數(shù)據(jù)中臺的文章很多了，相信大家也看過很多，但筆者今天要談的一個話題是非常現(xiàn)實的，即如何判斷你的數(shù)據(jù)中臺的水平？相較于阿里，你跟它到底有多大的差距？

先來看一下中臺成熟度的評估圖：

從數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)應用、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)生存周期8個能力域闡述了五個等級的具體標準。

企業(yè)數(shù)據(jù)管理能力成熟度模型可以用來評估和提升組織的數(shù)據(jù)管理水平，幫助組織跨越業(yè)務與IT之間的鴻溝。DMM根據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)管理能力提出五個層次：Performed可執(zhí)行級、Managed可管理級、Defined已定義級、Measured可度量級及Optimized優(yōu)化管理級，如下圖所示：

DMM模型涉及五大方面25個過程域，如下圖所示：

以上三種評估方式的體系化程度很好，但存在二個問題：

一是由于數(shù)據(jù)中臺本身就沒有清晰的定義，因此以上的評估實際變成了針對企業(yè)整個數(shù)據(jù)管理體系的評估，數(shù)據(jù)中臺業(yè)務化，服務化，開放化這些特點沒有很好體現(xiàn)。

二是基于這些評估標準很難快速、清晰的看出各個行業(yè)數(shù)據(jù)中臺之間的差距。因為大家在各個方面或多或少都做了些工作，你說它有嗎，有，沒有吧，存在度的問題，而這個度涉及的維度又太多了，你其實搞不清楚哪個維度更為重要。

比如數(shù)據(jù)治理做的很好，但服務化很差，你說這個數(shù)據(jù)中臺到底先進不先進？

《數(shù)據(jù)中臺》這本書里提到了數(shù)據(jù)應用成熟度的4個階段，雖然簡單但更有現(xiàn)實指導意義，如下圖所示：

那么，我們能否給出一個相對簡潔的，能夠快速發(fā)現(xiàn)差距的數(shù)據(jù)中臺成熟度模型呢？

云原生的成熟度評估模型給了我一些啟示，如下圖所示，不管這個云原生成熟度評估模型是否合理，但它顯然是清晰而簡單的，你很容易抓住主要矛盾，從中發(fā)現(xiàn)差距，從而明確自己的前進方向。

解讀這張圖我覺得有二個核心要點：

一是明確每個關鍵技術點只在一個階段出現(xiàn)，級別高的默認擁有低級別所有的關鍵技術點，這樣就比較清晰。

二是在某個階段具備的關鍵技術點必須在企業(yè)廣泛使用，普及度至少在50%以上，比如灰度發(fā)布，如果你這個企業(yè)只是在一些邊緣應用中采用了灰度發(fā)布技術，那么不能說滿足了云原生的第三階段灰度發(fā)布這個要求。

用這張圖去評估每個企業(yè)的云原生水平，就可以得到一個大致的分數(shù)，大家互相之間可以做個比較，比如一些先進互聯(lián)網(wǎng)公司可能在3級以上了，而你這個企業(yè)可能剛剛到了2，因為你一點灰度發(fā)布能力都沒有。

基于這個指導原則，這里給出了數(shù)據(jù)中臺的成熟度模型，其從能力建設和業(yè)務驅(qū)動2個維度，圍繞系統(tǒng)靈活性、工具高效性、數(shù)據(jù)共享性、服務豐富性、智能化水平等要素來定義數(shù)據(jù)中臺成熟度四個級別，如下圖所示：

第一階段：如果你的企業(yè)數(shù)據(jù)基于集中化平臺進行了歸集和整合，比如50%的數(shù)據(jù)進行了整合，同時具備了資源按需分配的能力，就可以認為達到了數(shù)據(jù)中臺的初級階段，這個時候的服務模式仍然以傳統(tǒng)BI做可視化為主。

其實大部分企業(yè)都在第一階段徘徊，因為打破不了數(shù)據(jù)壁壘，資源按需分配的生態(tài)也面臨技術、機制、流程的阻礙，比如別人來申請租戶，你們開通就要2個禮拜，那水平就很差了。

第二階段：如果你的企業(yè)只是歸集了數(shù)據(jù)，但很少人用，那么數(shù)據(jù)中臺的水平也很一般。你必須通過標準的建立、開發(fā)管理平臺和運營體系的建設，讓這些數(shù)據(jù)能被高效的使用起來，比如企業(yè)要有50%以上的營銷、分析和IT人員能基于你的平臺進行數(shù)據(jù)操作，這個對于大多數(shù)企業(yè)的挑戰(zhàn)就很大。

少部分企業(yè)在努力向著第二階段去演進，但這個階段對于平臺的易用性和運營能力要求很高，基因比較好的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)比較容易跨過去，但對傳統(tǒng)企業(yè)很難，這不是簡單的技術問題，更是數(shù)據(jù)文化的問題，需要公司戰(zhàn)略上的真正支撐。

第三階段：如果你的企業(yè)建立了一套真正貫通全域的企業(yè)級模型體系（體現(xiàn)了多維價值），大部分的數(shù)據(jù)能夠以實時化的方式去支撐各種場景，同時能夠以服務化的方式方便的對外開放，比如達到阿里云數(shù)+平臺這種按需訂購的能力，可以直接基于模型或產(chǎn)品進行規(guī)模化變現(xiàn)，那么就算是達到了第三階段。

少部分先進互聯(lián)網(wǎng)達到了這個水平，但一般公司很難達到，比如服務化吧，不僅要解決技術問題，更要打通從訂購、開通、計費到收款的整個流程，建立一堆的業(yè)務管理規(guī)范，特別是如果存量業(yè)務的體量很大，就會陷入創(chuàng)新的窘境。

第四階段：數(shù)據(jù)智能化達到了自驅(qū)動水平，全面的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務生態(tài)形成。

這個誰都沒有達到。

受限于筆者的能力和視野，這種劃分方法很難說有什么科學性和系統(tǒng)性，但它給出了另一種評估的角度，希望對你有所啟示。

最后，如果要你對自己企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺打個分，你覺得能打多少分？