在 DT 时代，前端在数据领域中何去何从？

DT 时代滚滚浪潮，前端在数据领域何去何从？（内容均已脱敏）

DT 由来

“人类正从IT时代走向DT时代，”

—— 2014.03，北京，大数据产业推介会上，马云

早在 14 年 3 月 ^[1]，马老师就提出我们正从 IT 时代走向 DT (Data technology)。并简单阐述了这两者的差异。

IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Data technology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。

在我看来，两个概念是递进的且相辅相成的。IT 是 DT 的基础设施，没有 IT 作为基石支撑，DT 无从谈起，另外一面，DT 作为更先进生产力的技术，反向推动 IT 基础的发展。

IT 让物理世界数字化，而 DT 让数字世界智能化。IT 让我们感觉更为 “便捷”，DT 让我们感觉更为”丝滑”~

Data Technology 的落地

Data technology 落地是在数据化的基础上进行的，并由此衍生除了 数据仓库、数据平台、以及数据中台的概念。^[2]

数据仓库是数据承担的载体，主要是用于管理多个数据集合，为业务提供服务的方式最为传统，就是数据在那儿，自己用 SQL 跑数据
数据平台就是一些原始数据的初加工，并结合了一些结构和非结构化的数据后，提供一些基础数据集，比如通过 A+ 平台，我们可以看到页面 PV、UV
数据中台为数据创新而生，和业务快速发展支撑数据能力支撑，是从数据到业务价值的中间过程，体现 Data2Value 的价值。

数据中台中的中台是什么？

中台的定义

中台产生的本质是由于协同、效率的问题，是企业核心业务逻辑和业务快速迭代的天然的一对矛盾。

Thoughtworks 对中台的定义是：

企业级能力复用平台 ³

利用平台的思维方式，发现、沉淀、复用企业级能力，最终能够以业务为核心持续规模化地进行快速创新。

中台的落地

自中台概念提出开始，一直对中台抱有很大的期望，期望能 颠覆现有组织架构、期望能最大释放人的潜能和创新能力、期望能在大平台下有更多小而美的内部创业和创新 。

阿里巴巴的中台

海尔中台战略

最初听到海尔中台战略是在 CCTV-2 的对话^[5]上，当时对海尔 砸掉企业的中层组织 颇感意外，但由此构建了“⼈单合一”、“⽤户付薪” 的创客文化，将中台战略上升到新的高度。

华为中台战略

提出了 “⼤平台炮火支撑精兵作战” 的企业战略，“让听得到炮声的人能呼唤到炮火” 这句话形象的诠释了大平台⽀撑下小前台的作战策略。这种极度灵活又威力巨⼤的战法，使之可以迅速响应瞬息万变的战场，一旦锁定目标，通过大平台的炮火群，迅速精准对于战场进行强大的火⼒支援。

我所期望的中台能达到的效果，个人需要往特种兵特质的人才定位方向发展，有对中台充分的了解和串联，有对业务充分的理解，并快速落地业务创新。

数据中台

数据中台所需要具备的能力 ^[2]

数据资产的获取、存储、规划、治理、共享、协作
数据服务的构建、治理、度量、运营
业务价值的探索和分析

业务数据中台

我所在团队的业务数据中台的构建，以业务痛点为出发，在现有数据平台的能力基础上，构建属于自己业务特色的数据获取、存储、规划和治理。

前端所能体现的价值在哪儿呢？当你意识到自己在中台战略下所处的位置后，你会发现，在构建自己的业务数据中台的时候，已有不少中台武器能为你所用了！首先，也是最重要的一点：

**特种兵意识 **

前端的优势

从各职能角度出发来分析各岗位的数据优势和归属：

算法：数据智能方向，比如：负责千人千面、个性化推品等
DA：数据模型，数据 ETL，比如：梳理上下游链路，沉淀通用数据模型
BI：商业智能，比如：分析行业趋势，商业机会挖掘
后端：业务数据分析
前端：流量数据，前端数据打点，比如：组件、区块的曝光、点击数据

流量运营是目前的主要运营方式，虽然有向人群运营、精细化运营、智能化运营转变，但流量运营是基础，包括多维度、多层次的数据能力，都需要依赖前端 (当然还有人群智能画像等) 打点来获取。

前端还有其他优势吗？有！

前端处于用户 <> 技术实现的枢纽角色，反向对技术输入诉求，正向能向用户输出技术实现
全链路数据串联，数据源头在打点，打点源头在前端，依靠前端指定的规范，能打通全链路数据回流
平台级的整合能力，既然是个平台，横向的资源整合，前端是占据优势的，以产品维度打通横向生态体系

优势落地，蓝海新阵地

前端在数据领域的优势是有的，但如何落地？我们的主要抓手和切入口是流量数据，流量数据是我们由前端生成的源头数据，把这部分的数据价值真正发挥出来！

首先，依托业务数据痛点，做实时数据 AB 对比，打通策略、投放、人群、分析、对比、告警等等，形成一整套的数据 全链路策略投放数据解决方案 。

落地难吗？不难，重要的是意识：

特种兵意识

并具备足够强的资源整合能力，能做到：”听得到炮声的人能呼唤到炮火，并能有能力唤得起“，这个过程中，可能需要整合到的资源有：APlus, UT , TT, Blink , SLS, XFlush , PetaData, MetaQ , ODPS 等等。

在做业务数据中台的过程中，很高兴地看到，集团有这么多优质的 炮火资源能呼唤得起，能快速支撑到自己业务中台的建设。

数据智能的痛

数据智能的大趋势，目前还是挺广阔的，既然是在数据领域，简单的实时流量的打打杀杀还是不太够的，所以，要是真有心做数据领域，智能化还是逃避不了的。

首先是要能在业务数据智能中参与，虽然依旧是算法主导，但参与还是需要的，落地小场景，捡捡漏。

要是可以，也可以和前端已有的智能领域方向结合在一起，比如：智能搭建、智能 UI 生成代码、智能前端工程运维等等。相互赋能，相辅相成。

智能的最后，也是必然要模式化、平台化的，沉淀算法模型等等，目前也能很高兴地看到像 SQLFlow ^[6] 这种较为超前的智能普世赋能。相信不久的将来，当智能普世赋能的到来，将会是智能化的新高潮，为此，前端也需早做准备。