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数据中台初探与应用实践

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发表于 2020-5-17 11:42:12 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本文是【技术琐话公益直播】4月28日晚分享嘉宾徐桢虎在线直播中主题《数据中台初探与应用实践》内容整理,内容有删减调整,直播回放见之前的分享。
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为什么需要数据中台

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当企业发展到一定规模时,数据是否能够创造价值显得尤为重要。如果没有从业务的角度对数据进行规划,再多的数据也没有用。一个企业业务与数据双中台的战略地位是相辅相成的,需要打造数据与业务的闭环。
  • 数据增值:对数据做统一规划、管理、深度挖掘,实现数据到资产的增值;
  • 数据流通:高价值数据资源的整合、积累、流通,提升数据处理能力;
  • 业务创新:打破技术隔阂,构建智能化技术引擎,提高业务效率和创新能力。

数据中台的核心价值为优化现有业务和实现新业务的转型,打造数据驱动的智能化企业。业务价值
  • 以客户为中心进行精细化运营
  • 以数据为基础支撑商业模式创新
  • 打造持续增值的数据资产

技术价值
  • 应对不同数据处理的需求
  • 对数据资产进行标签化应用
  • 快速复用数据服务
  • 快速定位数据血缘链路



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什么是数据中台
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传统数据仓库,第一次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现,不再依赖于业务的数据库。这个阶段主要是IBM、Oracle的产品的黄金年代。但是进入互联网时代后业务发展太快,数据量剧增,传统数据仓库逐渐没落。为什么传统数据仓库效率这么低?自顶向下建模。

数据湖(Data Lake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。以google发布的三篇论文为基础实现的hadoop开源项目的出现大数据平台是面向数据研发场景的,覆盖数据研发的完整链路的数据工作台。

大数据平台像一条设备流水线,经过大数据平台的加工,原始数据变成了指标,出现在各个报表或者数据产品中。

数据中台的核心,是在企业数字化战略的基础上,利用一套技术标准构建的共享、安全、标准、统一的数据服务。

恩门建模(自顶向下)因为是从数据源和主题域开始构建,构建成本比较高,适用于应用场景比较固定的业务,比如金融领域,冗余数据少是它的优势。金博尔建模(自底向上)由于是从分析场景出发,适用于变化速度比较快的业务,比如互联网业务。

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嘉宾观点:数据中台是各个企业独有的一种战略选择和组织形式,不存在数据中台这样的一个能对外直接售卖的产品。

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哪些企业需要数据中台

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嘉宾认为:
企业有一定的信息化基础,但存在较多的业务数据的孤岛,需要数据整合分析
企业有数字化转型需求,需要通过精细化运营提升效率
企业是跨多个领域业务线的集团架构,有丰富的标签维度和大量的数据应用场景
四、什么时候要建数据中台

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什么时候要建数据中台


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建数据中台的成本
五、建设数据中台的成本
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嘉宾观点:可见是数据资产化,可用是数据产品化和服务化,可运营是要打造数据价值转换的闭环
建议原则:
尽量兼容原各业务线系统,避免推倒重来(开源兼容)
先拿新的业务线作为试点,再大面积推广(快速试错)
先使用的业务线,提供更高的容错度和激励(鼓励创新)
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建数据中台职责由那个团队承担?

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封面传媒数据中台应用实践
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嘉宾核心观点

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作者:徐桢虎 来源:技术琐话

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