一个读者看到我前段时间的一篇关于数据中台的文章，加我微信简单聊了几句，我相信很有代表性。
“唐老师，现在数据中台业务不好搞了啊，我们现在和企业完全没有议价能力，感觉被强行拉到了传统软件的商业模式里面去了，陷入了低价竞争”
“那可不，现在企业就是像采购普通软件一样的模式在采购数据中台，对于 IT 部门来说，差异点可能就是组件多了些，运维起来稍微费劲了点。”
“前几年整个业务的卡点在交付团队，客户多到交付排期都要一个多月，现在，交付团队砍了一半了，还是不饱和。”“这不是企业个例，而是很多独立中台厂商的普通情况。在存量竞争时代，狼多肉少，各家都吃不饱。”朋友们，时代变了。

还记得几年前，“数据中台”这个词在技术大会、企业战略报告中频频出现，被视为数字化转型的关键支撑。

彼时，企业竞相启动数据中台项目，仿佛没有数据中台，就跟不上时代步伐。

然而几年过去，热潮退却，单独立项的数据中台项目越来越少，企业对它的热情不再高涨。

是概念炒作过热，还是数据中台没兑现预期价值？

或许问题更复杂。

随着企业竞争环境变化和人工智能的快速发展，数据中台正处在变革的十字路口。

01数据中台风云

1.1 从“数字工厂”到“迷茫的中台”

数据中台的初衷，是通过数据治理打破数据孤岛，让数据更好地服务于业务。

它被形象地比喻为一座“数字工厂”：数据从各个业务系统汇聚而来，经由中台加工清洗，最终输出为业务部门可直接使用的数据产品。

这种模式在概念上十分美好，但实践中，许多企业却发现，中台建设往往事倍功半，价值难以落地。

根本原因在于数据中台的价值链过于漫长。

企业花费大量时间和成本建设数据中台，但短期内难以看到显性收益。

尤其是在存量竞争时代，企业的每笔投入都希望快速带来业务成效，而数据中台的建设周期和回报周期往往无法匹配这一需求。

1.2 存量竞争环境下的数据中台困境

另一方面，市场从增量转为存量，企业开始更关注精细化运营，而不是简单的扩张。

数据中台作为基础设施，无法直接贡献收入、也很难衡量降低了多少成本。

这种间接价值在增量市场环境中或许还能被接受，但在存量市场中，企业更倾向于投资能直接带来业务价值的工具，比如营销自动化、客户洞察平台等。

而数据中台的问题还不止于此。

许多企业在建设过程中，将中台视为“万能工具”，希望它承担主数据管理、指标体系搭建等多重角色，导致中台项目目标不清晰，业务部门无法理解其价值，IT团队也难以向管理层解释清楚。

1.3 AI 的崛起对数据中台的冲击

AI技术的快速发展，尤其是生成式AI的出现，让企业看到了更直接的数据价值转化路径。

过去，企业需要通过数据中台对数据进行清洗、建模，才能支持业务决策。

而现在，企业可以借助AI工具，直接从业务数据中生成洞察和决策建议。

这种“跳过中台”的模式，让数据中台的角色进一步被边缘化。

以营销场景为例，传统方式需要先将客户数据汇总到中台，再经过数据处理生成客户画像，最后输出给业务部门。

而AI工具则可以直接分析原始数据，生成精准的营销策略建议，极大缩短了数据处理链条。

在这种背景下，企业更倾向于投资AI工具，而非庞大的数据中台项目。

总之，数据中台距离业务价值太远、存量竞争时代企业自身的预算调整以及 AI 时代，新工具新思想对数据中台的冲击，都导致市场对于数据中台的立项极度下降。

02数据中台背后的技术与人才

2.1 技术架构与业务脱节数据中台的技术架构往往过于"重"和"远"。传统的数据仓库式架构，需要经过复杂的ETL过程，导致数据处理周期长，难以满足业务快速响应的需求。即便是现代的湖仓一体架构，虽然在技术上更先进,但如果不能很好地对接业务场景,依然会陷入"技术导向"而非"价值导向"的困境。真正的挑战不在于技术有多先进,而在于如何让技术直接服务于业务目标。微服务架构的引入本应让数据能力更贴近业务需求，但很多企业在实践中过度追求技术的"优雅"，反而使架构更加复杂，离业务价值更远。

2.2 人才断层加剧价值落地难题数据中台团队的组织方式也是价值落地的一大障碍。技术团队往往过于关注技术本身，而缺乏对业务的深入理解。业务团队则期待快速见效，难以理解中台建设的长期价值。特别是在当前环境下，企业既需要精通数据技术的工程师，也需要懂业务的数据分析师，更需要能够连接技术与业务的复合型人才。这种人才的缺失，直接导致数据中台难以准确识别和响应业务需求。

2.3 被错配的数据中台网上很多文章在彻底否定数据中台的价值，误导了很多人。我始终认为，数据中台是数据的“中央处理及输送工厂”，只是，对于很多企业来说，这个工厂太大了、太重了、甚至不太能匹配企业的发展现状。
就像中央厨房一样，很多时候需要企业有一定的规模，至少有 3 家及以上店铺吧，否则中央厨房再多好处，也发挥不出来。

换句话说，数据中台建设不应是“一步到位”的大工程，而应采用“场景驱动”的策略。

企业可以从一个具体的业务场景出发，先验证中台的价值，再逐步扩展中台能力。

这种小步快跑的建设模式，既能降低风险，又能更好地适应企业的投资逻辑。

03数据中台的下一站

AI技术的发展为解决数据中台的价值落地提供了新思路。不同于传统的数据处理方式，AI能够更直观地将数据价值转化为业务洞察。例如，在销售场景中，传统数据中台可能需要经过繁琐的数据处理才能输出客户画像。而通过AI赋能，可以直接基于原始数据生成营销建议，大大缩短了价值转化链条。在客服场景中，AI驱动的智能问答系统可以实时调用数据中台的知识库，直接服务于客户需求，使数据价值即时可见。

也就是说，未来的数据中台，将不再是单纯的数据加工工厂，而是一个融合AI能力的“智能中台”。

它不仅能自动完成数据采集、清洗、加工，还能实时生成数据洞察，甚至具备自学习、自优化的能力。

这样的智能中台，不仅能够支撑业务数据需求，还能帮助企业更快地实现智能化转型。

这种从“被动支撑”到“主动赋能”的角色转变，将是数据中台未来发展的重要方向。

只不过这种预期能否短时间内达到，还不得而知，毕竟 AI 和业务侧的结合还不够深入，很少有企业基于 AI 真的做到智能化业务运作。

但，这一定是数智时代企业管理者们预期达到的样子。

04小结

数据中台的黄昏，并不意味着它的终结，而是企业数字化转型从“概念驱动”向“价值驱动”的必然结果。企业越来越务实，追求能带来直接业务效果的工具和平台。

数据中台要想重新焕发活力，就必须与AI深度结合，从“数据工厂”转型为“智能助手”，为企业提供真正的业务价值。

这样的数据中台，才真正有可能在未来的数字化转型浪潮中再次站上舞台中心。