当我们谈论产业互联网时，我们在谈论什么？(6)

3）多因素：不能忽视数据之外的重要因素

数据固然能解释和阐述很多事情，却不足以反映所有核心信息。在实际业务运作的过程中，还有许多随机性、经验性的因素需要考虑。传统产业，时时刻刻都在与物理世界打交道，随机性和经验性的作用尤为突出。正如数字化的仿真模拟代替不了试验测试、数字化的客户沟通体现不出背后复杂的人际关系、数字化的团队协同平台不能调剂团队之间的偏见和矛盾、数字化的信息管理系统不能确保资料内容的准确无误、数字化的产品运营记录并不一定能客观反映产品的质量与效果……

随机性和经验性越起作用，就越不容易固化和沉淀能力，“业务中台”也就变得越不可行。

总的来看，由于上述三方面特点的存在，“业务中台”的概念较难在产业企业内部落地。一个常见的实践，是在企业内部建立“能力中心”，例如大型制造业企业建设仿真中心、试验测试中心、配件管理中心、仓储物流中心等；再比如金融行业，一般也会有面向多个业务线的大数据团队、AI团队等。然而这种“能力中心”也存在着脱离业务场景、资金和资源投入大、能力利用率不高等潜在问题，其普遍效果究竟如何，恐怕仍有待时间和实践的检验。

三、结语

行文至此，不妨回顾一下本文要回答的问题：当我们谈论产业互联网时，我们究竟在谈论什么？

不是点石成金的 “互联网思维 ”

不是互联网式的“数据中台”和“业务中台”

不是吸引眼球的“颠覆式创新”

不止是云、大数据、AI等科技潮流

而是以下三个话题：

良好的数据治理

顺畅的数据流通

服务于业务发展和创新