原标题：数字化转型催生多元化数据场景 数据中台担当有力支撑
根据埃森哲最新公布的《技术展望2021》报告，疫情加大了企业数字化差距，领军企业基于强大的数字核心能力可以迅速适应市场需求并展开创新，其营收增幅已是后进企业的五倍。
数字化转型的需求必将催生多元化的数据场景，而多元化的数据场景将会带来新的数字技术需求，企业数据中台建设势在必行。针对不同的数据应用场景，需要能够快速应对多数据处理需求，比如：要保持原来的报表需求，仍需要保持批量离线计算的能力（Hadoop、Oracle RAC）；针对准实时的指标统计和实时推荐，需要实时流式计算的能力（Storm、Spark Streaming、Flink）；针对决策类业务如海量人群的圈人需求和ad-hoc需求，需要即席计算能力（Greenlium、Elasticsearch、Impala）；因此，企业需要一个统一的数据中台来满足离线/实时计算需求、各种查询需求，同时在将来新数据引擎出现时，又不需要重构目前的大数据体系。
比如，丰富标签数据，降低管理成本。根据全国信标委大数据标准工作组发布的《数据管理能力成熟度模型》，针对数据标准提到的数据分类主要有主数据、参考数据和指标数据，但根据目前真实的数据建设情况来看，需要对一类数据进行定义和分类，譬如标签名为“消费特征”，标签值为“促销敏感”“货比三家”“犹豫不决”。数据中台能对这类标签进行快速定义和有效管理。
数据中台支持跨主题域访问数据。企业早期建设的应用数据层ADS更多是为某个主题域所服务的，如营销域、人力资源域、风控域，而企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题，会从业务对象主体出发来考虑数据应用，如人（会员、供应商、渠道、员工）和物（商品、仓库、合同），从全域角度设计完整的面向对象的数据标签体系。
有了数据中台，数据可以快速复用而不仅是复制，传统的架构中，要将数据应用到业务中，通用的做法都是通过数据同步能力，把计算的结果同步给业务系统，由业务系统自行处理，这会带来一个数据管理问题，即无法获取数据在应用场景中的具体价值和热度，整个数据血缘链路也是割裂的。这种方式笔者们认为是复制数据，不是复用数据。如何快读复用数据，正是可以在数据中台中解决的问题。
阿里云智能总裁张建锋认为，在组织及管理层面，数字化驱动内部的流程、决策、组织设计、绩效管理更科学更高效；在业务层面，数字化驱动端到端的业务环节运作效率提升，加速融合与协作；在数字创造新产品及价值层面，数字化提供更多新赛道的可能性，降低试错和更新换代的成本，加速新业务孵化。
在北京召开的中国智慧城市产业与技术创新战略联盟活动上，北京深蓝数智总经理朱连锋表示：数字化浪潮席卷全球，无论城市，还是企业，正面临着前所未有的挑战和机遇，必须不断加速数字化转型才能生存和保持领先。数据中台能够帮助企业聚合内外部数据，支撑高效的数据服务，最终提升决策水平和业务表现。政府可以通过数据中台提高工作效率和智慧决策，企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续和充分地利用数据，实现数据可见、可用、可运营的目标，以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型。
阿里云智能交付技术部总经理张瑞提出，从当下的流行趋势来看，对于数字化转型的热衷背后，真正的情绪是对于数字化转型的焦虑。之所以会焦虑，张瑞认为是因为只看到了“转型”，而忽略了它的核心本质——“数字化”。当数据变成生产要素，世界会变成什么？不管通过IoT、设备、人、组织、销售各种各样的数据，通过加工、梳理、计算之后，可以帮助整个企业决策，所以它真的会变成数字经济时代的生产要素，可能是最重要的生产要素之一。
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