你好，我是郭忆。
一晃一个多月过去了，咱们也要说再见了，虽然课程更新得比较顺利，但这个课从敲定、到打磨、再到上线，中间还是蛮坎坷的。虽然网易数据中台的建设有了一些规模和一些阶段性的成果，但成果需要巩固和扩大，在这个过程中，还要解决出现的一些新的问题。而我自己也在带团队，所以忙得脚打后脑勺。
后来，开始准备咱们的课之后，我都是晚上9点多到家，看一眼孩子就开始写稿，写到凌晨是常有的事儿。中间有一段时间，孩子总闹脾气说我不陪她，那个时候，我心里很酸，真的想放弃算了，但是现在回想起来，很庆幸自己坚持下来了。
因为这门课对我来说，意义真的很大，一方面让我在晚上安静的时候，认真总结和思考了自己在数据中台建设中的工作，沉淀这些工作背后的方法论和知识体系，让我对数据中台的理解上升到一个新的台阶，另一方面，我把这些沉淀的知识分享给了你们，还收获了很多的认可和鼓励，也得到了新的启发，这对我后续的工作有很大的帮助。
除此之外，在课程的留言区，我也收获了很多的感动。记得有一位同学（@Geek_albert）在留言区说，自己在睡觉前刷视频，无意间刷到了我在开课时，直播的视频，一口气看完，睡意全无。因为我说的这些痛点全都命中了他目前的工作，他也非常认可我关于这些问题的分析，并迅速加入到学习的队伍中来，获得了很多的收获和成长。我记得自己看到这个留言的时候，真的真的很开心，也很感动，还发了朋友圈。
类似的留言还有很多，我非常开心能帮你解决当前遇到的问题。这也让我看到，数据中台要解决的问题，其实是一个普遍存在的问题，也让我更加坚信，数据中台并不是一阵风，而是企业数据建设发展到一定阶段，必然的选择！
在这里，我要向所有坚持学习的同学说一声感谢，在你们身上，我看到了数据中台在企业落地过程中遇到的各种各样的问题，尤其是传统行业的企业。这让我有了一些新的想法，特别要感谢@aof @吴科 ，我看到每次内容一更新，他们总是第一时间在留言区和我交流目前遇到的问题和思考。
就要说再见了，之前我一直在想，在课程结束的时候跟你们说点儿啥，后来我发现，有很多同学都在提业务和数据中台的关系，所以今天，我就想跟你聊聊，“数据中台从哪里来，到哪里去”，希望能对业务和数据中台的关系有一个深入的探讨。
数据中台从哪里来？
还记得在03讲数据中台建设的三板斧中，关于组织关系，我曾经说过，数据中台的团队必须独立于业务部门，同时又不能脱离业务。
独立于业务，是因为数据中台要实现多个业务之间数据的共享，如果在业务部门内部，单个业务部门没有动力去做这个事情。
那为什么不能脱离业务呢？ 这就与今天的话题密切相关了。
因为数据中台必须要解决业务的问题，我记得之前在和严选数据部门负责人交流时，他有一句话让我印象深刻，他说：“数据中台各项指标建设得再好，都比不上业务部门老大在管委会上，说一句数据有用，什么数据帮他们解决了什么问题。”我觉得，这其实反应了一个根本问题，那就是业务部门的口碑，是数据部门的生命线，如果没办法获得业务的认可，数据做得再多，也是无用功。
那么要解决业务的问题，得先搞清楚业务存在哪些问题。我把这些问题归结为两类：
- 第一类是数据用的好不好的问题；
- 第二类是怎么让数据帮助业务解决更多的问题。
据我所知，很多企业已经拥有了大数据研发的基础，也有了不少数据应用的场景，但是数据到底用的好不好，这是他们面临的最大的问题。
从业务的视角看，需求响应速度慢、取数效率低、指标口径不一致、数据经常无法按时产出，违反常识，甚至是高昂的大数据成本，种种原因让很多想用数据，但是对成本比较敏感的业务望而却步。这些问题最终导致数据在业务部门用的并不好。
我清楚记得，在数据中台构建前，一个业务部门的负责人向我反馈说：“别看现在有3000多张报表，其实能用的不超过10张，因为指标口径都不一致，根本无法用，不知道相信谁。“这个时候，数据中台要解决的核心问题就是效率、质量和成本的问题。只有解决好这些问题，才能让数据用的好，业务部门用的爽，真正实现让更多的人使用数据的目的。
第二类问题，是如何让数据帮业务解决更多的问题。对一些企业来说，尤其是传统企业，如果连数据应用场景都还没有，你去跟他谈效率、质量和成本，他们根本就不会关心，因为他们还没有到达这个阶段。
所以，对他们来说，数据到底能解决什么业务问题才是最重要的，因为他们还没尝到数据的甜头。比如，某项业务指标出现下降，你能基于数据，帮他找到下降的原因，并解决，那业务就会很认可数据的价值。
我建议你基于1~2数据应用场景作为切入，比如对于零售行业，我就先选择滞销、缺货商品监控作为起始场景，构建数据中台。然后随着应用场景的增多，数据中台的数据越来越丰富和完善。这种滚雪球的建设方式对于企业来说风险最小，前期不需要大量的投入，在建设过程中可以看到阶段性成果，是比较容易落地的一条数据中台建设途径。
数据中台到哪里去？
当然，数据中台的价值最终是要回到业务价值上来的。对数据部门的负责人来说，最尴尬的地方，就是数据中台并不能直接产生业务价值，他们需要前台（也就是数据应用）来接触业务，所以数据中台的价值，最终还是要通过数据应用来体现。
对应于前面两类业务问题，我认为数据中台的价值，最终也是体现在数据用的好不好和数据解决了什么业务问题上。
数据用的好不好，主要看这样几点：
- 数据需求的交付时间到底有没有缩短；
- 还存不存在指标业务口径不一致的问题；
- 数据质量是否有显著的提升；数据成本是否增长变慢了。
而最终应用到业务身上的，就是数据使用的成本到底有没有降低，只有真正降低了，才能让更多的人用。
第二个就是数据解决了什么业务问题，这个主要还是要通过一些业务场景来体现，比如：
- 帮助零售行业解决了库存周转慢的问题；
- 帮助物流行业提前发现了快递延迟的风险；
- ……
而这些都需要结合具体的案例说明。只要有这些活生生的案例，再加上业务部门老大的认可，那我相信，你的工作成果一定可以被老板认可。
别看我絮絮叨叨讲了这么多，其实我主要是想让你明白一个基本的道理：数据中台和业务的关系，就是鱼和水的关系，谁也离不开谁，不能把它们完全分开来看。业务想要获得更大的增长，就必须依赖数据中台，数据中台想要存活下去，就必须依赖业务的口碑和认可。这也是我这十多年来，数据建设过程中最重要的一条经验了。
好了，咱们的课程到此就告一段落了。但课程的结束，并不意味着我们交流结束，我会时刻关注留言，与你继续互动，咱们就把留言区当作沟通的桥梁吧，记得多提问，说实话，其实我已经养成了每天睡觉前，看留言的习惯了！
在文章的结尾，我为你准备了一份调查问卷，题目不多，希望你能抽出两三分钟填写一下。我非常希望听听你对这个课程的意见和建议，期待你的反馈！
最后的最后，我想用一句话回答一下我们今天的问题，那就是“数据中台一定要从业务问题中来，到业务价值中去！” 这也是我建设数据中台的初衷。我希望你能够时刻保持这个初衷，这样才不会在建设数据中台中迷失了方向。
精选留言
2020-05-11 09:42:16
2020-05-27 14:37:47
2020-05-22 20:24:45
2020-05-11 00:37:41
我们最初在设计系统时都是点，可是点多了就要串联，数据不产生关联就没有价值；一大堆数据放在那里又需要各种维护成本甚至我们还不知道是否将来会用，当量变到某个值是就要去重精简。
中台其实有时就像我们自己学习到最后的学习笔记，这本笔记看似记录在某本书，可是真正关联的就那些，某些书籍之间本来就有交叉的其实就已经被我处理了。我觉得这个例子可能比较合适来解释中台。
谢谢老师的分享，期待将来有机会交流；愿未来一切更好。
2020-06-03 14:40:27
2020-05-11 00:17:09
2020-05-11 09:21:19
2022-05-25 10:39:47
2021-09-08 18:29:06
2021-08-26 15:37:17
2021-07-15 22:43:05
2021-07-14 11:13:04
2021-07-08 18:24:22
2020-09-12 08:40:59
1）开源hadoop平台维护是个大问题，请问网易是如何做好的？
2）调度平台没有分享啊？感觉调度才是大问题，开源的都没有可以直接拿来就用的。
2020-05-11 22:27:12
2022-02-17 09:12:05
2021-07-15 22:46:00
2021-03-13 16:53:50
onemodel 和 onedata 是一个概念嘛？
2020-07-21 12:21:32
期望能展开讲讲，测试部门如何测试数据质量的话题
2020-07-09 10:34:30