DT时代，大数据成为人们谈论的焦点，2019年更被誉为数据中台元年。人人都在谈数据中台，却不是所有人都清楚，从历史逻辑来看，中台或者数据中台从何而来？
少数清楚这段历史的人中，有一位大数据老司机，人称「才院长」，他是回答这一问题的最佳人选。
他叫才言。奇点云首席战略官，9年大数据老司机，「数据交换区」专利操盘手。
9年之前，才言初次踏入阿里巴巴大门。对才言来说，揭示未来趋势是个脚踏实地的研究历程，与其研究复杂的经济结构变化，不如抓住简单而明显的趋势，阿里巴巴是一个趋势，而数据则是下一个。
数据中台从何而来？才言用其亲身经历为我们回答。
01 缘起：作为生产要素的数据
在入职阿里之前，才言是管理咨询公司的一位战略咨询顾问，努力帮其客户理解趋势的同时，也在为自己寻找趋势。他发现，商业世界最不容忽视的一个简单趋势是，企业的数据正在变得越来越多。
才言清晰的记得，「2012年，大数据之所以兴起（的背景在于），有句话反复出现：人类迄今为止生成的数据中，有90％是在近两年内产生的。」
2011年，才言在在阿里研究中心（现阿里研究院），研究电商服务业并且以研究者身份进驻淘宝商家事业部，见证了淘宝数据开放的过程（API每日调用量千万次到百亿次）。
2011-2013 海量数据如何塑造新商业？
进入阿里之后，才言一头扎进了数据的海洋。他第一份工作是利用alibaba.com上的数据来预测中国的进出口。他发现，互联网数据颠覆了传统的宏观经济指标的抽样采集工作，互联网数据的加工可以做出全新的宏观经济变量。
「（在阿里研究中心的）这段经历部分回答了我的疑问：海量数据对商业世界有什么影响？——如果一家公司的数据极为丰富，会发生什么？能够有什么启示？」2009年，阿里研究中心发布网商报告，提出「海量个性化」这一新概念，才言也随之找到了自己的兴趣点，也有了越来越多发现。
因为研究电商服务业，他发现，从 「数据是生产要素」这一命题展开对新兴行业探求的话，数据是有成本的，而且一定程度上成本高昂，跟大家认识到的「数据几乎零成本复制」完全不同。不仅如此，在良好的用户体验这一约束下，数据的采集也有机会成本。从这两点来看，数据是稀缺的。它具备生产要素的特点，会极大影响企业的商业模型。
因为研究电子商务生态系统，他接触到同事们把理论物理的复杂系统分析方法引入到研究中来，第一次看到淘宝数据展现出的「自然分布律」适用于淘宝女装卖家，第一次用「连通性」等理论物理语言重塑产业研究。顿时，他感觉数据极为丰富之后行业研究这个职业都要变天了。
他从品牌商品在网络渠道的实时渠道数据里，第一次观测到品牌商「渠道灰度」：随着时间的延展，商品（某类sku）的价格和数量变动的情况，实时反映了渠道结构与关系。「在线下人们只是感知到这个规律存在，而在数据极其丰富的线上，借助强大的计算平台这些都得以直观展现。」才言说。
才言对数据的认知在改变的同时，他也在思考，阿里的生态可以利用阿里的数据做些什么？
才言当时的本职工作是对淘宝生态业务的跟踪研究，需要思考淘宝开放平台（以及服务市场）的运转机制究竟是什么？应该是什么？需要解释的是，淘宝开放平台即后来为人们所知的共享服务平台（即阿里的业务中台），不光服务淘宝还服务外部，职责是把淘宝的数据开放给淘宝认可的合作方。其中，数据服务的方式是API服务方式。
在做业务的过程中亲手实践了「封装API服务ISV」，才言陆续意识到问题所在：从供给需求的角度，自2010年起经过三年多的数据开放现有的1000多个API覆盖范围极广，但平台供给给市场的数据数量和类型是有限的，导致了交易市场上的ISV的APP供给也是有限的（超过6000多个），使得市场竞争趋于同质化。然而在API封装的过程中，大量的数据、算法因为过严的安全审核无法对外开放，一定要去寻找新的数据服务方式。
2012年阿里巴巴同步「聚石塔」发布而诞生的CDO（数据平台部），极大地刺激了才言。在2013年的淘宝服务商大会上，才言提出了「在CDO的基础上构建新的电商服务业」的想法，并且随后就转岗到了CDO。
2014-2015 A如何用B的数据？
「到岗第一天的会议里，老A讲到淘宝数据还处在自给自足的原始状态。各种光怪陆离的情况层出不穷，」才言回忆起CDO，不禁哈哈大笑：「当时有个实习生刚入职3个月，表的生产总数全淘宝第一。还有个资历非常深的BI因为在公司工作很久，合法积累了很多数据使用权，于是很多团队的算法合作不得不找他，因为他有数据霸权。有了计费计量之后，有个勤奋的员工在宽表里跑一段sql，花掉上百万RMB，太可怕了。更可怕的是他的工作后来经过审计还是合理且必要的。」
这大概就是数据极为丰富之后如何治理的最初状态。
春江水暖鸭先知，阿里巴巴的状况也将预示着数据如果进入有序的提供价值的状态时，商业世界变化极大。当时，CDO团队所共识的大数据理念是「数据从业务中来，回到业务中去」，共同的愿景是解决「A如何用B的数据？」的问题。
才言在CDO做的第一件事就是担任商家数据中心（2015年迁回淘宝后改为品牌数据银行）PM。这一项目首次尝试把商家散落淘宝的所有数据大集中，解决商家在经营决策中的数据工具问题。
在梳理某知名淘品牌的商家数据时，他大吃一惊：商家想要看一份正式的BI报表，但这份BI报表的数据源分散在13个淘宝的部门，而依据阿里集团数据安全规则，谁生产数据谁对数据的使用负责。这些数据存储在不同的数据库、不同类型的数据库，甚至不同的计算集群。在技术上尽管当时CDO做出来了享誉阿里的DXP数据交换平台，但割裂的数据如何通过可信可靠的方式对内对外服务？显然还有很长的路要走。
商家数据中心应该实现什么功能？为了了解商家需求，才言找了大（年收入十亿级别）、中（年收入亿级别）、小（年收入千万级别）三家典型商家进行试验，商家数据中心第一次尝试把淘宝给商家用的数据尽量集中，方便商家加工数据，继而做分析和洞察。这也是淘宝生态里第一个BI工具（数云NewBI）的缘起。
「大数据最终会影响各行各业，要想在这个行业做出点什么，我决定两步走，一是扎实的基本功，尽可能熟悉基础的大数据技术。我花了接近两年的时间，把数据平台CDO最重要的3个引擎——BI引擎、推荐引擎、营销引擎都做了一遍。二是在工程实践的基础上尽可能掌握行业实践。了解多行业多领域就会触类旁通，只呆在其中一个环节导致视野变窄。」他说道，「很幸运，在深入电商4-5年后有机会在阿里这个大平台上从数据的角度接触几乎所有行业，明白了数据平台最重要的框架结构和主要应用场景。」
在挖掘数据的业务价值、推动数据在业务中应用方面，标志性的事件是TCIF（淘宝消费者信息库）——统一拉通阿里的消费者数据，并进行标签化，形成了3000个消费者标签。这些标签在具体的使用过程中，才言接触到了「表级别字段级别的数据开放」、接触到数据交换区在阿里各BU的推进。
「我的小伙伴把友盟等BU的数据上云，对于那些没有上云的BU比如UC，他们如何合理合法合规且安全地使用TCIF以及TCIF延伸出来的数据服务。这是我当时的工作。」对比之前在淘宝开放平台的工作，才言认为，数据安全和数据价值是相对而言的，重要的是数据技术本身在不断演进，以API形式开放的形式是数据开放方式里未来一定不是主流，这也是他从计算广告的实践中获得的认知。
以智能广告为例，整个页面从请求广告、智能推荐、调取广告素材并展现，整个过程就200ms。数据服务是一个高速运转的闭环链路，数据金矿若想被服务商更好地利用，主流不是API开放的方式。
2015-2017 如何让数据产生价值？
2014年的阿里技术论坛上，后来的奇点云创始人兼CEO行在（张金银，TCIF创立者）发表演讲《大连接》，认为大数据的本质就是大连接。「这一点我非常认可。」才言提到：「如何让数据产生价值，第一件事就是数据要连接。有些一些脏活苦活累活必须要干，这是有价值的。」
自2012年7月成立以来，阿里内部各BU在马总「one company」战略下持续推进数据大连接、大集中。
在连接的过程中，数据和业务逐渐实现双赢。以TCIF为例，一方面行在团队通过 TCIF 服务集团内部各业务方，另一方面业务方使用数据服务的过程中，也产生数据回馈CDO的ID mapping服务，使之更强大。从实践出发，行在总结了「数据共建共享」的数据交换理念。
出于对「大连接」和「共建共享」理念的认同，才言参与了行在主导的数据项目——整合阿里上市前后收购的全资子公司之间的数据，进而推动数据交换区。
作为「数据交换区」专利的落地操盘手，才言帮助UC第一个成功使用专利成果，合规地使用阿里巴巴集团的数据。经过半年多的努力，阿里巴巴前20个数据交换区多数都是才言建立，他认为数据交换区是数据平台未来的最高阶应用，「最狂妄的时候我有这样的错觉：没有数据交换区的数据平台都是扯淡」。
「我们发现在数据使用的过程中存在奇点。」才言复盘数据交换这件事的意义时谈到，「先有需求再有供给。业务方是要到知道业务可以数字孪生，业务可以数字化；知道业务提升的瓶颈，感受到痛；他知道他需要什么数据时，数据交换才会发挥价值——这个临界点就是奇点，这个临界点过后AI跑出来的效果才可能超过业务专家。」
那年一个重要变化是，阿里云内部提出了要从DBA到DA（Data Architect，数据架构师），才言转岗成为第一个DA：「真正的DA大多对各类计算平台很熟悉，懂数据架构，知道算法如何工作，且能够深入业务场景。只有这样，他们才能和机器一起在生产率上超过业务专家。」
