建设|中台建设:不只是IT工具,更是组织布局

与数字化转型一起火起来的 , 是“中台建设” 。 如今 , 在大多数实践者眼中 , 中台就是数字化转型标配 , 以至于 , 一个帮助企业建设中台的创业赛道异军突起 。 同样 , 喊出中台建设口号的企业不少 , 但真正建起来中台的 , 更是屈指可数 。
但随着中台建设的火爆 , 有关“中台建设究竟成不成立”的争论也如影随形 。 就连被认为是中台建设典范的阿里 , 有段时间也传出了正在“拆中台”的消息 。 有人更是戏称:“大公司上中台 , 钱没了;小公司上中台 , 公司没了 。 ”
本项研究将探讨数字化转型中的三个关键问题:一是Why , 即是否应该建设中台?二是What , 即应该建设什么样的中台?三是How , 即如何建设中台?
01 数字化转型与中台建设 数字化转型是互联网浪潮发展到一定阶段的必然 。 沿着互联网商业的进程 , 数字化转型呼之欲出 。 整体来看 , 数字化转型一共分为三个大类:数字化营销、工业数字化和数字化管理 , 也有若干对应的同义词或延伸词(如表1) 。 我们对这些关键词的百度指数进行了加权统计 , 发现了数字化转型的三波浪潮(如图1) 。
表1:数字化转型关键词
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资料来源:穆胜咨询
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图1:数字化转型浪潮热度趋势图
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备注:关键词热度参考百度指数加权计算 , 加权方式主要考虑了各个同义词/延伸词与中心词的关联度 。
一波数字化转型浪潮是“数字化营销” , 出现在2017年 。 互联网转型高潮属于需求侧的消费互联网领域 , 而数字化营销显然是焦点 。
前一波数字化转型浪潮是“工业数字化” , 出现在2015年 。 在流量红利消失之前 , 互联网转型率先映射到供给侧的产业互联网 。 其中 , 工业数字化是毫无疑问的C位 。
第三波数字化转型浪潮是“管理数字化” , 目前处于正在爬坡 , 预计会是在2022-2023年之间达到高点 。 前两个浪潮里 , “数字化营销”和“工业数字化”两个趋势进一步倒逼出了企业内部的“数字化管理” 。 要将产业的供给用于满足用户需求 , 必须要有企业作为枢纽 。 如果两头都是数字化的 , 企业就不得不让自己的管理也走向数字化 。 过去 , 这个领域一直是由ERP(Enterprise Resource Planning)来承接 , 但ERP作为工业经济时代的产物 , 显然无法满足互联网与数字化时代的需求 。
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管理数字化的本质 , 是打通企业内部的“连接”从而提升效率 。 这可以通过两个方面来实现:
一是传统的连接 , 即建设“业务中台” , 实现资源或能力的极度共享 , 这是最传统的效率来源 。 我曾举过一个简单的例子:糖醋排骨、鱼香肉丝、松鼠桂鱼这几道菜 , 都需要糖、醋、生抽、老抽、淀粉等调料做成的糖醋汁 , 于是 , 厨师就可以提前调制好 , 在做某道菜时直接加进去就行 。
其实 , 传统企业也这么做 , 例如 , 将营销资源集中起来 , 建立一个营销体系作为业务中台供前台团队调用 。 但这种操作在节约成本的同时 , 也会导致资源或能力输送不到前线去 , 产出下降 , 速度也变慢 。 所以 , 传统企业会权衡利弊 , 选择是否建业务中台 。
二是数字化的连接 , 即建设“数据中台” , 让资源和能力在极度共享后形成数据汇集 , 并基于算法进行智能决策 。 互联网企业在资源和能力的共享上似乎没有太多顾虑 , 因为他们有数字化的解决方案 。 数据作为生产资料的价值已经无需多言 , 简单的数据汇集 , 就可以发现更多的效率提升空间 。 加上算法智能决策(算法也是自动进化的) , 这种效率优化空间实在太吸引人了 。
其实 , 企业根本无法抵抗数字化转型趋势 , 某种程度上 , 其选择中台建设是“被卷入”的 。 可以说 , 有无中台决定了企业的未来 , 因为 , 有无之间的效率根本不是一个量级 。
02 业务中台建设的本质【建设|中台建设:不只是IT工具,更是组织布局】先谈谈业务中台 。
业务中台 , 被形容成为前台打仗提供“弹药”支持 。 什么是“弹药”呢?一般的描述是 , “弹药”是交付产品、服务或解决方案的中间件 , 既有实物形态 , 也有非实物形态 。 但这种说法并不全面 , 容易导致中台建设偏差 。
业务中台实际上是后台的延伸 , 考虑后台主要是做“平台规则设计”和“资源池建设”两项任务 , 业务中台提供的弹药也应该是这两个方面 。
一个被绝大多数人忽略的事实是 , 中台提供的弹药同时包括了“落地规则”和“输送资源”两个方面 , 根本就分不开 , 也没有必要分开 。
例如 , 一家酒店集团的供应链部门作为业务中台提供的弹药 , 应该是供应链能力 。 供应链能力具体包括什么呢?看得见的是“资源”的构成 , 即整合供应商提供的设计、装修、供材、信息系统资源;看不见的则是“规则”的导向 , 包括供应商准入标准、甄选标准、服务标准等 。 “资源”只有进入“规则”的框架 , 才能成为可以被前台使用的弹药 。
另一类情况里 , “资源”和“规则”就是一回事 。 例如 , 金融机构的风控部门作为业务中台提供的弹药 , 应该是风控能力 。 他们看似常常都在说“这不行”“那不行” , 但他们却是以自己的风控知识(模型)来对具体业务进行判断 , 他们的风控结论也会进入最终的产品里 。 他们提供了一种非实物形态的弹药 , 既是资源(知识) , 也是规则 。
对于业务中台应该把资源池里的资源变成中间件 , 已经是不用争论的共识 , 在考核上 , 自然是关注资源经营的效能(Efficiency);但对于其如何把平台规则变成中间件 , 尚且存在认知盲区 , 也没有明确的考核标准 。
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过去 , 很多人把规则设计相关的职能统一放到后台 , 认为后台设计的规则只要足够有弹性 , 自然就可以应对一线作战的复杂需求 。 实际上 , 这是不可能完成的任务 , 或者说 , 这种判断根本就是缺乏对于组织规律的认知 。 规则是死的 , 市场是活的 , 一定要有人基于基本规则去做不同应用场景的匹配 。 规则也应该有中间件 , 这也应该是业务中台的主要任务 。 其实 , 如果没有这一块职能 , 业务中台要想把后台传递过来的资源经营出好效能 , 是不可能实现的 。
所以 , 我们既可以说业务中台应该对资源的效能负责 , 也可以说业务中台应该为平台的规则负责 , 这两者之间并不矛盾 , 而是高度统一的 。 在过去 , 大多企业所谓的“业务中台部门”似乎更强调自己在落地规则 , 而没有强调自己在经营资源 。 他们实际上是带着后台的脑子走到了业务中台 , 是“伪业务中台” 。
我们甚至可以大胆地推断 , 大多所谓“业务中台”部门强调自己的主要职能是“落地规则“ , 本身也是因为这个职能难以考核 。 试想 , 如果业务中台要主张自己落地(坚守)了后台的规则 , “一刀切”地当个规则的二传手 , 不是很容易吗?
我的建议是 , 把考核倒过来 , 从主要考核落地规则 , 到主要考核经营资源的效果 。 只有如此 , 他们才会以经营资源为前提 , 考虑如何弹性地适配规则 , 为前台找到经营空间 。
进一步看 , 一个能够真正“落地好规则”和“经营好资源”的业务中台 , 应该拥有三项能力(如图2):

  • 连接能力——连接内外部合作者的能力 , 能够监管住合作者 , 让合作者交付有质量的服务 , 相当于盖木屋时取到合适木材 。 如供应链中台连接供应商的能力 , 再如生产部门连接设计部门的能力 。
  • 整合能力——基于自身对于某一领域的理解 , 将各种服务进行整合的能力 , 相当于把木材搭建成一个木屋的基本框架 。 如供应链中台设计各类流程和标准 , 让供应商能够各司其职 , 高效服务于生产 。
  • 交付能力——基于自身的基础能力 , 按照前台要求进行定制化交付的能力 , 相当于按照(前台)客户的要求对木屋进行一定的个性化 。 如供应链中台根据前台的特殊需求 , 给出弹性的服务 。
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图2:业务中台的三项能力要求
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03 数据中台建设的本质 无论以“落地规则”还是“输送资源”的形式输送弹药 , 本质上都是业务中台沉淀知识的外化 。 知识 , 在这个时代是以数据为表现形式的 , 以数据来呈现知识 , 也是最高效的方式 。 数据中台是业务中台高效运转的根本支撑 。
当然 , 数据只是一个大概念 , 现在的时代 , 任何人都可以毫不费劲地高呼“数据就是一切” 。 但数据从哪里来?如何在“落地规则”和“输送资源”上发挥作用?
让我们先回到知识的概念 。 我认为 , 在数字化的时代 , 知识有三层:
  • 指标(Indicator)——将看到的事实变成数字 , 进入一个绝对标准化的对话频道 。 例如 , 将人才的某项素质变成分值 。
  • 模型(Model)——连接数字 , 说明数字之间的关系 。 在程序设计的语言里 , 有点像函数(Function)或子程序 。 例如 , 按照素质模型的5项维度来计算人才素质的综合得分 , 这就是一个简单的模型 。
  • 框架(Framework)——连接模型 , 说明模型之间的关系 。 在程序设计的语言里 , 有点像类库(Class Library) 。 一项“落地规则”或“输送资源”的赋能 , 一定是依靠综合知识的支撑 , 一定需要调用某个领域的若干模型 。 例如 , 要为前台经营单元输送人才 , 需要综合经营单元里角色的素质、经验、技能等级等模型 , 甚至要考虑人才的业绩产出节奏 , 再计算出候选人的适配程度 , 选出最合适的人 。
数据 , 实际上是经过“指标”计量之后 , 在“框架”和“模型”里频繁计算后 , 得出有价值的资产 。 数据让规则适用更加明确 , 让资源分布更加清晰 , 从而大大提升了企业的各种效率 。
数据中台的建设 , 我以前曾将其称为“全域数字化打通” 。 其实 , 数据中台应该称之为“业务中台的数据化” 。 我的意思是 , 如果没有业务中台的建立 , 强行建立数据中台是很难打通各类业务的 。 而业务如果不能打通 , 那么数字化可能就是隔靴搔痒:一是收集到的数据就不可能有太大价值;二是数据的结果也很难产生足够的业务影响 。 最终 , 数据中台可能有名无实 。
数据中台的意义在于:一方面 , 它连接了需求侧的各种应用场景 , 各种用户需求被翻译为数字 , 便于企业最大程度进行消化;另一方面 , 它连接了供给侧的各大职能 , 研发、采购、生产、客户关系等职能一体化协同 , 高效回应用户需求 。 这种“连接力”的根本原因是 , 数字是最没有争议的沟通频道 , 与传统沟通方式相比 , 威力不是一个量级 。
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数据中台必然建立在IT架构上 , 但在这个方向上 , 尚且存在分歧 。
传统的IT架构匹配的是传统的金字塔组织 , 企业在信息化的过程中 , 按照职能划分 , 建设了若干具有重复功能且缺乏连接的系统 , 被戏称为“重复造烟囱” 。 显然 , 将能够共享的能力建设成为统一的平台 , 才能适应平台型组织的趋势 。
有的企业在寄希望于“微服务”这种模块化技术构架 , 这是不可取的 。 微服务依然是基于独立业务形成的“烟囱式解决方案” , 不同之处只是在“烟囱”之间搭建了桥梁(通过标准协议进行访问) , 形成了一种松散耦合的效果 。 从数据层面来看 , 微服务的数据只能通过接口进行交互 , 无法在数据库层实现相互访问 。
一个不容回避的事实是 , 构建系统如果不能从全局出发 , 而只是在各项业务上寻求局部最佳解决方案 , 必然是低效的 。 一方面 , 局部的最优方案大多并不是整体的最佳方案 , 而不断寻找最优方案的过程中增加的复杂性 , 将导致更大的系统复杂性;另一方面 , 如果业务无法连通 , 数据困死在烟囱内部 , 必然丧失整个系统可观的协同效应 。
如果构建系统要从全局出发 , 组织上就不能分而治之 , 一定要有一个统管全局的数据中台部门 。 在此基础上 , 为了避免数据中台陷入“事后看数据”的误区 , 还应使其与业务中台紧密连接 , 形成一个协作闭环(如图3):
首先 , 业务中台生产数据并传递给数据中台;
其次 , 数据中台处理数据 , 产生结论后(如各职能的最优决策建议) , 分享给业务中台;
再次 , 业务中台使用结论后 , 又产生了新的、数量更大、颗粒度更细的数据 , 给予了数据中台更多的“原料” 。
最后 , 数据中台通过处理更多更优质的数据 , 产生了更高质量的结论 , 让业务中台更靠近用户的真实需求 , 并能产生更多更优质的数据 。
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图3:业务中台与数据中台的协作闭环
资料来源:穆胜咨询
这个闭环是无限循环的(Infinite Loop) , 每循环一圈 , 企业就能产生更大的竞争优势——供需的连接更加紧密 。 而这种竞争优势的集中体现 , 就是“数据资产” 。 更可怕的是 , 这种优势的增加是不可逆的 。 另外 , 这种竞争优势一旦超过一个阈值 , 企业的霸主地位就再也无法被撼动 。 其实 , 这才是若干清醒的企业疯狂追逐数字化的原因 。
04 中台建设的组织原理 从组织的角度 , 中台被翻译为Middle Office;从IT设施架构的角度 , 中台也被翻译为Middle Platform 。 所以 , 不少人将业务中台理解为一个IT架构、工具或产品 , 例如 , 阿里打通淘宝和天猫的五彩石项目就被普遍理解为一个IT架构上的创新 。
从IT角度建设数据中台的思路 , 应该说已经相对成熟 , 这得益于这个赛道近年来的蓬勃发展 。 我们发现 , 从云徙科技、奇点云等企业开始 , 帮助企业建立数据中台已经成为了一个颇有想象空间的生意 , 还获得了大量融资(图4-图5) 。
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图4:2017-2021年数据中台服务商融资笔数
资料来源:天眼查 , 穆胜咨询
备注:样本为天眼查中含“数据中台”标签企业
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图5:2017-2021年头部数据中台服务商融资金额
资料来源:天眼查 , 穆胜咨询
备注:头部数据中台服务商指样本企业中单笔融资金额超过1亿RMB的服务商 。
但我还是要强调 , 数据中台并不是一个成熟的IT产品 , 而应该是一个解决方案 。 数据中台的服务商应该拥有一个方法论 , 但这种方法论必须导入企业 , 基于企业所能够提取的数据 , 对数据进行加工 , 并对数据流转机制进行设计后 , 才能形成企业自己的数据中台 。 部分服务商号称自己有数据中台的成熟产品 , 这相当于兜售万能灵药 , 是相当不靠谱的 。 正是因为不少服务商的冒进 , 这个赛道由最初的高歌猛进 , 逐渐走向了泡沫刺破后的稳定 。 2021年度 , 无论从融资笔数还是从头部企业的融资额来看 , 数据中台赛道的热度都在回调 。
进一步看 , 即使将数据中台理解为解决方案 , 也并没有触及本质 , 可能会导致企业在中台建设中迷失 。 无论是业务中台还是数据中台 , 说到底都是组织建设问题 , IT系统是组织结构的一种呈现形式 。
早在1967年 , 著名计算机科学家、程序设计师和黑客麦尔文·康威(Melvin Conway)就曾经提出过一个观点 , 后来被总结为“康威定律”——设计系统的组织 , 其产生的设计等同于组织之内、组织之间的沟通结构 。 这个定律中 , 最基础的一个观点就是——组织沟通方式会通过系统设计表达出来 。
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下面 , 我将尝试阐述穆胜咨询帮助企业建立业务中台的思路 , 再基于“业务-数据”的联动关系 , 引出数据中台的建设思路 。
业务中台一定是要沉淀出可以“被共享的能力” , 如果前台依靠自己的本地能力解决问题 , 那就与业务中台无关 。 而要实现能力的沉淀 , 业务中台部门应该有三层结构(如图6):
  • 基石层——联动后台的界面 , 确保了对后台资源和规则的感知 。 这个部分负责把后台提供的资源和规则初步转化为知识(即“框架化”和“模型化”) 。 同时 , 他们也要负责向后台反馈 , 这可能引发整个职能条线(后台→中台→前台)建设思路的变化 。
  • 夹心层——知识的应用层 , 确保了知识的弹性 。 这个部分在基石层提供知识后 , 通过应用场景的采集和分类 , 形成方向性的解决方案(这种方式也被称为“业务中台的碎片化”) 。 同时 , 他们也要负责基于反馈来修正方向性的解决方案 。
  • BP层——向前台派出的BP(Business Partner) , 确保了对于市场温度的感知 。 这些BP进入前台团队 , 与他们协同作战 , 在感知市场温度的前提下 , 确保解决方案能够定制化交付 。 同时 , 他们也要负责将市场的反馈向企业内部进行传递 。
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图6:业务中台的三层结构
资料来源:穆胜咨询
有一个说法是 , 业务中台应该专注于沉淀能力进行共享 , 因此应该与前台部门进行逻辑分离 。 这种说法有一定的道理 , 要提供被共享的能力 , 一定要从前台业务中抽象出模型和框架 , 就不能把太多的精力放到参与具体业务中 。 但如此一来 , 却容易造成业务中台不接地气 。 而上述的三层结构完美解决了这个问题 , 至少 , 在我们的咨询项目实践里 , 这种组织设计是比较受企业认可的 。
数据中台的结构显然应该和业务中台有很大程度上的相似性 , 也应该是三层结构(如图7):
  • 基石层——基于企业全局构建IT系统(或者称DT系统) , 形成数字化的底层框架 。 同时 , 他们也要负责汇总反馈数据 , 修正底层框架 。
  • 夹心层——基于底层框架 , 形成次级框架和主要的模型 , 对接每类应用场景 , 以产品形式支撑每个方向的解决方案 。 同时 , 他们也要负责基于反馈来清洗数据 , 修正模型和框架 。
  • BP层——向业务中台派出的BP , 这些BP进入业务中台团队 , 确保数据中台提供的产品实现服务化 , 即让商业智能(Business Intelligence)完美落地 。 同时 , 他们也要负责基于业务逻辑抓取数据 。
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图7:数据中台的三层结构
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直观上看 , 夹心层和BP层的建设应该是最难也是最亟需的 。 实践中 , 不少企业都对我们提出了此类要求 。 但他们几乎都忽略了 , 自己的基石层太过羸弱 , 根本无法支持夹心层和BP层 。 于是 , 他们推出的BP层几乎都无法融入派去的组织模块 , 他们的夹心层也会做出大量华而不实的“产品” , 双中台的建设也会因此走向失败 。
我们的项目经验揭示了两个中台建设规律:
其一 , 先有业务中台建设 , 再有数据中台建设 。 解决了业务中台 , 数据中台的建设事半功倍 。
聚焦到业务中台建设 , 其本质就是一个“组织转型项目” , 具体包括了业务中台的流程、架构、考核、激励、知识管理等一系列子模块 , 这是企业走向数字化的前提 。 说白了 , 这类项目既是在帮助企业为各职能条线的运作补课 , 又是在帮助这些职能条线实现更大的赋能弹性 。
其二 , 建设基石层、夹心层、BP层投入的项目时间应该是5:3:2 。 解决了基石层 , 夹心层和BP层的问题迎刃而解 。
基石层建设的难度在于 , 大量职能条线基本都是凭“手感”在运作 。 他们既没有能力说清楚规则 , 更没有意愿说清楚规则 。 就前者来说 , 需要有理解和重塑业务的能力;就后者来说 , 需要有推动组织转型的能力 , 巧妙地撬动各个职能条线去改变的动机 。
所以 , 无论从哪个角度说 , 企业的中台建设可能都需要外部咨询机构的赋能 。 但这种赋能绝非不是兜售“万能解药”那么简单 。
05 组织和数字化转型的因果纠结 最后一个需要被解决的问题是——究竟是组织转型推动数字化转型 , 还是数字化转型推动组织转型?不少企业在两者之间纠结徘徊 , 其实大可不必 。
一方面 , 如果组织不变 , 数字化转型必然事倍功半 。
第一个理由是如果仅仅将数据中台作为一种IT工具 , 不可能打通部门墙 。
数字化转型让各部门之间的数据形成连接 , 共享可视 , 而数据自动形成的决策也会相对中立 , 从而大大加强协同 。 但不要忘了 , 用数据的始终是人 , 如果没有组织转型 , 员工的责权利没有变 , 每个人都可以找到理由不使用数据 , 尤其是在数据中台尚未成熟时 , 这些理由更是可以信手拈来 。
第二个理由是数字化转型着重依赖的IT部门不可能强大到撑起整个数字化转型 。
当前 , 大量的企业自然是以CTO或CIO带领IT部门作为数字化转型的龙头 。 最开始 , 他们也是信心满满地投入战斗 , 但越推动就发现越尴尬 。 大量的业务部门连标准化都没有实现 , 如何进行数据化甚至数字化?但业务部门可不管这些 , 他们把IT部门当成万能的机器猫 , 要求他们无限“赋能” 。 可不是吗?我辅导的企业的某位业务大佬的话很有代表性——“数字化转型不就是让业务变得更好 , 给我们赋能的吗?”IT部门有苦难言 , 却又无言以对 , 只能被逼充当“产品经理” , 但这相当于要他们在沙堆上建高楼 , 效果可想而知 。
另一方面 , 如果没有数字化 , 组织转型也必然事倍功半 , 或者说 , 没有经过数字化转型加持的组织转型 , 可能会损失可观的转型红利 。
当组织内的部门、团队、个人在一体化的数据中台上实现连接 , 此时的协作是最稳定而高效的 。 所以 , 当组织结构的改变带来业务模式和相应数据流转机制的改变 , 就应该通过数字化转型来固化和强化改革成果 。 而平台型组织的架构决定了 , 企业是以用户为中心 , 各组织模块并联协作的 。 这类组织模式需要信息以数字的方式进行高度共享 , 没有一体化的IT平台 , 根本无法达成这个要求 , 这必然需要数字化转型 。
这里举个实际的例子 。 穆胜咨询辅导一家汽车模组制造企业转型平台型组织 , 当项目能看到雏形时 , 我们就建议他们重新评估数字化转型的重要性 。 因为 , 当前中后台已经明确了市场化的激励机制 , 即对赌之后的超额利润分享 , 如何让这种激励机制落地下去就是一个只有数字化才能解决的事 。
随便举一个小问题吧 。 不同难度的项目 , 项目参与者应该有不同提成比例吧(与公司分享利润)?而项目难度又是由什么决定的呢?由设计难度、生产难度、供应链难度、客户稳定性等十几个因素决定 。 每个因素变了 , 项目的难度等级都可能变化 。 而项目难度变了 , 整个项目团队的规模就应该变化 , 项目团队规模变了 , 提成之后的利润分边(给每个人的)又会动态变化 。 市场的瞬息万变 , 只有通过数字化系统才能消化 , 否则 , 组织转型无法深入 。
最后 , 我们需要戳穿一个一直争论不休的伪命题——中台建设究竟成不成立?
有人以大厂为标杆 , 一直关注大厂在“拆中台”还是“建中台” , 并以此作为中台建设是否成立的论据 。 这种思维是狭隘的 , 陷入了非此即彼的误区 , 实际上还是没有理解组织和数字化转型之间的关系 。
企业发展的阶段不同 , 面对的市场不同 , 有的企业在“建中台” , 有的企业在“拆(旧的)中台” , 但他们一定会“建(新的)中台” 。 业务中台和数据中台的逻辑是恒定的 , 不会消失 。

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