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[PPT] 张涵诚关于数据中台的十问十答

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发表于 2019-4-24 10:50:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

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数据中台最近讨论非常火热,本文总结了数据中台最常见的10个问题并一一作答,便于读者更好的理解数据中台的内涵。

01
什么是数据中台?

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服务。如下图所示,企业服务和数据总线和数据中台和业务中台的关系
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02
数据中台和BI什么关系?

数据价值总结起来主要在于,用数据描述工作,用数据展示工作,用数据推动工作(人为推动和系统推动),用数据管理工作,用数据创新工作,从这个角度来讲BI和中台区别在于:

    BI更多的是做了用数据展示工作,是在一种滞后的业务数据分析,而用数据管理工作,用数据推动工作(用人为的方式推动)做的很少,所以BI偏重分析;
    数据中台则提出了数据渗透到整个业务的闭环中,用系统的方式推动工作,所以更实用和全面,并实时渗透到业务的全过程。

03
数据中台和大数据平台什么区别?

广义的大数据平台分为大数据采集平台、大数据治理平台、大数据可视化分析平台、大数据服务平台,大数据运营平台;数据中台则是强调数据服务业务,会有大数据平台的功能,但更突出的是数据驱动业务,重点在DATA API。

04
数据中台和业务中台什么区别?

数据中台就是D-PAAS,关注点在数据,要求实时性更强;业务中台就是B-PAAS,关注点在流程,要求更加安全和稳定。

未来,“数据中台+业务中台”会生产所有前台业务系统,所谓业务中台定义世界,数据中台驱动未来。

05
数据中台具体解决什么问题,如何搭建?

数据中台一定要强调对于业务的价值,这种价值可以量化,精准营销客户的自动选择,自动补货,商品和服务个性化推荐,商品的自动调拨,商品在前端后台的自动归并,包括制定促销方案,辅助门店运营,风险控制等等。还有产品生产过程的指标和产生,本质是数据业务化,把采集分析的到的数据去指导推动优化业务。

比如,基于大数据的个性化商品推荐系统,就是典型的数据中台的应用系统。

数据中台一定是在云端的,业务中台B-PAAS化,数据中台吸取数据湖的理念建立D-PAAS,最后建立数据的开放平台,数据进行双向传输。

技术上:是微服务架构,前端轻量化开发框架(如支持到各种小程序,商城,移动APP,H5等),基于移动开发框架,集成框架,有数据规则引擎,业务任务调度引擎,推荐引擎,搜索引擎,工作流引擎,高并发处理架构,存储框架,运维平台等等。

业务中台:客户中心,商品中心,价格中心,促销中心,订单中心,库存中心,采购中心,结算中心,服务中心,物流中心,组织中心,权限中心,知识中心,分析中心等等。

可以是先构建微型数据中台,快速支持到某个业务,也可以是全面的支撑业务的数据平台支持所有业务,总之,根据企业自身业务需求逐步完善。

06
数据中台遇到什么挑战?

从老系统-到数据中台-新系统,数据中台中的数据是系统来的,随着线上业务越来越多,系统对于数据的实时性要求越来越高,如果数据不及时就不能支持到线上实时的业务。

所以,数据中台对于前台的业务支持的实时性要求很高,建的好价值很大,建不好问题很多,当数据量达到TB,BP的时候需要计算成本过高,收益是否大于成本,企业需要评估。

另外,现在后台数据类型和处理要求众多,前端业务系统丰富,如何选择数据中台的建设厂商非常关键,云的选择,PAAS的选择,数据平台的选择需要有前瞻性,考虑到扩展性,灵活性。

07
数据中台哪些机构做的好?

以某徙为例,某徙科技是国内新一代企业数字化服务商,致力以云计算,大数据及人工智能等技术赋能企业数字化创新!基于阿里巴巴互联网最佳实践及技术,自主研发了云徙企业数字化中台、营销智能、工业智能等数字化产品及行业解决方案,为国内外的汽车、地产、快消、农业、3C、政企、医药、制造等行业一流企业提供基础设施云化、业务云化、数据智能化等数字化创新服务。

目前,已服务了宝洁、如新、联想、富力、万科、长安福特、中国一汽、正大天晴等行业一流企业客户。

这样的数据中台有很大的优势。

08
成功的数据中台建设的需要哪些要素?

一把手重视,认识数据中台价值,他们的业务模式数据是重要的支撑,是重要的推动力,而且从心底认知到技术不仅仅是服务业务,更是可以引领业务。

从思想上也要认识到,基于客户在不断变化,个性化、社交化和高品质需求,企业需要所提供的体验也必须实时在线,不断改进的。

需要数据生态建设思维,数据生态体系的构建能够为企业的管理、人才、销售与伙伴,提供更好的竞争环境和,资源配置效率,实现可持续发展的战略转折。并通过开放式数据生态合作,创新连通上下游产业链,保持存量市场,扩大增量市场。

需要建立数据湖的概念,推动数据的3融合,5跨越的建设(技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务)。

09
如何衡量数据中台价值的收益?

消费者一言一行、一举一动都迅速的转变成大数据,然后转变成企业商家的洞察力和企业决策力。

从社会化客户-到机会客户-到订单-到生产-服务-口碑再到社会化客户,企业的客户整个客户购物的生命周期都蕴含着数据分析驱动业务创新和提升的指标体系。

数据中台的KPI主要从短期和长期性指标两个方面来衡量:
    短期的:转化率、客单价、复购率、流量、复购率等;
    长期的:风险控制、决策支持、运营效率、成本控制、资本效率等。
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10
数据中台建设的方法论

做好一系列“化”建设:数据采集自动化,数据治理系统化,数据建模场景化,数据分析可视化,数据支持业务自动化、业务运营自动化……

关于作者
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张涵诚(微信:Dangstech),数据猿专栏专家。研究领域主要包括:大数据基础概论,大数据在企业和政府的应用实践,大数据十大商业模式,医疗大数据、财税大数据、海关大数据、运营商大数据建设方案,旅游大数据平台建设方案,零售大数据建设方案,数据资产管理,大数据产业生态分析、数据交易市场,区块链,人工智能等新技术对于传统企业的价值和赋能方案等。

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