中国和台湾的真正价值只有在“炒作”之后才能看到
雷锦来自奥菲寺
量子报告| QbitAI，微信官方账号
台湾中部已经不“热”了。
如果你是2015年起的直接旅行者，很难想象在过去的五年里，关于“中国台湾”、“是否应该建设”、“是否合适”、“如何建设”等一系列的热议和讨论。
但是经过激烈的讨论，不是因为中国和台湾的虚假，而是因为它是真的，因为它的静水很深，因为它在大辩论之后找到了一个真正合适的落脚点。
那么中学领导真正的价值是什么呢？功能的标准是什么？向前行驶背后的规律是什么？
关于这一系列的“中台”问题，工业互联网的领头雁代表了罗明科技，最近已经做了充分的总结和分享。
罗明科技数据中期透视
直奔主题，罗明科技的负责人的数据是什么？
让我们看看下一个全景。
一般分为三层：
其中，底层是数据中心的“支撑能力”，工程系统也体现在这里；顶层是数据资产运营管理系统，包括数据资产分析、评估和交易。
核心层是中间的“知识授权”，被罗明科技称为“专有技术模板仓库”，被认为是大脑的核心部分。
罗明科技的这种专有技术能力，早在一年前发布“台湾产品中的新一代数据”时，就强调使用知识频谱作为载体。
时隔一年，科技数据中国(台湾)有限公司总裁刘将科技数据中国(台湾)有限公司的“核心技术体系”概括为三个维度。
第一个维度的核心是整合(EAI)。
它借鉴了历史上经典的企业架构集成(iBPMS)和企业流程集成(RPA)。
这部分技术能力是支持数据中心内核的大主板。在这个大主板中，可以根据需要去掉Plug in和Plug out，可以安排各种管理能力、生产能力和协作能力。
然而，在罗明数据中，台湾在这个维度上的特点是合作与联动。
比如客户使用传统的IT系统(比如Hadoop系统)，在构建过程中都参与到核心系统中。
因此，罗明需要做的是根据其数据“将这些新旧系统联系起来”，使它们能够迅速安排和协调，而不是创造一个新事物。
换句话说，就是在基本不改变业务的情况下，实现新旧系统的协同。
第二个维度是“异构计算”/“联邦机器学习”。
因为数据中心最终需要完成或支持，所以异构计算系统、异构数据挖掘和分析系统被有效地协调和链接。
以与腾讯云合作的“一城超脑数据”项目为例。
系统在访问多方数据时，有不同的计算引擎，比如Oracle、MySQL、Hadoop等等。
作为大数据基础设施的承载者，腾讯云TBDS选择与罗明科技合作实现云原生数据的中间平台系统，该系统集成了腾讯在海量数据存储和计算方面的经验和能力，可提供万级集群节点规模、PB级数据存储和处理能力、数千亿维度数据的二级交互查询能力，以及经腾讯95%业务验证的平台高可用性能力。
双方优势互补，从提供给用户的数据整体能力上解决了用户在技术方面的后顾之忧。
而罗明采用的这个维度可以很好的解决这个问题：
业务流程安排好之后，在分配计算任务时，必须将其中一部分推回到原来的计算引擎；其中一些运行在新的计算引擎上，如TBDS最后，对结果进行总结和穿插。
第三维度是“面向对象架构”。
这是因为对于数据中心来说，不仅要做到“所见即所得”，让用户理解和使用；也是对数据中心内部工程系统非常重要的支撑，可以保证数据中心的技术模块具有很高的可用性和可扩展性。
刘对解释道：
如果客户想增加新的业务流程，不需要找IT公司进行建设。
在数据中心工具上，画出业务流程，根据模板定义，用Excel导入，就是他们要构建的新业务流程。
罗明科技数据中国台负责人也举了一个形象的例子：
工作人员想知道哪个点，拿起来，一口气就把相关信息都出来了，很方便。
当然，对于提出的这种三维“数据台核心技术系统”，刘也坦言：
这是一个非常经典的IT和DT系统，存在了很久，但是每个阶段的表现形式都不一样。
但是，再好的结构和体系，在工业互联网领域，也要看实战效果和具体疗效。
效果如何？
罗明科技以某城市与腾讯云联合建设的大型城市超脑数据中心项目为例。
短短三个月，就能完成56个委办的数据对接，投放27亿核心平台数据。
面对如此庞大的数据量，光是数据异构的复杂性就不言而喻了。
借助罗明在中国的数据能力，加上腾讯云团队，它还在三个月内赢得了四个“一百”的战略：
云在一百个系统上
一百种核心数据的数据清单
100个政务集成服务平台落地
100万活跃用户
听起来不可思议？但是，这就是中国台湾的价值和魅力，真的是日积月累。
“积累、沉淀、再规划、再赋能”是刘给出的答案。
听起来简单，但不容易复制。
因为在罗明科技提出台内数据战略之前，它用“二手系统”启动全球测量和商业智能分析服务已经好几年了。
同时积累了大量系统的数据管理、数据应用方法论、工程系统和使能逻辑方案。
随着工业互联网时代的到来，包括To G和To B的数据转换，罗明开始对之前沉淀下来的方法论、工程体系和产品体系进行新的规划和设计。
最后，在实现了自己的业务驱动后，这个汇集了罗明科技多年的数据洞察、治理和应用的引擎，也开始展示出外部赋能行业的能力和价值，可以帮助客户实现数据资产的迭代、生产和管理，发挥其价值。
什么是中国台湾？这是中间平台，是一系列技术、规则、经验、思想的系统平台集成。
台湾中部的困难
然而，回顾过去，罗明不能说在建设数据中心的过程中一帆风顺。
Forrester首席分析师穆飞在交易中表示：
如果数据治理做得不好，就很难建立数据中心。
但是数据治理的演进方向也是不同的，包括最初的“代码的数据治理”、“项目的数据治理”和“团队的数据治理”。
在一定程度上可以说，数据治理的演进是数据中心成败的关键。
对罗明来说，这个问题也存在。
此时，一个问题可能会重新出现在我的脑海里：
真正有价值的数据中心的条件是什么？应该能经受什么样的考验？
在沟通过程中，穆飞做了如下总结：
企业需要能够处理来自多个来源的异构数据；
要求企业将原始数据处理成高质量的业务相关数据资产；
需要对数据进行端到端操作，通过高级分析形成数据洞察；
要求平台在洞察力的驱动下进行决策、产生行动、分析结果，并进行持续改进和提高；
赋能数字运营平台实现卓越运营，赋能数字体验平台与客户良好互动；
该平台应辅之以支持组织流程。
所以这也是罗明科技经过多年实践得出的中台检验标准。
当我们谈论中国台湾时，我们真正在谈论什么？
其实中国台湾并不是一个新概念。
但是围绕数据的普及，也有一些“流量明星”效应。
2015年，阿里巴巴的“大、中、小前台”一炮而红，引发了国内对数据的追捧。
然而，参与数据流的公司已经开始进入“中台建设”。
但是随着玩家的爆炸，问题也出现了，市场的疑惑也随之而来：
在数据中心，是“PPT造车”，流行的概念都是堆砌的，没有实际的产品和能力。
数据中间是“新瓶装旧酒”，只是现有产品技术的包装展示。
……
还有茅台等传统行业的明星公司，试水后自称“忽悠”。
之后形势急转直下，从热赞到热踏，最后不再讨论。
其实这也符合新技术发展的一般周期规律。
Gartner之前做过专题研究，说中国台湾遇到人气，很快就到了炒作的巅峰。
但是，只有经历了炒作后的衰落和再发展，才能真正产生它的价值。
现在，罗明科技展示了中国和台湾的真正价值。
一个强调数据和分析技术对前台业务的重用价值。
中国台湾的力量是用数据来管理业务，从而形成“数据资产”，从而打破数据与业务的壁垒。
而且越来越多的工业互联网领域的公司吃汤吃肉的案例，已经开始让更多的公司主动拥抱中国和台湾。
所以纵观中国台湾的整个进程，是时候讨论一下了：
当我们谈论中国台湾时，我们真正在谈论什么？
或者更具体的说，为什么现在会发生？为什么工业互联网最香？它去哪里？
无论是近年来行业内外去除粗选和精炼的做法，还是罗明等有代表性的公司总结的成功经验。
本质是政府和企业的多源异构数据。通过整合大数据、物联网、知识地图和多模态人工智能技术，将正确的数据推给决策者，有助于组织内部营销和运营的透明性、安全性和稳定性。
这就要求数据从一开始就要经过预处理、筛选、标注，然后在这个过程中，海量数据才能得到最高效的利用，最终才能充分发挥数据的智能价值。
比如什么？
AI，深度学习网络模型。
没错，从技术维度来说，数据的中间不就是一个巨大的AI模型吗？只是中办的要求。在工作过程之前和之后，模型需要高度自动化和智能化。
从这个维度可以更好的理解为什么中国和台湾会在2016年左右达到“炒作之巅”。
今年不是AI最火的一年吗？
以前只有消费互联网公司，或者说这些企业的内部部门，完全实现了对数据流的完全治理。
然而，随着深度学习对人工智能复兴的推动，曾经无法实现数据结构化的工业互联网领域现在可以数字化、智能化和自动化。所以随着AI的复兴，数据中心已经到了难以添加的地步。
只是中国台湾听起来容易，做起来不容易。很多传统企业把它当做一种魅力，当成精油，机械复制。最终，他们不仅没有降低成本和提高效率，反而凭空消耗了资源和精力。
那么，为什么像罗明科技这样的公司可以成为一个中间平台，发挥它的价值，并授权行业——帮助别人搭建一个中间平台呢？
以上总结提到了开始和探索实践的原因。
但大道通简万佛朝。真正使罗明中台脱颖而出的，可能与其思想和对中台本质的认知有关。
在罗明科技2020年年会上，创始人吴明辉向全体员工致辞。
其中，重点是在经过长时间的探索后，将中国台湾作为智能时代的管理思想平台，这需要从战略大局上围绕中国台湾进行改变。
过去，谈论中国台湾总是数据、商业或项目，但这都是盲人的感觉。
然而，以中国台湾为思想和管理方法论的罗明创始人的总结和思考表明，要真正建设中国台湾，需要相应地调整组织、团队和认知。
俗话说，天变，道也变。
既然中国台湾是数字化、智能化产业转型升级的产物，那么做好中国台湾就是让企业在数字化、智能化时代生存下来。
你说什么？