▊ 企业数字化转型的新途径
中国互联网已经进入存量时代，企业的营销战略也从过去粗放式的流量扩张向精细化运营方向转移。零售端企业以消费者为中心重构人、货、场，采用各种智能技术多维触达消费者，建立清晰的用户画像洞察用户，并通过精益数字化运营降低获客成本，提升企业业绩。
另外随着智能制造领域政策的持续出台，中国制造业逐渐向智能制造方向转型。制造端企业以数据为驱动，构建企业的生产研发、采销、营销等环节的精益生产，并将产业上下游、企业之间、企业与终端之间等多个利益相关的数据进行深度挖掘，精准配置制造资源，提高生产力、提升响应速度，最终以更加准确的市场决策加大数字营销比例，推动企业增长。
企业应用数智技术开展商业创新，必须要突破技术、商业、成本三大屏障。企业数字化转型涉及从生产经营到运营管理的各个方面，需要一个强大的基础设施进行支撑。
烟囱林立的传统企业信息化，数据分割散落在各个系统中，普遍存在系统间数据不一致、不完整、不合法、不准确、质量低下的情况。企业进行数据集成、数据处理和数据应用等数字化建设的阻力非常大，导致数据的有效性和时效性很难保证。企业对数据的有效管理和分析利用非常有限，连最基础的要求“数据准确”都很难满足，在此基础上进行的数据分析就没有太大的价值。
数据分析与决策结果没有强关联关系，企业的经营决策往往依靠企业管理者的经验、直觉和魄力。大数据时代来临，企业数据呈现几何倍数的增长，不仅对存储技术提出了挑战，对数据传输能力、数据计算处理能力、IT技术架构也提出了挑战。这对企业领导而言更是前所未有的挑战，凭经验、直觉决策取胜的概率大大降低。得到数据的有效支撑，进行精益化、数据化管理，提高管理和决策水平是企业数字化转型的核心诉求。
在产业互联时代，当数字化成为企业的核心战略后，如何实现数据化，如何让数据赋能企业并推动企业数字化转型呢？
数字化中台是指导企业数字化转型、实现数字营销的新途径。数字化中台建设关注全局思考，采用大数据核心技术打通、整合企业线上/线下全渠道业务数据，并在数据接入/集成后进行数据清洗、转换、加工、抽取形成统一的数据标准、数据规范和标准的数据管理流程。企业能够全盘把握靠谱数据，就能实现企业全渠道数据真正意义上的互联互通和协同响应。
在数据有效管理后，以规范准确的数据资产为基础，结合实际业务场景创建数据分析模型和算法模型，利用大数据挖掘技术、云计算和AI等技术企业可以实现智能分析、用户画像、行业数据图谱等数据服务能力。企业通过封装的数据服务实现数字化管理和决策，让业务“滋养”数据的同时，也让数据“反哺”业务，构造数据跟业务的良性循环，真正实现数据赋能组织，促进企业发展。
▊高质量系统构建的保证
传统信息系统在面临高并发情况时无法支撑短时间大量信息的涌入，经常出现系统崩溃的情况。
例如早些年的12306订票网站，每年春运期间，网站就会遭遇购票难的问题。12306在与阿里巴巴合作后采用了新的架构思路，将最复杂的余票查询模块和12306现有系统做了分离并独立部署，在云上也独立部署了一套余票查询系统。这样12306和云上都有了一套余票查询系统，其中75%的余票查询业务都在云上运行。如今的12306已经十分顺畅了。
数字化中台的新架构模式不仅能够在业务上有弹性的支持，在数据上能够赋能企业，在系统的稳定性上也有相当多的创新技术。数字化中台能保证在错综复杂的服务逻辑和各种交互情景下，面对各种未知的条件变化整体系统依旧能够正常平稳地提供服务。数字化中台采用的微服务架构，比传统的Web应用更稳健。
传统的Web应用（如图8所示）一般是单体式开发的，所有的功能打包在一个WAR包里。优点是管理集中、部署方便、容易测试。缺点是维护难，代码功能耦合在一起；构建时间长，任何小修改都要重构整个项目；稳定性差，一个微小的问题都可能导致整个应用崩溃；扩展性不够，无法满足高并发的业务需求。
微服务架构如图9所示。微服务将单体应用进行了拆分，各服务相对独立，没有冗余代码，轻薄灵活，可以支撑企业柔性扩展业务的需求。其数据库也进行了拆分，消除了烟囱，也消除了数据库性能瓶颈。为了提高系统的实时性，加入了消息队列机制。数据分析服务使用数据仓库作为持久化层，可以高效地做一些分析计算。访问频率比较高的数据库则加入了缓存机制。微服务架构采用了保障高可用的措施来解决服务依赖的问题。
数字化中台采用多种新技术来保障系统的稳定运行，所以说数字化中台是高质量系统构建的保证。
本文摘自《数字化中台》一书，欢迎阅读本书了解更多关于数字化中台的内容！
