你的企业需要数据中台吗?如何理解数据中台
2023-06-25
|技术动态 |
摘要:
开篇前我们先来说一说没有建数据中台的那些日子。在没有建数据中台前,当需要对某个信息进行深度挖掘的时候,经常会出现本系统内无法查询,需要用另一个系统去查的现象。比如,生产数据、营销数据、用户数据都有各自的子系统。而在好不容易找到数据之后,令人崩溃的才刚刚开始,很多数据是原始数据,就算某些进行了加工、分类,因为没有数据标准,只能任由数字静静地躺着,工作效率很受影响。
千万不要以为数据只有几千个几万个,起码是指数级的。这是一个项目,如果是成千上百个项目呢?请重复以上过程成千上百次!既然这么繁琐可怕,那有什么解决办法吗?有,就是数据中台!
一、如何理解数据中台
如果只能用一句话介绍,那么...数据中台就是企业的数据仓库+数据服务工厂,完成从数据到价值的加工,服务于业务、决策等。
数据中台由三个部分组成: 数据服务中心、服务管理工具、运营管理机制。其中最核心的是数据服务中心,包含垂直数据汇聚区、公共数据服务区、萃取数据服务区以及高级数据服务区。服务管理工具、运营管理机制主要维护数据中台的“稳定”。
二、企业为什么需要数据中台
中台是目前企业数字化改造中的核心工程,企业要完成数字化改造,重点就是要建立起一套新的数字化中台系统。
关于企业为什么要建数据中台,可以从下面四个方面去理解:
1.数据互通
对于大多数企业来说,数据根据业务、部门、职能不同,会运用多种IT系统来进行储存、处理、反馈。众多高价值数据分散在不同的系统中,无法站在全面的视角发挥数据价值。
有了数据中台,无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的,需要用的时候从数据中台获取,随着数字化进程的推进和数字经济的发展,互联网所能承载的服务愈来愈多,应用场景不断扩大,企业在庞大的数据源下,新的需求诞生,企业在数据处理的上会越来越复杂而低效,统一的基础模型将相关业务领域的数据做了很好的汇聚,解决了数据互通的诉求,这点的意义巨大。
2.提升企业数字化敏捷力
数据中台不是一个简单的系统应用, 数据对于一个企业来说是推动业务的核心。数据中台承载的对象是能力,包括业务能力、技术能力、计算能力、数据能力、AI能力等等,所有企业从组织层面可沉淀、可复用的各种能力。
数据中台所做的不仅仅只是整合数据,找到数据,他将沉淀的各种能力共享给前台各种应用,从缩减时间、降低成本、规避风险、提高效率等各个方面全方位提升企业数字化敏捷力。
3.提升运营效率
一家企业可能拥有众多业务分支,不同的业务分支可能需要构建不同的业务系统,每套系统都有自己的体系和数据源,都在各自的系统上做了很多服务。如果需要对某个信息进行深度挖掘,但在系统中无法查询,需要用另一个系统去查,数据在各系统之间无法共享,导致效率低下。
各系统之间还会有功能和数据的冲突,服务和应用的冲突。为了解决这些问题,企业需要整合挖掘数据,打造“数据中台”,从一开始只是做数据监测和统计到后来的数据化运营和分析,再到搜索个性化,定制化营销,再到智能化,渐渐让各个体系融合在一起,建立统一的体系,就算再扩展业务也是纳入这个中台,用相同的技术和模式进行运营,做到让数据真正“跑起来”。
4.发掘企业核心优势
企业构建数字化整体架构的过程中,数据中台可以驱动企业实现市场互通基因和自身商业个性基因的分离,能够根据企业特点选择切入不同的数据应用场景,促使后续服务持续升级创新、业务实时联动以及全局优化。
联动业务中台在业务场景、交易处理、商品供应链、用户触点等方面使一切业务数据化,数据中台在数据治理、统一ID、内容标签、面向场景算法等方面使一切数据业务化。这在帮助企业形成平台化服务能力、挖掘客户终身价值能力、降低运营成本能力都起着重要作用。
青莲网络,是全国性企业IT服务及解决方案专家,基于阿里云大数据分析平台及互联网分布式开发框架,助力企业IT转型,让您发现数据之美。
千万不要以为数据只有几千个几万个,起码是指数级的。这是一个项目,如果是成千上百个项目呢?请重复以上过程成千上百次!既然这么繁琐可怕,那有什么解决办法吗?有,就是数据中台!
一、如何理解数据中台
如果只能用一句话介绍,那么...数据中台就是企业的数据仓库+数据服务工厂,完成从数据到价值的加工,服务于业务、决策等。
数据中台由三个部分组成: 数据服务中心、服务管理工具、运营管理机制。其中最核心的是数据服务中心,包含垂直数据汇聚区、公共数据服务区、萃取数据服务区以及高级数据服务区。服务管理工具、运营管理机制主要维护数据中台的“稳定”。
二、企业为什么需要数据中台
中台是目前企业数字化改造中的核心工程,企业要完成数字化改造,重点就是要建立起一套新的数字化中台系统。
关于企业为什么要建数据中台,可以从下面四个方面去理解:
1.数据互通
对于大多数企业来说,数据根据业务、部门、职能不同,会运用多种IT系统来进行储存、处理、反馈。众多高价值数据分散在不同的系统中,无法站在全面的视角发挥数据价值。
有了数据中台,无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的,需要用的时候从数据中台获取,随着数字化进程的推进和数字经济的发展,互联网所能承载的服务愈来愈多,应用场景不断扩大,企业在庞大的数据源下,新的需求诞生,企业在数据处理的上会越来越复杂而低效,统一的基础模型将相关业务领域的数据做了很好的汇聚,解决了数据互通的诉求,这点的意义巨大。
2.提升企业数字化敏捷力
数据中台不是一个简单的系统应用, 数据对于一个企业来说是推动业务的核心。数据中台承载的对象是能力,包括业务能力、技术能力、计算能力、数据能力、AI能力等等,所有企业从组织层面可沉淀、可复用的各种能力。
数据中台所做的不仅仅只是整合数据,找到数据,他将沉淀的各种能力共享给前台各种应用,从缩减时间、降低成本、规避风险、提高效率等各个方面全方位提升企业数字化敏捷力。
3.提升运营效率
一家企业可能拥有众多业务分支,不同的业务分支可能需要构建不同的业务系统,每套系统都有自己的体系和数据源,都在各自的系统上做了很多服务。如果需要对某个信息进行深度挖掘,但在系统中无法查询,需要用另一个系统去查,数据在各系统之间无法共享,导致效率低下。
各系统之间还会有功能和数据的冲突,服务和应用的冲突。为了解决这些问题,企业需要整合挖掘数据,打造“数据中台”,从一开始只是做数据监测和统计到后来的数据化运营和分析,再到搜索个性化,定制化营销,再到智能化,渐渐让各个体系融合在一起,建立统一的体系,就算再扩展业务也是纳入这个中台,用相同的技术和模式进行运营,做到让数据真正“跑起来”。
4.发掘企业核心优势
企业构建数字化整体架构的过程中,数据中台可以驱动企业实现市场互通基因和自身商业个性基因的分离,能够根据企业特点选择切入不同的数据应用场景,促使后续服务持续升级创新、业务实时联动以及全局优化。
联动业务中台在业务场景、交易处理、商品供应链、用户触点等方面使一切业务数据化,数据中台在数据治理、统一ID、内容标签、面向场景算法等方面使一切数据业务化。这在帮助企业形成平台化服务能力、挖掘客户终身价值能力、降低运营成本能力都起着重要作用。
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