对标阿里？有没有想过你的中台只是废纸？

以上三种评估方式的体系化程度很好，但存在二个问题：

一是由于数据中台本身就没有清晰的定义，因此以上的评估实际变成了针对企业整个数据管理体系的评估，数据中台业务化，服务化，开放化这些特点没有很好体现。

二是基于这些评估标准很难快速、清晰的看出各个行业数据中台之间的差距。因为大家在各个方面或多或少都做了些工作，你说它有吗，有，没有吧，存在度的问题，而这个度涉及的维度又太多了，你其实搞不清楚哪个维度更为重要。

比如数据治理做的很好，但服务化很差，你说这个数据中台到底先进不先进？

《数据中台》这本书里提到了数据应用成熟度的4个阶段，虽然简单但更有现实指导意义，如下图所示：

 

解读这张图我觉得有二个核心要点：

一是明确每个关键技术点只在一个阶段出现，级别高的默认拥有低级别所有的关键技术点，这样就比较清晰。

二是在某个阶段具备的关键技术点必须在企业广泛使用，普及度至少在50%以上，比如灰度发布，如果你这个企业只是在一些边缘应用中采用了灰度发布技术，那么不能说满足了云原生的第三阶段灰度发布这个要求。

用这张图去评估每个企业的云原生水平，就可以得到一个大致的分数，大家互相之间可以做个比较，比如一些先进互联网公司可能在3级以上了，而你这个企业可能刚刚到了2，因为你一点灰度发布能力都没有。

基于这个指导原则，这里给出了数据中台的成熟度模型，其从能力建设和业务驱动2个维度，围绕系统灵活性、工具高效性、数据共享性、服务丰富性、智能化水平等要素来定义数据中台成熟度四个级别，如下图所示：

（编辑：长春站长网）

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