【办公频道】 在新基建备受关注的时下，以5G基站、特高压、城际高速铁路、城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网成为了支撑起这个时代的关键基础设施。
区别于以往公路、桥梁等“铁公基”，新基建的核心显然在于前者，这个“新”字。新基建意图旨在为产业实现新旧动能之间的无缝转换。至于这个“新”具体体现在哪些领域，或许还要先从传统基建开始说起。
新基建“新”在哪里？
以一个典型的案例进行说明，此前人们常用来测定风向的风向标，仅是一件重心点固定在垂直轴上的硬件设备，当风吹过时，空气的流动会带动设备转动从而显示出风向，以辅助一些领域进行风向的判断。但值得注意的一点是，虽然设备依旧帮助人们进行了决策，但却并未产生任何信息化价值。
这也是为何，IBM那么早就提出了“智慧城市”这一概念，却在随后的十几年间，并未有太过著名的标杆案例产生。IBM当时的思路是，通过融合物联网以及云计算等新技术，来缓解日益恶化的交通、能源等城市问题。但正如上述所说，无法信息化、结构化的数据对于“智慧城市”起不到任何作用。而面对城市中不计其数的设备数据，显然也不是人工录入所能解决的问题，致使数据实际价值大打折扣。
显然，在前几日国家发改委明确的“新基建”范围中，也明确提出了这一点——融合基础设施。主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、基础设施等。
其实说到底，这个融合基础设施本质，就是想让数据与数据之间产生关联，并通过技术的手段进行辅助决策。放到智慧城市这一场景中来看的话，便是借助数据来摸清整个城市的脉络，看清某一区域正在发生的问题以及哪里会出现问题等。
看似是件容易的事，但做起来却面临层层难题。用一个最典型的案例来说明，导航地图通过GPS形成的热力图，这些数据能用在哪里？如果单纯仅用在通勤上，显然没有将数据价值最大化而出，但要想将其用在其他领域，如何打破数据孤岛也是一件不得不解决的挑战。
因此在这些背后，均指向了在新基建范围中并未提及的一个名词，其便是——数据中台。
数据中台存在的必要性
数据中台之所以重要，其一在于在中台之上的所有数据都会进行统一标准的加工，尤其在当下计算机视觉技术不断突破，让摄像头拥有了看见世界的能力。而其所为的“看见”，其实指的就是这些此前无法非结构化的物理世界数据，以结构化的方式进行加工与分析，成为了驱动商业模式乃至一座城市的全新引擎。
其二在于中台的各个领域下的数据连通，中台之上存储了涵盖企业、人、政务、交通、能源等方方面面的数据，最终在借助统一标准后的数据，实现城市与信息化之间的融合，并以数据为驱动来感测、分析、整合城市运行核心系统的各项信息。
再以智慧城市为例，智慧城市当下还未全面落地，显然不再是因软硬件方面能力缺失所导致的，而是没有足够的优质数据与数据能力，也只有将两者相结合才能够真正把智慧城市的潜力发挥至极限。这并不是一个云计算的公司，或是一个5G、一个IoT公司能够独自实现的，而数据中台则是一个绝佳的衔接，同时也解决了企业重新搭建架构这一重复造轮子的问题。
这也是为何，像阿里、腾讯、百度、亦或是京东这类巨头如此重视中台建设的原因，中台所存储的数据，能够帮助他们结合时代需求快速完成产品研发与迭代，即便业务推翻重来或是空中换引擎，也绝不会将其逼到断臂求生的地步，甚至借助中台的力量，一些被推翻的业务很可能快速卷土重来。
当然，除了巨头之外，数字时代下的每一个参与者，也深刻意识到了数据中台的重要性。2019年，也是数据中台最火的一年，尤其在数字化转型不断深化的浪潮中，企业都在想方设法的应对这一轮转型提出的挑战，数据中台恰巧为其打开了一个全新的思路。
而据MarketsandMarkets一项研究报告显示，CDP(数据中台)全球市场规模预计将从2017年的6.4亿美元，增长至2023年的33亿美元，年均复合增长率达到29.3%。
数据中台让数据离业务更近
另一方面，中台虽打破此前数据孤岛难题，但也并不意味着数据补齐后，便能实现从数据资产到价值的量化。真正审核一座城市、一个商业模式是否是以数据为驱动的标准，在于运营数据的思维。
这不禁让人想起此前Palantir曾为纽约市做的那个大数据平台，Palantir在硅谷的名声无需多言，其技术、功能、与管理方面的经验绝对排在行业前列，但最终这个项目并未成功，原因在于人这一环出现了严重割裂问题，导致数据几个月没人更新，平台最终处于无人管理状态。
同样，这也是抛给融合基础设施建设的一个问题与挑战，尤其是将层面扩展到城市级应用时，如何通过场景数据与场景深度融合形成价值闭环，显然离业务稍远的大数据平台实现起来有一定难度。
而数据中台，则能很好的解决这一问题。数据中台的核心在于连接而非拥有，也只有将数据汇聚在同一个地方，数据的力量、数据的产能才能被真正挖掘而出，成为行业乃至城市更换新旧引擎的一个关键跳板。
