状态 S1 下,执行 OP1 操作,将使用 handler 来处理,执行成功将状态设置为目标状态 S2。

    3.1 个性化 FSM 抽象

    鉴于交易的个性化需要,扩展了状态表的条件,同时使用 handler 和 Java 反射,来对逻辑代码进一步结构化。到这一步后,我们可以将数据模板存储到数据库中。如图 4:

    图4 交易中台FSM状态表
    通过改造,核心代码 FSM 执行引擎只有不到 100 行。通过注册业务 handler,可以灵活的扩充业务能力。同时数据状态的维护是通过状态表,而不依赖手动编写代码,这对于代码质量的保证、工程回归测试都节省了大量的时间。也为中台实现配置化做好了铺垫。

    3.2 中台赋能业务

    中台沉淀了基础能力,如何实现?中台如何赋能业务的,业务是否满意呢?

    看下面一个例子,基于交易,C2C、自营是两个具有极大区别的业务,他们有完全不同的两套业务流程。C2C 平台需要对买卖两端进行担保,而自营更多的是给予买家保证权益。简化版流程,如图 5:

    图5 简化版交易流程
    通过中台 FSM 能力,我们只要能将状态图绘制出来,那么相应的状态流转表配置也已经产生。handler 只需要关注当前操作的业务逻辑,极大的解耦了状态和业务。

    可以毫不夸张的说,一个新业务过来,中台能在 2 天时间内单人完成状态机配置开发上线。这就是中台的效率

    4、总结

    FSM 解决复杂业务状态流转的问题,并以交易业务进行举例。但是 FSM 的应用场景远多于交易。比如客服工单,商品状态等。但不是所有的流程都需要使用FSM,需要做好业务流程的折中,就像中台战略更适用于10-100 阶段的公司一样。

    同时 FSM 只是一个框架,还需要搭建一整套基于它的外围业务逻辑。在状态流转过程中,业务逻辑才是我们的肌肉。框架就像骨骼约束着我们,从而让技术成长更加健康,这也许就是中台的魅力。

    参考: https://projects.spring.io/spring-statemachine/.

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  • 大型科技企业架构:中台模式的爱与恨 大型企业面对快速变化的市场形势,需要有像创业公司一样快速的反应能力。然而由于复杂的人员和层级关系,大企业做到“拥抱变化”是很困难的。 传统以职能部门分治的树状组织架构...

    大型科技企业架构:中台模式的爱与恨

    大型企业面对快速变化的市场形势,需要有像创业公司一样快速的反应能力。然而由于复杂的人员和层级关系,大企业做到“拥抱变化”是很困难的。

    传统以职能部门分治的树状组织架构,若一个底层员工有个好点子,就不得不自下而上说服管理层,管理层还需发动行政力量推动层层下属,任何一环出了问题就难以进行,其难度可想而知。而各业务线各自有KPI,互相协作非常困难。

    在这里插入图片描述

    (传统的组织架构)

    即使说服老大,克服重重困难,从各部门抽调和招兵买马,成立了新的业务部门。然而市场变化非常快,一旦业务受阻,方向转换,花费巨大精力组成的业务线何去何从?此时部门的发展极大地依赖于老大的决策,底层活力不足。

    大型组织想出各种方式解决这样的问题,例如阿里在2016年提出了“大中台小前台”的战略,将业务共同的工具和技术予以沉淀,成立专门的中台部门。这样新的项目可以重用中台服务而不用重新设计,避免重复功能建设和维护带来的浪费和山头林立。这样做的不只是企业,美军更是设计了新的战斗方式,每3人一个小组,战斗需要时可随时调集后方火力,信息和后勤支援,灵活而成本低廉。

    在这里插入图片描述

    程序员对这些概念更是熟悉,中台类比到编程领域,就是形成可复用的函数库,抽象共性,减少重复开发,提升迭代效率。中台将人力,技术和服务重新组织,例如,数据中台维护底层数据能力,内容中台将各类资讯汇总整理,供给各业务线丰富的资讯资源;推荐营销中台抽象推荐系统的共性,为各种业务提供营销的快速接入能力。这样也方便统一协调,如数据中台可根据业务优先级管理流量和负载分配,这在各部门独立运营时是不可想象的。当然,中台还有一大好处:分担风险,方便分黑锅,你懂的。

    当然,不是所有公司都能实现中台战略,中台要求扁平化的管理模式,没有太多的条条框框。灵活的考勤,没有隔板的工位,统一的基础设施(如数据库和代码库),否则中台就是空中楼阁,实施起来甚为困难。

    中台模式的困扰

    如果中台模式全部都是好处,这篇文章就应该结束了。中台相比于传统模式虽有优势,但实践和理论的隔阂必然存在。中台该做不该做什么,如何与业务方良好协同,如何评估KPI都成了难题。

    我们可以根据中台对业务方的参与度,绘制成下面的一张图。
    在这里插入图片描述

    轴的最左边:仅提供工具库和少量答疑维护,不对业务效果负责。绝大多数开源项目,各种数据库,都可以归于这种极端。
    轴的最右边:all-in参与业务方的大部分流程,从运营业务,到数据模型,事无巨细。我们戏称其为“高级外包”。

    我们形象地称其为左倾和右倾问题。

    越往左走,工具抽象和通用能力强,赋能业务多,雨露均沾,研发人员能专注于技术本身。但越往左越好么?不一定。越左就无法深入业务场景,无法接受业务滋养,很可能故步自封,甚至为了技术而技术,变得学究派,而过于独立的中台变成了纯后台,更重要的是,如何评估业务产出?

    在最右面则是另一种极端,其优点非常明显:此时中台完全融入业务,有完整的业务sense,非常理解并能快速应对需求,与业务方打成一片,戏称为“高级外包”。但是,该模式的人力一般只能覆盖单一业务,很难对外辐射。由于精力所限,技术人员过分关注业务,中台的技术深度就会相对较差。

    我们要同时警惕这两种极端,但从整体来看,最容易被忽视的反而是右倾。右倾构建了看似美好的中台合作模式,亲密无间的服务,但是人们很容易忽略其问题:由于过分具象和强耦合,中台能力难以沉淀在通用的工具和理论上,当出现其他相关业务时,原有产品并不能支持,应对变化的能力小,一旦业务方向变化就可能前功尽弃。

    此时由于中台容量有限,过重的服务模式导致只能覆盖有限的业务。中台不得不评估前台项目的重要程度,甚至拒绝为低优先级的前台提供支持,挑肥拣瘦。那么前台可能会为自己的业绩考虑去自行组团队完成项目,进而导致中台与前台隔阂。相反的,若事无巨细地参与到业务方,侵入性就会很强,人的问题会成为最大的问题:它可能会架空业务方人员,引起猜疑,甚至可能被并入业务方,导致中台骨干流失。

    那什么才是合理的中台模式呢?

    合理的中台

    最好的服务应该像空气一样,不留意就感受不到存在,但不可或缺。

    首先,中台必须有对应领域过硬的能力积累,例如算法中台需要有扎实的理论基础,搜索中台在搜索能力的积累更是要达到业务方远达不到的程度。打铁还需自身硬,否则被革命掉只是时间问题。

    中台一方面提供服务,另一方面则促进人和人的交流,推动换位思考。原本不同方向的人为了共同的任务在一起工作,能够迅速地学习对方的能力。当任务告一段落后,我们需要关注:业务方是否能维护,改进甚至优化中台的工作和技术;中台是否能产生对业务的通盘理解和技术沉淀。因此,在合作刚开始时,可适当右倾,中台快速熟悉业务,建立共识;随着业务深入,业务方吸收消化,中台逐渐后撤,直到业务方可自行处理大部分问题。

    一般来说,在提供相同服务质量的前提下,对业务问题的抽象能力越好,参与度就能越往左。 例如SQL确实是非常伟大的发明,它将数据处理的需求抽象地如此淋漓尽致,技术人员能够专精于性能优化,业务方能灵活操作数据库,完成业务任务。

    因此,中台有个重要命题应当考虑:自己的服务和技术应该如何合理抽象,将业务和底层尽可能隔离开来?这套领域特定语言(DSL)应该如何设计,才能让业务方也能看得懂,用得好? Tensorflow和Keras这类深度学习框架成功的一大部分原因,就是设计了非常良好的深度学习原语。越好的抽象和领域原语,就越能发挥前台人员的业务优势和主观能动性,极大地提升了沟通效率。

    同样,业务方也必须能把自己面临的问题予以清晰地描述,参数,环境和目标至少能明白地写在一张纸上。提出模糊的,太过抽象的(比如不管用什么方式,只要能提升KPI),甚至不切实际的目标,就是业务方的懒政和甩锅,中台不是高级外包。在任务层面上,两边应有清晰的分界和明确的问题,大家都精力有限,应做好分内之事。

    在沟通上,不仅需要主管之间的密切配合,建立紧密沟通机制,如定期参与前端的业务周会;同时还应有清晰的接口人机制。笔者见过不少例子:多个接口人导致信息冗杂,传播不畅,有时不得不十几个人开大会,导致反复沟通,效率很低。接口人需要明确业务问题,熟悉数据链路,沟通能力强,方能事半功倍。

    在这里插入图片描述

    结语

    一切事业都需要由人来推动,大部分问题都是人的问题。组织形式的不同,会导致信息传递效率的极大不同,进而影响事业的成败。“组织架构排名第二的公司,最后在市场上也只能居于老二的位置。”

    本文只是笔者作为某大型公司的基层中台工程师,面对业务合作中遇到问题的一些思考,由于视角限制,肯定有以偏概全甚至偏激之处,还请各位读者老爷海涵。为什么要写这篇文章?因为研究如何利用零和博弈,组织一帮聪明人,高效地为了同一个目标奋斗是非常有意思的,组织架构的设计很值得思考。当然由于篇幅所限,还有很多问题没有讨论,比如如何考核中台绩效?

    拿着 5000 块的工资,操着 5000 亿富豪的心呐。

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  • 摘要:阿里云茅台数据中台项目负责人董芳英(晓草) 在2018云栖大会上海峰会数据中台专场做了题为《品牌舆情、决策分析,数据中台模式的茅台云商实践解析》 的精彩讲述,首先从价值角度介绍了关于茅台与数据中台相互...

    摘要:阿里云茅台数据中台项目负责人董芳英(晓草) 在2018云栖大会上海峰会数据中台专场做了题为《品牌舆情、决策分析,数据中台模式的茅台云商实践解析》 的精彩讲述,首先从价值角度介绍了关于茅台与数据中台相互结合解决了什么样的问题,其次从业务背景角度阐述了为什么要构建数据中台,最后从方案实践的角度与我们分享了茅台云商业是如何一步步落地并实现目标的。
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    茅台云商数据中台模式的价值

    对于茅台云商来说,大多数人可能只看到了冰山上面的赋能业务部分,赋能业务部分可分为效率层面和业务价值发现层面。目前效率层面能够做到的是数据需求响应效率可提升80%以上,原有数据需求的提出,极有可能原本在周的时间内实现,现在可缩短到天;数据对于业务来说更多的是帮助业务更清晰,让业务的决策更高效,当茅台某一稀缺产品出现,可能会出现黄牛抢购并在二级市场高价卖出的情况,目前构造出的数据中台支撑反黄牛场景。基于数据的打通以及消费者业务模式的识别,可帮助反黄牛拦截率达到30%。最下面的一层为最重要的原动力层,原动力层分为统一数据(“游”)和统一计算(“引擎”)两个方面,统一计算这一层主要是阿里云自身的批量离线数据计算能力以及实时计算能力,通过这两种弹性可扩充的能力帮助计算能力分析得到大幅度提升,实现了茅台集团大数据计算及分析能力的极大提升;在数据统一层面主要是数据打通以及规范操作统一的标准,已经沉淀了9大数据域和2万多的指标,并实现了数据资产可看、可管、可用。

    传统品牌商的新零售转型思路

    茅台作为传统的品牌商与其他品牌商一样,面对新零售转型时有两个思路,从承载性实施的全渠道+店仓一体方面讲,所谓的全渠道是指它通过发挥线下门店的能力加上部署线上云商自建的电商有通道的能力,也就是面向消费者服务的能力;另一方面通过线上app下单的方式,发挥线下经销商本地3公里的配送能力,实现店仓一体的模式,将服务能力从上到下打通。从承载内容商品+文化方面来讲,将商品和文化结合作输出,与消费者连接时可将商品卖活。
    在转型过程中茅台对于数据的诉求是明确的,从公务消费转为大众消费,我们需要认知消费者,究竟是谁在购买我的商品,消费者对我们的认知是怎样的,如果我们想更好的服务消费者我们应该做哪些变化;另一方面是经营决策有据提高,所谓的有据就是从看不见到看的见,做不了决策到做的了决策,高效是指如何从原来的变成更实时的决策。

    数据中台模式的茅台云商实践

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    对所有的数据诉求进行整理后,如上图所示形成了真正数据中台茅台中“落”的过程,最下面一层借助于阿里云的计算能力以及软件的能力,实现了统一计算的能力,中间层首先形成阿里平台自有的数据中台,这个数据中台涵盖了三部分的内容,通过所有数据的采集和同步,同时对数据有一个标准的架构和模型设计,然后进行智能化的研发,并对数据有一个后期的运维。最上层是数据智能业务,如果识别到黄牛就会做一些拦截,通过数据化的方式在黄牛购买的过程中使用一种工具阻止黄牛的购买。

    全局监控大屏

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    左图为茅台给电商的交易大屏,以贵阳为中心的货发布到全国各个地方进行实时监控的情况,在交易大屏也出现了一些商品的销售排行情况。右图中间物流的部分是一个局部放大的过程,这个物流的配送采用的是以本地网点为中心,周围三公里配送,局部放大区域监控的物流形态也更加细微化。

    决策分析门户

    底层是以数据中台建立的数据为支撑,对人的分析上是从用户的规模、趋势和分布的角度进行分析;对货的分析是从渠道、品牌和店铺进行分析。在整个分析链路里,从前面的流量到中间的交易再到售后,将这三部分串接到一起做一个详细化的运营支撑,面对决策者提供了更宏观、更全局性的总览,在总览的基础上会提供一个异常地提醒。数据中台模式对于一个企业来说意味着它的决策速度会更快。

    品牌舆情分析

    茅台是一个影响力非常强的品牌,它会非常看重消费者在整个公众环节里对它的评价和认知,我们通过分布式爬虫搜索以及接口方式获取相关数据,同时会做一些AI的自然语言识别、情感语言识别以及一系列的算法处理,对这些数据进行萃取并对情感进行加工,我们提供了一个品牌前台舆情分析的门户,包括品牌的表现、品牌的事件热点及用户的购买情况。有时一个舆情事件的发生不是单独发生的,可能会是几个事件助推导致舆情事件发生。目前我们用大量的算法、浏览模式的识别及交易模式的识别去识别哪些人不是真正的消费者,对于茅台酒更希望服务对茅台酒有真正诉求和需求的消费者,所以我们要对黄牛进行拦截。

    业务背后应用的能源—数据

    茅台的数据主要有三方面的数据来源,具体来源如下:
    第一,多端日志。自有的PC端和无线端用户行为日志数据采集,沉淀形成以用户访问流量统计数据为中心的日志域数据,支撑自有平台精确化运营,如决策分析门户、流量分析专题等;
    第二,全渠道业务。三方自营B2C、自有B2C、O2O的全流程业务数据采集,沉淀形成用户域、交易域、渠道域、商品域及服务域等数据,支撑宏观监控及精细化运营,如决策分析门户、订单分析专题等;
    第三,全网舆情。对全网公众通道的评论及媒体报道信息进行采集,沉淀形成舆情应用数据,支撑品牌舆情等公众趋势分析。整个数据中台模式所有的一切都是围绕更高效率生成数据、汇总数据及处理数据去支撑业务高效决策;质量是在于所有数据的打通融通形成标准统一的数据,无论是数据自身的质量还是数据服务业务的质量,都是数据中台最核心关注的,在效率和质量的背后都需要成本的支撑,其实效率、质量及成本都是在助推数字化转型。

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    千次阅读 2019-12-26 00:03:00
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空空如也

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