各个行业的企业似乎都想做数字化转型，建设业务中台，但是中台到底是啥，需要我们提前了解和学习，本文就是我的学习总结，希望能对你初步的理解中台这个概念有所帮助。中台这个东西，现在业界并没有一个完整的标准定义，每个人的经验和视角也不同，因此可能一百个学习者心中会有一百个 mes系统中台。

（1）中台是什么？

企业级能力复用平台！

（2）如何构建中台？

一句话概括：“以用户为中心，从战略入手，愿景为指引，用科学有效的方法，步步为营沉淀企业级能力，辅以必要的组织与系统架构调整，方得中台。”

（3）中台的价值是啥？

中台为前台而生，专注于为前台赋能，沉淀企业的能力与复用，提升企业的客户响应力。

        中台是一个偏业务层面的概念，技术上并没有带来什么新的东西。其实，只要你了解微服务、DDD、DevOps、敏捷开发等就足以做一个合格的中台开发者了。当然，做中台不一定就需要微服务架构，而别人使用微服务架构可能也不一定建设的是中台。

构建数据中台，通过大数据赋能业务。

        相比传统数据业务，大数据业务的优势在于，通过整体规划智能化的数据应用，来推动业务创新。这就是企业数字化转型的业务内涵。这些数据智能应用需要将业务经验和解决方法论、全域的数据模型，与算法模型相结合，我们称之为“业务智能模型”，它的价值在于“降本增效”。

       要做好有价值的业务智能模型，离不开高质量、高可用的、全域的数据中台，数据治理就显得非常重要。“数据治理”是企业数字化转型中典型的大数据技术问题。

       数据治理，解决的是“业务越来越复杂而数据现状的脏乱差”带来的挑战。如何合理规划数据结构？如何规范定义数据？如何有效管理数据资产？如何安全分发使用数据？这都需要一套完善的数据治理体系，驱动企业数据化运营转型。

(4) 平台化：提升用户响应力

        在互联网时代，用户才是商业战场的中心，互联网公司们纷纷借助平台化，以实现快速响应用户的需求。无论各行各业，企业的核心能力都是：用户响应力！因此，传统企业也需要进行平台化转型。这里的平台化，主要侧重于IT能力的去重，属于Cost Saving（降低成本）的策略。

（5）中台落地

建设方法论支持：D4模型

    ThoughtWorks把中台从整体规划到落地交付的过程划分了四个不同的阶段，包含了两次发散与收敛的过程。这个模型的主要受众应该是CIO、信息部总监、业务架构师等等；

第一个D：Discovery：企业战略的分解及现状的调研，目的是建立一个对企业和行业的全面视野，尽量发散收集大量信息；

第二个D：Define：　这一阶段，主要是对Discovery阶段收集的信息进行分析和收敛，最终形成企业的数字化全景规划。这个过程中，需要对跨业务线的业务梳理进行重合度分析、探索企业核心问题域（使用DDD）以及形成具体的实施路径规划。

第三个D：Design：首先，确定中台产品愿景，确定业务梳理范围（收敛聚焦区域）。其次，细粒度地进行业务梳理，回到业务本身，从问题域出发，以用户为中心，进行用户体验设计和业务服务蓝图的梳理，比如采用用户体验旅程图+服务蓝图等；最后，确定要实施的最小可用品MVP，来一个端到端的纵向切分的薄片进行验证。

第四个D：Delivery：　第一步：组建中台建设团队，这支队伍应该有战斗力。

第二步：结合精益思想与敏捷实践进行中台的具体研发过程。精益思想的核心目标是消除浪费，创造价值，整个研发流程其实也是一个复杂的系统性工程。

第三步：中台的运营、治理与演进。可以采用三层SLA用户划分机制，优先支持高层用户的响应，构建不同层次的运营体系，从而实现资源的合理调配。