数据中台（oneID+QuickBI+Dataphin）
数据中台的综述这一部分之前很了解，但也是基于阿里的一套模型，书名《企业IT架构转型之道-阿里巴巴中台战略思想与架构实战》，那时候也听过这方面的培训，所以整体看来，内容大致相当。https://pic2.zhimg.com/80/v2-948e505d2b5b824b48c0e7c1962bb681_720w.jpg目前涉及的三心（萃取数据中心、垂直数据中心、公共数据中心）其实这三点一直是线下传统企业的痛点，线下传统企业因为种种原因，脏数据的处理和数据规范问题。从整体的概念和布局看，数据中台对于一些中小型企业还比较不适用，投入产出比较低，而关于传统电商头部企业，则因为管理层等因素，或者已经有了自有的数据中台和业务中台，倒显得外接的有点尬，但整理看来，阿里这边也有自身的一个特点在，一来企业往往无法直接过多的关联到阿里官方的数据，而从阿里巴巴数据中台来看，是可以囊括这些内容的。关于oneID方法论https://pic1.zhimg.com/80/v2-f8961e178c36513d675151197036924c_720w.jpg这一块内容挺吸引我的，因为之前接触过传统线下OA和新老零售的数据，其中涉及到一个很大的问题，就是在定位人的时候，一个手机号，一个姓名和一个地址往往不能对应一个实体的人，因为是动态变化的，一个人可以有多个名字，多个手机号和多个地址。但是oneID的方法论，则是基于图的连通性，在运筹学上做了一个图连通来做具体化一个实体的人。但实际上，方法论提出很新奇，但实际权重和实操也还是没有解决这个难点，是不是落地，也不太清楚。数据构建与管理平台Dataphin产品https://pic3.zhimg.com/80/v2-0621b256425c525eeda565d53974f436_720w.jpg关于这个数据构建与管理平台Dataphin产品，阿里的初衷很好，试图让所有业务人员也去了解专业的数据内容。但实际从介绍和实操看来，原本属于数仓的内容，用airflow、python、hbase、kettle、infomatic等工具，数据工程师可以更快捷的做好一个数据任务，却变成了像OA流程一样繁琐。这一块是今天整个内容中，我个人觉得想法过于美好的一个产品。在现实企业中，企业应该更倾向于找这样专有的数据人员来管理数据，因为其实业务本身也不是太关心底层数据的存储和计算问题，更偏向于提需求，人的主观能动性高于产品机械化操作。让业务人员掌握Dataphin产品的操作，还不如提高他们数据管理和取数的能力。QuickAudience产品的内容https://pic3.zhimg.com/80/v2-006ba81d571ab92a5c54804ab8e73d7a_720w.jpg
Quickaudence的产品在营销体系上，如果联动了各个维度的数据，营销策略中心、生意参谋、策略中心、客户运营平台、数据银行，这是一款王炸产品。如果后期升级到这里，就可以解决在多个平台看数据的一个痛点问题。QuickBI产品的内容心得https://pic1.zhimg.com/80/v2-c4926676555e9f3396ef1ae0d951b978_720w.jpg整体上看，这是今天收获最大的一部分。因为QuickBI等工具在阿里云上的整个布局和内容，都是不错的ideas。数据管理和规范其实是每一家企业要做一件事情，包含数据字典的构建，门户的搭建和可视化报表的制作。虽然不清楚这个产品每年的服务费用是多少，但相对于其他可视化工具的各方面考虑，还是比较好的。国外的可视化工具收费昂贵且没有培训，国内的则需要专业的人员，部分可视化产品还要回sql，python和js，像现如今较流行的findBI，PowerBI，tableau，yonghong、pychart和echart等，都是各有优缺点。虽然大致一样，还是希望去了解并学习这一种新BI的体验。
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