中台生态的形成：全面解读技术、研发、移动中台建设
導讀：中臺的存在價值是為它的客戶服務，比如業務中臺和數據中臺要快速響應前臺應用的需求。
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但如果中臺同時服務于多個前臺應用，在資源有限的情況下，必然涉及對來自不同應用的需求的優先級排序和取舍。如果前臺應用急需某一能力，但中臺又不能及時提供，是否允許前臺先實現，等中臺有時間再來沉淀？
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由此可以看出，大中臺立足于橫向的、全局的長遠考慮，而小前臺則注重于解決縱向的業務應用的當前問題。大中臺的發展必然涉及權衡，但如何做取舍沒有標準答案，需要結合實際情況進行。
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作者：陳新宇?羅家鷹?鄧通?江威
來源：大數據DT（ID：bigdatadt）
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01 中臺的演變
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中臺的催生基石是能力共享。如果中臺所提供的能力無法被共享，那就不是中臺能力。如果中臺只服務于一個前端應用，那就不是中臺。
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那么哪些能力比較通用且是多個前臺系統的共性需求？要回答這個問題，可從系統的組成開始分析，如圖3-9所示。一個應用系統首先是為用戶服務的，因此最先離不開的是系統的角色和用戶。
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因此，建設中臺的一個起步點就是先將角色和用戶這些資源管理起來，形成用戶共享中心。統一用戶、統一權限、統一登錄，可以看作是中臺的雛形，但如果僅僅停留在此階段，就退化成了單點登錄。在此基礎上，再發展與人相關的會員系統，比如會員的積分、積分的變動、會員的等級等就形成了會員中心。
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再者，用戶是通過商品、訂單與系統進行交互的，因此，商品的管理、訂單的集中處理也是可以一起共享的。這些資源的統一集中管理后，相關的用戶、會員、積分、訂單等數據被存儲在一起，方便全局管控。進行集中管理的資源越多，建設中臺所取得的成果就會越大，就越能體現中臺對前臺應用的支撐作用。
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▲圖3-9 中臺建設的三個步驟
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在資源集中管理的基礎上，更重要的是抽象出系統能力。抽象是指在考慮目標事物時，去除表象的、次要的方面，而抽取相同的、主要的方面，從而做到從個別中把握一般規律。通俗一些的說法就是將目標事物模型化。只有通過抽象，設計出來的能力才能應用到類似的需求中。
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中臺是為前臺業務服務的，因此當前臺業務有所更改時，中臺要隨需而變。這就要求中臺具有很好的靈活性來支撐業務的開拓和發展：
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數據模型需要根據前臺業務要求實現可擴展性。
業務流程可根據場景和需求重新定義和編排，并可通過插件機制進行定制。
中臺環境需要支持多環境可部署。比如不同的基礎設施環境，包括公有云、私有云及容器云等；再比如不同的微服務框架，如阿里云的EDAS、開源的SpringCloud、Dubbo等。
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中臺的建設不是從零起步，但是中臺是為業務服務的，是需要根據企業業務演進逐漸積累而成的。因此中臺的建設不是一蹴而就的。
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02 中臺生態的形成
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中臺是企業級共享能力平臺，因此除了最開始提出的業務中臺和數據中臺，還會逐步發展出技術中臺、研發中臺、移動中臺、AI中臺、算法中臺、組織中臺等其他中臺。
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1.?技術中臺
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技術中臺整合和包裝了云基礎設施，以及在其上建設的各種技術中間件，比如微服務、分布式緩存、消息隊列、搜索引擎、分布式數據庫等，并在此基礎上建設和封裝了簡單易用的能力接口，如圖3-10所示。
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▲圖3-10 技術中臺
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技術中臺的建設標準是參考在一個只提供虛擬機或容器的私有云上，建設一個業務中臺或數據中臺所需但私有云沒有提供的技術相關組件。
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技術中臺作為工具和組件，為建設前臺應用和業務中臺提供了基礎設施重用的能力，大大縮短了它們的建設周期。如果數字中臺（即業務中臺+數據中臺）是強大的中臺炮火群，則技術中臺提供的是如何根據需要快速搭建中臺炮火陣地（即創建和部署不同環境下的中臺）。
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如何讓陣地建設得更加可靠、簡捷易用（通過技術中臺提供資源的動態擴展能力等）？隔離數字中臺對基礎設施的依賴。比如業務中臺的每個業務服務中心都需要關系型數據庫。
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關系型數據庫要提供一主一備和自動切換功能，以及讀寫分離和只讀庫創建的能力。為了快速訪問大數據量的表，一般需要使用分布式數據庫對其進行分庫分表操作。
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分布式緩存是提高訪問效率的一個必不可少的組件。通過消息隊列實現異步解耦和大流量削峰填谷，這大大增強了前臺應用應對大用戶并發的能力。使用CDN加速的對象存儲，可極大提高前端訪問的性能。
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數字中臺是在技術中臺的基礎上開發、運行的，但又不能與技術中臺綁定。因為數字中臺關心的是如何滿足業務要求，而技術中臺提供基礎設施底層的能力，兩者相互促進但又相互隔離。
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2.?研發中臺
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研發中臺是關注應用開發效率的管理平臺，如圖3-11所示。軟件開發和系統建設是一項工程，涉及項目管理、團隊協作、流程、測試、部署、運營、監控等方面。
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▲圖3-11 研發中臺
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如何將在企業應用開發過程中的最佳實踐沉淀為可重用的能力，從而更好地快速迭代開發創新型的應用，也是很多企業目前的一個關注點。這個關注點也是企業能力的體現，即研發中臺。
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研發中臺為應用開發提供了流程和持續交付的能力，包括敏捷開發管理、開發流水線、部署流水線、持續交付。敏捷管理一般由問題、迭代、實施等組成，并管理研發人員的日常工作和任務。
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開發流水線則涉及源代碼的版本管理、分支的創建、合并和提交，半成品的構建、存儲和使用以及產成品的構建。將產成品部署到指定環境并上線運行是部署流水線的職責。
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線上的應用需要監控，包括基礎設施監控、應用監控、日志洞察、瀏覽器監控、鏈路分析和追蹤等功能。研發中臺為應用的開發提供了流程、質量管控和持續交付的能力。
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3.?移動中臺
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消費者接觸得最多的企業前臺觸點在移動端。如何保障移動端的迭代效率和穩定性也是企業需要著重考慮的。一個電商業務一開始可能只是一個工具型的App，完成對商品全生命周期的閉環支持。隨著在業務中臺基礎上發展出相似業務，需要平臺級的移動端開發支持。繼續深化發展可能還需要支持多業態。
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因此為快速開發移動App、H5和小程序以支撐前臺業務發展所進行的最佳實踐就逐漸沉淀為移動中臺，如圖3-12所示。
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▲圖3-12 移動中臺
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移動App與其他前端技術比較，有其特殊性。比如移動App作為一個C/S架構，其發版模式需要通用應用市場的審核，而其客戶端的更新是使用者控制的，提供遠程配置、動態更新有助于控制App端。
移動業務是在線業務，對網絡存在強依賴，而移動鏈路本身的穩定性和連通率等相比有線網絡有一定的不足，因此消息推送的實現需要考慮網絡因素。
因移動端質量相關問題，需要提供熱修復等功能。
對移動App本身的安全掃描和加固也是一個需要著重考慮的因素。由于前端有不同的實現技術，如果完全使用不同的開發方式，對于企業來說是重復投入，且資源和技術不能共享。因此，使用Hybrid混合開發的方式，既可以支持移動App，又可以支持H5，甚至小程序，這也是移動中臺需要研究的一部分。因此，盡可能將前端組件化，比如UI組件和圖表組件，在此之上組裝成業務組件，能大大提高移動端開發效率和質量。
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4. AI中臺及其他
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前面所提的業務中臺、數據中臺等都是從技術系統層面展開的中臺演變。企業在進行中臺建設時，容易著手的也是對技術體系的改進。但要發揮中臺的能力，讓中臺戰略實際落地到企業，并為企業的業務目標服務，需要有與中臺技術架構相匹配的組織架構。
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從Supercell 的“部落”，比如阿里巴巴的共享業務事業部、數據平臺事業部，京東的前、中、后臺，大家都可以看到建設中臺需要兩手抓，兩條路線相匹配，齊頭并進。
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如果將業務中臺、數據中臺等稱為“戰斗部隊”，那么為企業提供的項目投資管理、風險管理、資源調度等的組織中臺則是“戰場指揮部”，指揮前線，調度后方。
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“大中臺，小前臺”這種組織形式，并不是什么新鮮事物，實際上它是一種理想化的支撐模式。前臺業務足夠靈活，配套支撐足夠快捷，資源還能夠高效復用。
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不過要讓中臺模式在企業中發揮作用，對企業本身也是有一定要求的，比如企業有一定規模，業務比較豐富，值得去提煉共性元素形成共享能力。如果同時開展多種相類似的業務，那么從業務A提煉出來的能力可能提供給業務B使用；或者雖然業務單一，但同一業務在不同地域有不同的模式，也能沉淀出很多共享能力。
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數據中臺提供了數據分析報表來響應運營，并在此基礎上提供數據能力直接服務于業務。那能不能更進一步，提供諸如個性化服務等與智能相關的能力？答案是肯定的，通過AI中臺就可實現。
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AI中臺借助數據中臺的能力，嘗試解決模型的訓練、發布，智能服務的構建自動化，統一的元數據管理體系，模型的全生命周期管理等問題，通過AI能力平臺化，降低對人員能力的要求。
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與數據中臺利用CPU級別的資源不同，AI中臺需要擴展對GPU資源管理和整合能力，為算法模型的開發者、訓練者、標注管理者、數據管理者等構建智能服務的人員服務，并最終為業務人員提供智能化的服務。
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03 中臺與前臺的博弈
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中臺通過提供基礎服務和解決方案為前臺業務應用提供服務。中臺的職責是不斷提升整體平臺的服務能力基線。根據中臺對前臺業務的支持與參與度不同（見圖3-13），會產生不同的中臺建設路徑。
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▲圖3-13 中臺對業務的參與度
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一個極端理解是中臺是工具，即將中臺作為工具平臺來建設。由于工具的通用能力強，抽象層度高，所以工具可適應各行各業的企業。如此，中臺的研發人員可只專注技術相關的問題，而無須關注和了解企業本身的業務。
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但是正由于工具無法深入業務場景，也不內含業務能力，導致中臺不能沉淀業務，從而使中臺開發人員與業務方溝通不順暢，中臺方無法直接為業務賦能。為了解這個問題，需要一個長期的業務理解和系統建設過程。
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另一極端是中臺完全為業務服務。中臺方能快速理解業務需求，參與業務方的數據模型討論、流程設計等，并將其變成系統實現。中臺研發人員參與業務建設，符合中臺為業務服務的目的，而且中臺的能力也是通過業務沉淀下來的。
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但是過分關注業務，過分與業務團隊耦合，會受限于時間和團隊的能力，不僅中臺可能會沒有考慮通用的業務能力，也會導致無法更專注于對中臺技術的深入研究。
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中臺如果不從抽象度、適配性等角度出發，投入建設機制性的工作，很有可能局限于某單一業務，導致中臺無法很好地適應其他相關業務的要求，從而不能很好地應對業務的變化。
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目前很多宣傳中描述的數據中臺走到了圖3-13所示的最左側：把數據建設的工具稱為數據中臺，或把數據治理、數據建模等工具宣稱為數據中臺（其實只是片面地在理解數據中臺）。中臺最主要的能力是提供業務方可重復使用的并與業務相關的能力。數據工具的能力太泛化，會導致與業務方的距離太遠，從而不能很好地為業務方賦能。
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從歷史發展來看，一開始企業建設了一個前臺應用A（如圖3-14所示）。隨著業務的發展，擴展到類似的業務，由于業務快速發展的需要，很有可能重新開發另一個前臺應用B。但隨著應用B的建設，發現應用A和應用B的很多功能和能力是重復或相似的，因此考慮是不是可以通過建設公共的部分，避免重復投入和建設。由不同前臺應用抽取出來的公共部分即為中臺。
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▲圖3-14 中臺與前臺應用的關系
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但是中臺建設是一個新的命題，需要更強有力的團隊，需要不斷探索。如果中臺研發團隊的研發能力和時間進度無法跟上前臺業務的需求變化，那么中臺就只能滿足部分前臺業務的需求。
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再者，如果中臺的抽象程度低、擴展性差，則會導致中臺無法滿足前臺業務需求。這時前臺應用又因為業務本身的發展目標和壓力不得不自行組織團隊完成這部分功能，由此可能發生本應由中臺提供的能力卻最終實現在業務應用中。中臺越做越小，前臺應用越做越大。這樣一來，進一步壓縮了中臺的生存空間。
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因此，中臺既需要滿足業務的需求，但又不能過度參與業務。中臺能力的建設首先要保證投入到中臺的資源不能成為業務建設的瓶頸。中臺提供的能力要具有靈活性和可定制性，便于業務方根據規范自主完成，減少溝通成本，提升效率。
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“大中臺，小前臺”，并不意味著前臺不重要。相反，建設大中臺就是為了更好地服務于小前臺。大中臺要想發揮作用，體現出自己的價值，必須通過小前臺的引導。因此，判斷中臺建設是否成功的指標應包括：前臺有沒有使用中臺，前臺從使用中臺中獲得了哪些好處，中臺好不好用，愿不愿意繼續使用中臺。
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04 中臺的進化策略
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雖然中臺概念的提出到現在僅幾年時間，但中臺已經在這幾年中走出了自己的路徑。根據中臺的進化和演變的歷史及可能的方向，目前可以看到共有廣度和深度兩種途徑，如圖3-15所示。
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▲圖3-15 中臺的廣度和深度兩種進化策略
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廣度是指中臺所涉及的內容會越來越多，即可以認為各種中臺的不斷出現，也可以認為是一個中臺內部的共享服務中心會不斷橫向擴展，從一開始所提的業務中臺、數據中臺，逐步演化到AI中臺、技術中臺、研發中臺等。
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另一方面，一個中臺范圍內的共享能力也在擴展，從用戶中心、交易中心、營銷中心等擴展到內容中心、工單中心、成長中心等。中臺團隊如發現某一前臺業務模式很好，則將其沉淀為共享服務，從而提供更多的業務，這也是在建設和加強中臺。
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由于中臺作為中樞點同時支撐多個前臺業務，因此中臺成為打通前臺業務的最好著力點，讓不同的前臺業務可以互相借力和引流，互相促進發展。
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中臺所沉淀的共享服務能力并不要求支撐所有前臺業務，只要有多于一個前臺業務需要某一種能力，此能力即可沉淀為中臺能力，因此我們不能大而全地建設中臺。
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如果企業認為現在企業各系統的用戶管理能力需要統一，那就可以著手進行用戶中心的建設。在此基礎上，如果企業發現會員需要統一管理，訂單需要全局視圖，那么就構建會員中心和訂單中心。因此，中臺的建設是可以分階段逐步實施的，無須將所有重構全部一起推動，而后者既會增加復雜性，又會提高風險，還不能及時得到反饋。
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中臺的成長離不開前臺業務的創新。只有不斷進行業務迭代和更新試錯，對中臺提出新的挑戰和沉淀，才會讓中臺做得更好。另一方面，中臺團隊也需要有自己的產品化、平臺化建設思考，并作為新業務的孵化器。
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中臺還需要建設成為開放的體系。開放不僅僅是對企業內部開放，也要對企業外部開放。通過中臺建設，企業可以將自有的系統變為開放式平臺，從而為其他企業充分提供第三方的數據和服務。再者，中臺本身通過開放也可以充分利用其他第三方數據和服務。開放可以接口的方式，通過開放API，開創新的商業機會和應用模式。
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中臺的開放也意味著中臺需要支持個性化需求。通過抽象能沉淀共性的流程、數據模型等。但不同業務總有不同點，這些不同的需求就需要個性化的支撐。中臺和前臺一般是由不同團隊負責的。因此為了提高效率，中臺必須留出足夠靈活的擴展點，以便不同前臺業務根據其需求進行定制化擴展。
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中臺作為平臺，必然需要考慮拆分整體應用形成業務組件，通過業務抽象建模，解決共性的問題，從而更好地為業務服務。對業務問題的抽象程度越高，中臺對業務的適配度就越高，需要對具體業務參與度就越低，從而更能發揮中臺及中臺團隊的價值。因為越好的抽象越能發揮業務應用開發的創造性。
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在考慮拆分的同時，必須設計整體框架和組裝策略，即組件間的協作機制。通過協作機制，才能讓各業務組件協同實現業務場景以達到業務目標。
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中臺作為一個平臺，其本身的運營也需要數據支撐。比如需要統計和觀察中臺以API形式提供的共享能力，從而了解中臺哪些能力被業務引用及引用的頻率，所使用的參數模式等；哪些設計的接口能力沒有用處等。有了實際的數據，可更好地迭代中臺。
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關于作者：陳新宇，云徙科技聯合創始人兼首席架構師，中國軟件行業協會應用軟件產品云服務分會“數字企業中臺應用專家顧問團”副主任，領導云徙科技數字中臺系統的規劃、建設并賦能企業落地實施。
羅家鷹，云徙科技副總裁，擁有20年企業IT咨詢及服務經驗，近三年一直致力于阿里生態企業中臺賦能數字商業的實踐與布道，曾先后為房地產、酒水、日化、醫藥、農牧、物流等行業數十家頭部企業提供中臺化數字化轉型咨詢服務。
鄧通，云徙科技汽車事業部總經理，先后主導過長安汽車、一汽集團、長安福特等頭部車企以及博郡汽車、愛馳汽車等新能源車企基于汽車行業中臺的數字化營銷項目。
江威，云徙科技地產事業部總經理，領導中臺在地產方面的建設與落地，長期從事阿里中臺賦能地產行業的研究與布道，擁有豐富的地產項目實施經驗。
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延伸閱讀《中臺戰略：中臺建設與數字商業》
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推薦語：雙中臺技術領先企業阿里系云徙科技官方出品，從成功要素、建設方法論、架構設計、成熟度模型4個維度詳解業務中臺、數據中臺建設思路和方法，實現企業數字化轉型。
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「大數據」內容合伙人之「鑒書小分隊」上線啦！
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數據叔最近搞了個大事——聯合優質圖書出版商機械工業出版社華章公司發起鑒書活動。
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簡單說就是：你可以免費讀新書，你可以免費讀新書的同時，順手碼一篇讀書筆記就行。詳情請在大數據公眾號后臺對話框回復合伙人查看。
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Q:?你希望中臺都能解決哪些問題？
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的中台生态的形成：全面解读技术、研发、移动中台建设的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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