作者：甘云锋，数澜科技创始人＆董事长
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
*本文节选自甘云锋2021第三届中国·数栖大会主题演讲《数据中台下一个五年》
数据中台相信大家都不陌生，2021年是中台被推到台前的第五年，今年大家能非常明显地感受到热度在逐渐消退，甚至市场上不时冒出消极的声音。
作为国内首家数据中台服务独立供应商的创始人，在这五年中，我也时常被客户、媒体记者、同行问到一个问题——“数据中台是不是一个炒作的概念？”遇到这个问题，通常我会反问一句“您觉得云计算是不是一个炒作的概念？”
答案当然是否定的。毫不客气地说，云计算走到今天，已成为21世纪最伟大的商业模式之一。但大家可能很难想象，十年前，云计算正在被挑战、质疑。李彦宏称其为“新瓶装旧酒”，马化腾评价“为时过早”，但到今天，我们不难发现，质疑云计算是否为概念炒作的声音已经消失了，“上云”成为了社会大趋势。
任何事物的萌芽和发展，一定有其前提条件和土壤，还有最重要的时间。云计算如此，数据中台同样如此。
数据中台的诞生，大多数人会认为它源于马云的一次海外出差。但我却认为，数据中台是企业进入DT时代的必然产物，是一个不可逆的趋势。
回顾过去三十年的中国企业信息化发展历程，我们不难发现，企业在不断持续进行“业务数据化”，通过在IT方面投入和建设，不断将发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据的形态沉淀了下来。随着DT时代的到来，当企业意识到这些“隐藏的金矿”，想要加以利用时，才发现诸多瓶颈与痛点。
企业系统的多样性和多态性，产生了多源异构数据，导致“数据孤岛”“数据烟囱”；多云环境导致IT架构复杂，底层数据无法产生连接；缺乏标准的数据资产体系，数据价值得不到释放……
在这样的背景下，数据中台应运而生，它的最本质目的就是让数据用起来，通过自身平台能力和业务对数据的不断滋养，形成一套高效可靠的数据资产化体系和数据服务能力，进而促进企业敏捷式创新。
在推向市场的5年多时间里，数据中台这个新的事物正逐渐改变数字化转型生态。2022年，数据中台即将踏入一个新的五年，在这里，我想和大家分享数据中台未来发展的五个重要趋势。
第一个趋势：数据服务化
目前，数据存储技术已达到一定成熟度。信息化时代所积累的大量业务数据，存放在不同的信息系统中无法打通，未来需要一种多云适配能力，能够丝滑无感地调用数据，使得客户感知不到数据的来源和落地。而这种能力主要体现在三个方面：
- 第一是传统数据存储技术与云计算数据存储技术的连接；
- 第二是国产数据库适配，随着国内数据库产业快速崛起，国产数据库替代以及国产数据库和国内数据的融合成为大趋势，国产数据库适配将会变成企业、政府的基本需求；
- 第三是线上和线下数据、结构化和非结构化数据连接，过往的ERP数据是结构化的，而监控音视频的数据是非结构化的。结构化与非结构化之间如何适配，是挖掘“数据金矿”的重点和难点。
综上，我们大胆预判：未来，数据存储将全面服务化，不再是单一的基础模式，而是一种组合能力。
第二个趋势：向操作系统方向演进
数字化转型过程中，会应用特别多的数据处理技术，例如区块链、AI建模本质都是一种数据处理技术。但技术发展永远都会快于人的认知提高，无论是企业还是政府，无法做到追随每个领域的技术演进。于是，我们设想，市场上将兴起“数据处理技术适配”。
而什么叫数据处理适配呢？过去数据处理技术，需要在多云、多平台、多数据库之间来回切换，而在未来，我们可能通过统一操作界面就能够完成。
结合第一个趋势，我认为数据中台接下来会往操作系统的方向演进，未来成为真正意义上的数据操作系统。
第三个趋势：变为数字化转型的基础技术平台
数字化转型的核心在于将企业、政府信息化时代“业务数据化”所产生的数据，进一步业务化赋能。在接下来五年，数据中台将承担这一重要职责，进而慢慢落地成为数字化转型的基础技术平台。
无论什么样的业务体系，所有产生的数据都能够通过数据中台加工、应用。这也意味着，未来，在数据应用领域即将孵化出一些新型产品或者技术。
第四个趋势：DPaaS平台化
再大胆推测一下，未来五年，数据中台往服务方向走，不再是单个的场景或是应用，而是作为DPaaS（Data Platform as a Service）平台独立存在，向下承接Iaas的适配能力，向上扩展Saas的适配能力。
第五个趋势：第三方服务商兴起
在数据中台市场中，客户侧的顶级企业肯定会第一时间选择自建，但我们预测，绝大多数企业将受困于自身的业务逻辑、业务框架，视野逐步被限制，最终会以更开放的心态去接纳第三方服务商。
以史为鉴，ERP、数据库、操作系统……历史上每一款企业级数字化应用都无外乎如此。
小结
以上就是我本人对未来五年数据中台趋势的预测与解读。
以前软件时代，有个经典名句是“软件定义未来”，但在未来5年，我们将会看到另一个核心关键词——数据定义未来。
我们非常清楚数据的能量，它知道所有过去，也能够预测未来，而我们目前要做的，就是将应用数据的这一套能力构建好。
