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城市数据中台(数据中台主要实现哪些功能)插图

数据中台是什么?

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。

中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新,是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进,这种演进带来“去中心化“的组织模式,突出对能力复用、协调控制的能力,以及业务创新的差异化构建能力。

1,回归服务的本质-数据重用

浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础,这些基础模型做到了“书同文,车同轨”,无论应用的数据模型有多复杂,总是能溯源到2000张基础表,这奠定了数据核对和认知的基础,最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”

2,数据中台需要不断的业务滋养

在企业内,无论是专题、报表或取数,当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式,必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展,从而造成模型不能真正成为可重用的组件,无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实,业务最不需要的就是模型的稳定,一个数据模型如果一味追求稳定不变,一定程度就是故步自封,这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

数据模型不需要“稳定”,而需要不断的滋养,只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

3,数据中台是培育业务创新的土壤

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上,即从数据中台开始,不能总是从基础做起,数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道,没有好的规整数据,数据准备的过程极其冗长,这也是数据仓库模型的一个核心价值所在,比如运营商中要获取3个月的ARPU数据,如果没有融合模型的支撑,得自己从账单一层层汇总及关联,速度可想而知。

4,数据中台是人才成长的摇篮

原来新员工入职要获得成长,一是靠人带,二是找人问,三是自己登陆各种系统去看源代码,这样的学习比较支离破碎,其实很难了解全貌,无法知道什么东西对于企业是最重要的,获得的文档资料也往往也是过了时的。

现在有了数据中台,很多成长问题就能解决,有了基础模型,新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力,O域数据的增加更是让其有更广阔的视野,有了融合模型,新人可以知道有哪些主题域,从主题域切入去全局的理解公司的业务概念,有了标签库,新人可以获得前人的所有智慧结晶,有了数据管理平台,新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉,所有的知识都是在线的,最新的,意味着新人的高起点。

数据中台是什么意思

数据中台是指通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析、应用使数据对内优化管理提高业务,对外可以数据合作价值释放,成为企业数据资产管理中枢。数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台建立后,会形成数据API,为企业和客户提供高效各种数据服务。

价值变现:提供数据应用的管理能力;提供数据洞察直接驱动业务行动的通路;提供跨行业务场景的能力;提供跨部门的普适性业务价值能力;提供基于场景的数据应用;提供业务行动效果评估功能数据中台更好的支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析、多元化结构化数据分析,数据中台建设是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。

数据中台和大数据有什么关系?

“第一是数据技术。没有数据中台的时候,不管是阿里内部还是各商家,大家都有自己的数据中心、机房、小数据库。但当数据积累到一定体量后,这方面的成本会非常高,而且数据之间的质量和标准不一样,会导致效率不高等问题。因此,我们需要通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。”“第二是数据资产。数据中台把阿里系的数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而保证为集团各业务和商家提供高效服务。”“第三和第四都是数据服务,包括服务商家和服务小二。例如生意参谋和阿里指数,就是数据中台中面向商家端提供的数据服务。”

数据中台为什么这么火?

因为大多数企业都无法解决数据采集、存储、处理分析等问题,但数据中台让企业真正地将数据用起来了

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