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近日，Gartner最新發布了《2021年中國信息通信技術成熟度曲線（Hype Cycle for ICT in China, 2021）》。相較于去年的版本，今年的版本新增了“低代碼開發平臺”，同時保留了“數據中臺”。

從Gartner觀察來看，數字化轉型相對較成功的企業都是業務驅動而不是技術驅動，都是定義了業務場景之后，倒逼技術進行匹配。因此，Gartner更愿意將“數字商業科技整合平臺”的概念普及。換言之，Gartner認為數字化轉型是數字化的業務轉型，而不同行業對于數字化業務的需求各不相同，因此建議應該“聚沙成塔”——按照優先級構建出一個虛擬平臺，這就是“數字商業科技整合平臺”。

顯然，Gartner試圖從一個更加通用的角度，審視“中臺架構”這一中國市場的特色技術方案。實際上，自阿里提出“中臺架構”以來，中臺架構得到了業界的廣泛關注，各類中臺架構和中臺方案如雨后春筍般涌出，不同行業的中臺架構有著不同的特點。特別是消費類企業的中臺架構，與工業類或B2B類企業的中臺架構，在業務中臺方面有著明顯的不同，而主要相同的則是數據中臺，這也是Gartner在今年保留了“數據中臺”的一個重要原因。以數據中臺牽引企業數字化轉型確實是很復雜的工程，但萬變不離其宗——工程不是顛覆而是兼容和協同。人們經常說技術棧，是一套一套的技術形成各自體系，既需要繼承傳統經典的技術，也需要協同后來的新技術。以前是通過數據湖方式，但后來證明這條路適合下游末端分析，但不適合組織協同和共識，于是有預見性的供應商會采取聯邦協同技術，比方說：明略科技集團。
可以說，明略科技的數據中臺是在實戰中總結出的一套方法論與完整的技術體系，以數據中臺牽引數字化轉型、支撐新舊業務的連接與轉換，是企業面向未來的戰略布局。

首先，明略科技的數據中臺，解決了很多實際政企IT環境中的問題。例如，EAI、iBPMS等其實是傳統的企業技術集成界面，為什么明略科技沿用這些技術呢？明略科技數據中臺的數據業務流程管理，其表現形式與過去的BPM、OA、ERP中的中間件一樣，這樣做的目的就是讓用戶體會不到差別。但是，表象之下的實際技術其實已經發生了重大變化。
其次，明略科技的數據中臺，在交互和形態與過去的交互體驗很類似，這讓用戶很容易就上手，因為界面很熟悉，但是明略科技可以做到多集群，異構集群，異構云的業務流程編排，可以迅速在多集群和異構集群之上編排出新的一套業務流程。例如，內地某城市的業務部署在不同云上，明略科技可以實現不同云、云與本地IT之間的異構協同與聯邦協同，

讓不同技術能夠協同管理、協同工作。明略科技的數據中臺，是作為大數據基礎設施的承載，在新型大數據引擎上，選擇與騰訊云TBDS合作，實現云原生數據中臺體系，集成了騰訊在海量數據存儲計算上的經驗和能力，可以提供萬級集群節點規模、PB級數據存儲與處理能力、上千維度千億規模數據的秒級交互式查詢能力、以及經過騰訊95%業務驗證的平臺高可用性能力。雙方優勢互補，在為用戶提供的數據中臺方案整體能力上，解決了用戶在技術側的后顧之憂。

而明略科技的數據中臺之所以選擇聯邦協同而不是數據湖，并不是數據湖技術不好，數據湖有其優勢，特別是數據集中到一起后，工程設計和效率都可控。但數據湖往往忽略了一個問題——組織和用戶是活在現實當中，不是活在技術里面。作為組織來講，容易出現爭搶利益的現象，因此數據壁壘解決不了，導致數據湖出現問題。而之所以轉向聯邦協同，這是因為聯邦依托于契約精神，而契約精神則是雙贏的。

在明略科技看來，數據中臺不是簡單地完成調度和流程編排，而一定要把已有的系統、現有的系統和新的技術體系關聯起來，讓它們互動，這才是挑戰所在。

總體來看，明略科技數據中臺架構的底層接入了多元異構的數據源，通過數據標準化、數據質量管理、數據安全、增強元數據、運維管理體系等完成數據資產常規的運營管理。在此之上通過增強數據操作系統，解決數據中臺價值的發揮和開發。數據全生命周期作為一種管理體系，對數據的接入、整合、加工、消費等進行全生命周期的管理。之上的數據資產運營平臺，從運營的維度對數據資產做綜合分析，包括數據資產分析、數據資產圖譜、數據資產交易等管理體系。

總結來說：Gartner的2021中國ICT技術成熟度曲線，更多的反映了甲方企業對技術未來投入的視角，強調技術創新對于業務的影響力以及真正創造業務價值。把新技術用于生產實踐，這是中國ICT技術成熟度曲線的未來走向，這也反映了數字化轉型的下一階段：把技術與業務相結合，從業務場景倒推可落地的技術方案，這也是數字技術創新的錨點。

無獨有偶，去年國務院國資委正式印發了《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，數據中臺作為企業數字化落地的關鍵技術，幫助各行各業全速進行企業的數字化重構與轉型。明略科技的數據中臺作為從實戰中走出來的技術體系，與政企的IT現狀相結合，在繼承已有體系的基礎上，關聯和集成新的體系，真正把數據中臺落地，進一步通過數據中臺的建設推動政企數字化轉型，幫助政企腳踏實地的進入數智化時代。