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国企如何进行数据中台建设？
最近一位国企的技术线领导问我：”茂森，像我们这样的国企应该怎样做中台建设呢？”
说实话，以前还从来没有想过这个问题，当时只能从一些比较泛的角度做了一些回答。回家后对党的理论、政策做了一些学习，结合起在阿里、滴滴做数据中台的个人实践，把一些心得记录了下来：
为什么要党指挥枪？中国千年的封建和半殖民历史里面，所有对人民有利的改革最后都功亏一篑或者面目全非。主要是因为改革者没有掌握可以抵抗旧势力的资源。我党能够坚持革命成功立国，能够解决困难成功建国，能够拨乱反正成功治国，靠的就是党指挥枪。
对于一个企业来讲，枪就是它的技术体系，很多技术出身的管理者，看到这几年被阿里讲的神乎其神，被各种技术会议机构协会吹的不亦乐乎的‘中台’体系，就仿佛找到了，自己企业技术部门升级突破的”灵丹妙药”。
我想说的是：中台其实是企业的一种治理方式，不仅仅是多个技术平台的集成，只有通过企业最高管理层的顶层设计，持续坚持并引导才能将‘中台’落地。
我党相对于其它政党来讲，大的不同来自于通过民主集中制和政治协商制，代表了最广大人民群众的利益，从这个角度来讲我党不是传统意义上的一般政党。这正是我们的制度优势和活力来源。
在很多集团型或者多元化业务的传统行业大企业里面，却是另外的气象：各个独立的业务各自为政，看似民主却是一盘散沙；同时，核心管理层身居高位却事无巨细，鞠躬尽瘁却造成活力全无，看似尊重员工其实在利益面前一毛不拔。
最早提出中台概念的阿里巴巴，在这个方面的确是领先一代企业的，马云作为精神领袖将阿里聚合，同时将企业高管变成合伙人，意味着你是阿里业务的一块砖，哪里需要哪里搬。同时代的百度在这方面做得真是不好。
通过中台这样的组织形式，将企业内的资源合并同类项，沉淀集中下来，同时让前台全力负责业务创新与发展。并且因为中台的集中，让前台间的业务壁垒被打破，跨业务的创新成为常态。并且前台打仗，中台保障的这种组织形式，让技术部门彻底成为一个服务部门，互联网企业很喜欢讲服务、讲用户体验，说白了就是把服务做到极致，把服务的群体大化。
这样的结果就是，技术部门出来的东西再也不是只有爱因斯坦能用的工程师工具，而是让全体员工日常离不开的效率神器。在我负责滴滴数据平台两年多时间里面，让滴滴数据的NPS(用户满意度)从负值大幅提升到60%，让用户周活跃大幅提升到6000人/周（意味着每周至少有一半的滴滴员工会使用数据），其实也是对服务理念落地实践的结果。
毛泽东能够带领党取得革命成功，中国这70年的发展，靠的就是实事求是，力戒空谈，亲自调研，与时俱进，发现问题并解决问题。
但是目前很多在做数字化转型或者升级的企业却犯起了本本主义，看到了华为的技术成功，就一窝蜂技术驱动，看到了阿里的数据先进经验，就一股脑数据驱动，看到了腾讯的用户体验，就马上要用户驱动。
要我说的话，只有做到面向自己业务的问题驱动，真正的去解决问题才是与时俱进，才能成功。
说几个阿里当年犯得几个数据驱动方面的教条主义失误吧：
2008年淘宝的五彩石项目进行淘宝网和淘宝商城的数据和技术服务重构，根据数据驱动的思想就把淘宝的团购交易模型下线了，因为当时的交易额占比全网小于1%。才有了后来的百团大战和美团的崛起。
2012还是聚划算，因为阎利珉的腐败问题，车品觉负责了聚划算业务，核心思想让程序、算法和数据来决定选品而不是靠小二，从而从根上杜绝腐败。但是在当时的技术、数据和算法条件上，根本敌不过类目小二大量经验积累下对于购物趋势的敏感直觉。聚划算也逐渐退变成为了淘宝商品交易模型下的附属业务。
2014年后因为数据的一叶障目，造成对消费升级的错误判断，大量的9块9包邮被淘宝清理，助力了拼多多的崛起。
十八届三中全会提出，推进国家治理体系和治理能力现代化，十九届四中全会进一步明确和深化国家治理体系。
从“管理”到“治理”，一字之变，其内涵与外延都发生了巨大变化。
“管理”更多强调的是自上而下的维度，而“治理”则具有更多平等和共治的意味，是公共事务相关主体对于国家和社会事务的有序参与，是各类主体围绕国家和社会事务的协商互动。
“治理”理念的提出，本身就是一种现代化的转型，有利于促进社会参与、激发社会活力，更好吸纳群众有序政治参与。
企业中台建设的核心目标就是推进企业内的各业务各部门的高效协同，从而大幅提升业务效率和企业竞争力。
业务中台的建设其实是企业业务的治理过程，数据中台的建设是企业数据的治理过程。但是很多大型企业落地数据中台的建设过程还是衙门式管理的心态和方法，数据治理就是对数据集中后的标准化，就是为了让数据看似干净的各种繁杂的规范流程，而且这些流程还只落地在了“墙上”。
很多人把阿里的OneData奉为宝典，很多软件厂商拿着这个概念招摇撞骗，殊不知阿里的OneData核心是将纯技术的多维建模方法创造性的升级为企业级的数据协同体系，让公司从上到下能把数据用起来，让数据资产流动起来，而不是简单的指标、维度标准化。
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作者：张茂森（公众号：数据老铁匠）