大中台小前台去中心化

㈠ 「小前端，大中台」是什麼意思

前台和中台本質上是工作分工的問題。比如，某部門要開發一款App，是部門內部（大前台）自己組織一套技術、產品、設計、運營的團隊，還是集團為其提供資源（大中台），由專門的技術團隊來幫助其開發、設計產品等等。
所以說， 「小前台+大中台」的運營模式，就特種部隊（小前台）+航母艦群（大中台）」的組織結構方式，以促進管理更加扁平化。十幾人甚至幾人組成的特種部隊在戰場一線，可以根據實際情況迅速決策，並引導精準打擊。而精準打擊的導彈往往是從航母艦群上發射而出，後方會提供強大的偵查火力後勤支援。所以如果中台沒有辦法承接前線的需求，前線就會不認可它服務的價值。

㈡ 城市去中心化是什麼意思

去中心化（英語：decentralization）是互聯網發展過程中形成的社會關系形態和內容產生形態，是相對於「中心化」而言的新型網路內容生產過程。

去中心化，不是不要中心，而是由節點來自由選擇中心、自由決定中心。簡單地說，中心化的意思，是中心決定節點。節點必須依賴中心，節點離開了中心就無法生存。在去中心化系統中，任何人都是一個節點，任何人也都可以成為一個中心。任何中心都不是永久的，而是階段性的，任何中心對節點都不具有強制性。

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在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。

隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。

㈢ 位元組跳動三個核心部門是什麼

原因如下：

一方面是抓住了移動互聯網的趨勢紅利，同時擁有核心技術，另一方面有一套合理的組織架構和管理模式去激勵團隊和個人，形成了自我驅動的公司。

1、位元組跳動公司從成立以來，先後抓住了移動資訊分發和短視頻這兩大風口。其中移動資訊分發的產品「今日頭條」採用的是信息流的形式，同時結合了人工智慧演算法技術，讓今日頭條從眾多資訊分發APP中脫穎而出。

同時進入2016年又推出了抖音產品，卡位短視頻的風口，目前抖音成為短視頻行業的超級app，DAU超過4億。今日頭條+抖音已經成為位元組跳動公司的核心產品，也成為整個位元組跳動系在整個移動互聯網搶佔用戶時間方面最有利的產品。

2、位元組跳動公司的運營能力與產品運營策略。

位元組跳動公司在產品運營上形成了「獲取用戶、商業化回籠資金、訓練產品提升粘性、獲取更多的用戶」的整體產品運營的正向循環，讓公司能夠有很好的造血能力。

同時採用矩陣式產品運營的方式，卡位不同年齡段和不同人群，擴大了位元組跳動公司產品的市場佔有率。在此基礎之外，拓展垂直領域，比如：教育、汽車等。

3、公司的核心技術能力和適應移動互聯網的產品飛輪發展模式。

位元組跳動公司的發展思路是以演算法為核心，從底層飛輪向外圍飛輪擴展，多層飛輪演算法共享，用戶資源互通，共同驅動頭條系產品快速佔領細分市場。

比如說位元組跳動公司最早是以今日頭條 APP 為起點，形成初始的用戶沉澱和演算法模型後，內部孵化出火山小視頻（後改名抖音火山版）、西瓜視頻和抖音三款 APP，快速佔領短視頻、小視頻領域。

演算法是驅動底層飛輪轉動的核心，通過演算法推薦優質內容提高用戶使用體驗，進而實現用戶的留存和變現。

位元組跳動公司首先是以今日頭條為核心，完成了大量用戶的沉澱。而西瓜視頻和火山視頻的推出，與今日頭條演算法共享、用戶相互引流，實現了緊密的協同效應，構成了位元組跳動的第二層飛輪。

隨後又推出短視頻產品抖音，底層飛輪今日頭條實現了抖音的培育，而第三層飛輪抖音將底層飛輪應用的更加極致。然後整個位元組跳動公司再進入各個垂直細分領域，所以堪稱為移動互聯網APP工廠，另外同時布局海外，雙管齊下佔領市場藍海。

整個位元組跳動公司的發展思路用通俗的話比喻就是「老大帶老二，老二帶老三，一個帶一個」，最終形成位元組跳動系的移動產品矩陣。因為移動產品矩陣的形成，讓位元組跳動公司形式了「資訊分發+短視頻」的先發優勢，同時占據了流量高地，這就讓它每推出一款app就有巨大的勢能。

4、位元組跳動公司的組織架構模式「大中台小前台」促進產品快速迭代試錯，適應了移動互聯網時代的發展需求。

「大中台小前台」模式中，小前台包括各個小型產品團隊。在有了新的產品構想後，可從中台部門直接獲取產品研發、調整、迭代，實現產品流水化生產。而大中台由技術、用戶增長和商業化三個核心職能部門組成，分別負責拉新、留存和變現，三個部門的人員都會參與到每個APP當中。

在這種組織結構下，每研發出一個新的移動產品，基礎能力復用，適合APP快速迭代，降低了試錯成本。

除了組織架構之外，位元組跳動的管理模式採用的是OKR模式，與一般公司KPI考核不一樣。既能夠讓公司在宏觀上確立大方向、調動資源，又能給予員工足夠的自由度，員工自主決策、集體分布式制定目標獲得相應回報，使兩者實現平衡。

㈣ 中台工作是做什麼的和前台和後台的工作，有什麼區別

中台是一套結合互聯網技術和行業特性，將企業核心能力以共享服務中心進行沉澱，形成「大中台、小前台」的組織和業務機制，供企業快速低成本的進行業務創新的企業架構。
以公共平台和底層技術支撐為核心，「大中台」體系為前台等業務端提供平台級專業支持。

㈤ 在企業的數字化轉型過程中，「大中台」系統能幫企業解決哪些問題

以「大中台、小前台、輕後台」為核心思路。大中台是指以人為中心，將全鏈路數據與業務鏈接在一起，同時解決企業內部與外部的社會化資源全渠道、多業態商業協同的管理平台。它是從ERP(企業資源計劃)以及中台系統發展而來的，它改變了ERP基於企業內部管理流程而設計的思路，轉為圍繞以人為核心的設計思想，跳出了傳統ERP軟體的管理邊界。同時解決了中台系統無法滿足企業內部與外部資源有效的商業協同的問題，使企業真正做到了決策即運營，優化了企業的決策與運營體系的實時互通等問題。反映了企業在以人為核心的全新運行模式下，可以合理、高效、智能化的調配企業內外部的社會化資源，在消費者需求和行為變化的時候，幫助企業快速做出決策並支撐企業的柔性拓展，提高企業的核心競爭力。

歐電雲SRP大中台在幫助領軍企業數字化轉型過程中主要解決了企業遇到的如下6大痛點：

1) 如何實時的滿足消費者的個性化需求？通過全渠道觸點洞察消費者行為。

越來越多的領軍企業採用全渠道策略，然而全渠道所產生的數據規模龐大。但是大多數企業都無法有效利用這些數據，來滿足消費者千人千面的需求。

2) 如何打破信息孤島？幫助企業內部各個部門與外部合作夥伴更快的協同響應新機遇。

IT系統建設受制歷史局限性，先後實施的系統頂層設計不足，各系統間相互游離，形成大量信息孤島。各渠道以及供應鏈各環節數據碎片化嚴重，數據整合困難，難以發揮數據優勢。

3) 如何加強總部掌控力？讓CEO的決策即運營，解決全渠道、多業態布局帶來的統一管理的低效問題。

數據收集滯後，時效性差，運營決策及對市場的反應滯後，總部缺少管控各業態各分公司業務運營的渠道，掌控力不足。各分公司或系統基礎數據口徑不一致。資源調撥難，缺乏統一管控。資源浪費嚴重。

4) 如何整合跨平台的多種系統與應用？使供銷一體化降低管理與運營成本。

隨著業務的發展企業采購的軟體類型越來越多，員工需要在多個系統間反復切換，重復提交數據進行業務操作，作業成本高，效率低下，協同困難。供銷分離，多業務系統獨立結算，在新零售越來越豐富的玩法下，財務核算成本高，難度大。

5) 如何在保持當前業務正常運營的同時，現有的數字化體系能夠支持企業業務的柔性拓展與營銷創新？

原有以ERP為代表的傳統企業數字化系統架構難以適應新業務發展需求，改造成本高，性能差，易用性差。當有新的業務拓展時無法良好的適配和融合。

6) 數字化如何賦能組織？讓企業的員工與部門都能發揮最大的價值，而不是依靠管理與監督驅動。

隨著企業全渠道的布局，數據抓取與積累越來越多，單一的數據挖掘與分析只能輔助CEO等進行決策，對於企業內部的組織部門並不能直接賦能體現價值。企業需要將數據與業務體系打通，在數據反饋與決策的同時，各個組織部門能相應的調動相關的企業內部與外部的社會化資源來匹配，才能發揮數據的最大價值，真正的賦能組織。

㈥ 阿里的哪項業務是睿變的最佳體現

摘要 第一個調整：阿里人工智慧實驗室打散，阿里不再設立專門的人工智慧實驗室，技術商業化成為阿里再次看重的點。阿里巴巴官網和達摩院官網刪除了阿里人工智慧實驗室的相關信息，這其實已經不是新聞了，早在2018年那次組織架構調整中，阿里人工智慧實驗室總經理淺雪就已經帶領團隊並入了集團創新業務事業群，阿里的理念很簡單，能夠落地的技術才是好技術，我自己也是非常贊同這個看法的。除了人工智慧實驗室的調整，阿里這兩年還有兩個比較重要的戰略調整，一個是釘釘整體並入阿里雲，一個是阿里技術架構層面逐漸開始「去中台」。

㈦ 數據中台是什麼

數據中台是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，同時統一標准和口徑。

數據中台把數據統一之後，會形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉澱，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。

中台的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多BU、多系統的負責協同。中台是平台化的自然演進，這種演進帶來「去中心化「的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。

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1，回歸服務的本質－數據重用

浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了「書同文，車同軌」，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了「重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。」

2，數據中台需要不斷的業務滋養

在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沉澱和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，一個數據模型如果一味追求穩定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。

數據模型不需要「穩定」，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的欄位單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。

3，數據中台是培育業務創新的土壤

企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中台開始，不能總是從基礎做起，數據中台是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據准備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯，速度可想而知。

4，數據中台是人才成長的搖籃

原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什麼東西對於企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。

現在有了數據中台，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平台，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。

㈧ 數字化轉型一定要做數據中台嗎

數字化轉型包含了企業業務的創新、商業模式的轉型、組織管理優化升級、門店經營管理的數字化等，大體量的數據運轉都需要數據中台的支撐的。下面是WakeData的數據中台架構圖你可以參考一下，他們是大數據團隊出身，專注做數據中台的。

㈨ 柳葉熙背後公司

虛擬人「柳夜熙」在抖音的橫空出世，不僅帶火了元宇宙短視頻的概念，也讓她背後的公司創壹科技走到了台前。
創壹科技成立於2018年，它將自己定位為「抖音頂流製造機」。公司以一年一個爆款賬號的速度占據抖音：2018年的「慧慧周」、2019年的「非非宇Fay」，2020年的「宇航員小五」都成為了百萬、千萬級的大號，這些賬號的共同特點是視頻不光有劇情，還有逼真的特效。
創壹科技的成功之處在於，把傳統影視製作與新媒體結合，並且衍生出了一套長期可持續創造爆款的機制。經過兩三年的發展，公司一邊沉澱了一百多位影視製作人才，一邊研究出了爆款短視頻節奏的底層邏輯。
創壹科技的團隊也讓爆款視頻有了強穩定性。
創壹科技生產部門內部設計為「小前台」和「大中台」。
小前台的意思是，柳夜熙、猶卡塔娜、慧慧周等每個IP都有獨立的製作團隊，這些團隊很小，一般有2-3個人，最多不超過5個人；而大中台有上百人，前台的所有需求都由大中台來完成。
大中台里包括前期策劃、編劇、編導、攝影、攝像、化妝師等眾多職務，還有後期的CG技術合成、渲染、調音、調色、剪輯工作。大中台是公司的中流砥柱，賦予了各個賬號創造爆款的能力。
從傳統影視特效團隊轉型到短視頻製作團隊有很多門檻，既考驗公司對短視頻內容節奏本身的感知，又考驗公司的技術團隊。「我們最大的門檻還是：公司有3-5個內容戰略制定者，他們能夠感知到內容方向會不會成為爆款，這是核心。」這些世界觀架構師主要為內容進行嚴格把關。
除了這幾位核心「架構師」，保證創壹科技爆款產出能力的還有公司與平台演算法的博弈。

㈩ 2020年抖音帶貨會爆發式增漲嗎

你好，我來回答你的問題，2020年抖音帶貨會爆發式增長，個人也會感覺這個口音大貨應該也會進入到一定的網上管理的這個理念