随着武汉“解封”，疫情的影响正在慢慢过去。我们发现，现在身边越来越多的人已经不再提及疫情，提及最多的热词变成了“新基建”。

相信所有产业互联网从业者，如今已经对“新基建”一词都不再陌生。从2018年底召开的中央经济工作会议上，国家就明确提出，要加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。

在目前疫情影响国内经济增长的情况下，投资作为拉动经济增长的三驾马车之一，新基建给了我们一个非常明确的方向。从今年3月开始，全国有超过31个省市公布了针对国内新型基础设施建设的投资，总额超过48万亿人民币。

从新基建具体涉及的5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网这七大核心板块来看，“数字经济与数字商业”已经成为如今中国发展的主基调。

在这种基调下，我们能看到，大量的传统企业都在进行数字化转型升级。

从整个中国发展角度来说，相对于传统“铁公基”的旧基建而言，上述7个领域无疑是围绕数字商业打造的新型基础设施。而数字商业本身其实也有自己的新基建。

数字商业的新基建是什么？我们认为，“数字商业”的新基建是“数字中台”。

不可否认，随着互联网、移动互联网、数字科技与我们生活工作的深度融合，传统经济正在转型升级为数字经济。

如今，我们每个人几乎所有的生活交易都已经实现线上化。就连我们去菜市场买菜，付款时也是扫码付款。数字商业在今天已然大行其道。

数字商业环境离不开企业数字化的支撑。在30年前国内企业最早开始进行信息化建设的时候，是选择引入ERP系统，实现企业核心业务标准化、流程化管理，规范企业的管理行为，支撑企业业务扩张和发展。

而如今在互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展时，外部商业环境已经发生了巨大变化，企业需要通过打造尽量多的销售渠道来触达客户。而企业组织也需要通过系统再造与流程再造，来以客户为中心重新构建企业能力。

例如传统的家电企业，在过去的几十年中，家电企业基本都是利用国外的商业套件覆盖企业的各个管理领域。而随着“互联网+”理念的深入，在数字商业时代中，消费者对家电产生了新的需求。例如个性化产品与服务需求、多渠道随时购买、服务响应速度快等等。

这些变化看似微不足道，但背后涉及的IT架构调整却非常复杂。

举个最简单的例子：比如某电商通过自己的app和微信小程序做商品销售，消费者在不同渠道购买的时候，在过去独立IT系统的架构下，是很难在单一账号下查看自己所有渠道的订单，企业也很难实现实时的销售数据分析。

业务创新难、客户需求响应慢、底层业务逻辑混乱、数据无法拉通等，都是以往在传统IT架构下，通过ERP进行数字管理出现能力瓶颈所带来的问题（例如企业原有ERP管理的供应链数据，无法和电商应用的系统实现数据打通）。

在这种情况下，要想进一步实现精细化的智能运营，实现真正数字化转型，就需要借助数字中台这样的新的IT理念与架构。

中台为什么会出现？说白了，其实就是因为过去企业每套业务系统都是互相独立，运行在传统IOE架构下。这使得系统之间不仅不能实现数据的流动，并且也有着重复性投入造成资源浪费的问题。

在云徙科技的观点中，数字中台包含两部分——业务中台和数据中台。这两个中台构成了企业完整的数字中台，二者相辅相成，缺一不可。

业务中台的作用，简单来说就是让企业能够快速实现新业务上线，快速迭代试错。

作为中台理念最早的引入者和实践者，早期的阿里巴巴和其他公司一样，在IT建设方面也是“烟囱式”的，由不同的技术团队支撑不同业务。淘宝、天猫核心电商，在过去是两套独立的系统，都建设了用户、商品、交易、评价等业务功能，并且互相独立，无法连接协同。

实际上，不只是阿里，这种重复投资、无法协同的独立烟囱架构，是国内绝大多数企业数字化转型时所遇到的普遍问题。

在阿里启动中台战略之后，在云计算架构下，横向打通各个业务系统，构建业务中台，把各不同业务中的相同部分抽离出来，由中台进行统一管理，再把它们重新组合，分配给上线的新业务。这样，新业务就能以模块化的形式快速上线。

如今我们打开手机淘宝首页，看到的包括淘宝头条、淘宝直播等，都是实施业务中台战略之后快速迭代上线的成果。

而数据中台，则是将企业内部数据进行“汇管用”（汇总、管理、使用）的核心环节。

如今，几乎所有企业都意识到数据资产的重要性，也明白有效数据治理是数据资产化的前提。但在实施数据中台之前，包括阿里在内的绝大多数企业，在数据方面都存在以下几个问题：

1.各个部门重复开发数据集，浪费存储与计算资源。

2.数据资源缺乏沉淀机制，计算能力提升效率低。

3.业务数据孤岛问题严重，采集到的数据混乱质量低。

4.企业组织架构限制数据共建共享，缺乏统一标准。

我们认为，企业内部的数据治理问题，主要是由于在缺乏顶层设计的情况下，数字化步伐都在追随各个职能部门的发展，数据体系也是基于业务单元垂直积累，从而形成了烟囱式体系。

当然，垂直式数据体系的优点是紧贴业务场景，反应敏捷；而缺点则是数据分散、不标淮，难以共用关联成为合力，最终数据价值就会被削弱。

此外，烟囱式数据体系，还会造成数据调用混乱，以及系统功能建设和维护带来的重复投资，造成人财物、时间等资源的浪费，以及数据质量的参差不齐。

其实，数据和业务功能一样，尽管数据来自不同业务，但数据在“汇管用”过程中，数据处理的技术和方法都非常类似，有点像工厂的生产流水线。

从原始数据采集，到数据清洗、处理、使用的生产过程。在这一过程中，需要有一套生产管理流程体系，用以保证数据品质、时效性、一致性等关键点。这条流水线也就是数据中台。

还以阿里举例：

天猫和淘宝都有各自买家的评价数据。在过去，淘宝和天猫的数据体系是没有打通的。但实际上，二者在鉴别虚假评价时所使用的数据模型又是相同的。

所以即便业务场景不一样，但很多基础数据模型和算法可以被重复使用。这就是刚刚提到数据中台在提高数据处理效率时的作用之一。

当然，构建企业数字中台，并非仅仅从IT技术层面进行调整就可以，同时还需要从组织架构上进行调整。这点不在我们讨论的范围内。

作为驱动智能商业的中台服务商，自成立之初，云徙科技就专注于数字中台的自主研发与推广。云徙科技以“业务+数据”双中台为产品核心，由数字化研发服务平台作为技术支撑，配合全触点营销、全渠道会员、数字商城、智能客户服务等应用，驱动企业数字化转型。

目前，云徙正在为企业打造端到端的数字营销产品矩阵，并以数字中台的先进架构来实现，以赋能企业实现业绩增长和敏捷业务创新。

除营销业务之外，我们认为，随着技术的发展成熟，数字中台在企业数字化转型的过程中，会进一步深入到企业的内部流程管理，打通企业ERP、HR、OA等系统，真正全面成为企业数字化转型的新基建。而数字中台，在未来也必将全面成为数字经济新基建中的“新基建”。