当前位置: 首页 > news >正文

破除“中台化”误区,两大新原则考核中后台

近年来,“中台化”已成为许多企业追求的目标,旨在通过打通前后台数据和业务流程,提升运营效率和创新能力。然而,在实施过程中,一些误解可能导致“中台化”未能如预期般发挥作用。本文将探讨这些误解,并提出两大新的考核原则,以期优化中后台运营。

误解一:中台化就是技术升级

一些企业错误地认为,“中台化”仅仅意味着进行技术升级和系统集成,忽视了业务流程和组织架构的变革。然而,单纯的技术投入并不能保证中后台的高效运营。相反,应该将技术升级作为支持中台化的手段,而非唯一目标。

误解二:中台化一劳永逸

中台化不是一次性的任务,而是一个持续演进的过程。有些企业可能在初期投入大量资源,但随后缺乏持续的关注和投入,导致中台化战略逐渐失效。中台化需要不断地适应业务变化和市场需求,持续优化中后台架构和流程。

新原则一:业务价值导向

中后台的建设应当以业务价值为导向。企业需要深入了解各业务部门的需求,将中台的功能和服务与实际业务场景相结合。通过与业务紧密结合,中台才能真正发挥作用,提升业务效率和创新能力。

新原则二:持续优化与创新

持续优化是中台化的核心原则之一。企业应建立起对中后台运营的监控体系,及时发现问题并进行调整。同时,鼓励团队在中后台架构和流程上进行创新,以适应不断变化的市场和业务环境。

深化中后台运营的路径

要想真正深化中后台运营,企业需要采取一系列有针对性的措施,以确保中台化战略的成功实施和持续发展。

1.全面的业务分析

在中台化的初期阶段,企业需要进行全面的业务分析,了解各个业务部门的需求、痛点和机会。通过与业务部门的紧密合作,可以确保中台平台的功能和服务能够准确地满足业务需求,从而实现真正的业务价值。

2.灵活的架构设计

中后台架构的设计应具备足够的灵活性,以适应不断变化的业务环境。采用模块化和可扩展的设计原则,可以使中后台系统更容易进行升级和调整。此外,考虑到未来可能的业务拓展,架构应具备良好的可扩展性,以支持新业务的快速接入。

3.持续的监控与优化

建立完善的监控体系是确保中后台运营稳定性和效率的关键。通过实时监测系统性能、业务数据和用户反馈,可以及时发现问题并进行调整。定期的绩效评估和数据分析也是持续优化的重要手段,帮助企业不断改进中后台运营。

4.创新驱动和文化培养

鼓励中后台团队在架构设计、流程优化和技术应用方面进行创新。建立一种鼓励尝试和失败的文化,为团队提供创新的空间和机会。定期的创新工作坊和跨部门合作活动可以促进创新思维的培养和传播。

5.跨部门协作和沟通

中台化涉及多个业务部门和团队之间的协作。建立跨部门的协作机制和有效的沟通渠道是必不可少的。定期召开跨部门会议,分享中后台的最新发展和成果,可以促进不同部门之间的理解和合作。

6.长期投入和支持

中台化不是一个短期的计划,需要长期的投入和支持。企业需要制定中长期的中台化规划,明确目标和里程碑。同时,将中台化纳入到企业的战略规划中,确保持续的资源投入和高层支持。

结论

“中台化”是一个复杂的过程,不仅仅关乎技术,更涉及到组织文化、业务流程和战略规划。为了纠正误解,企业应意识到中台化不是一次性的任务,而是需要持续投入和关注的战略举措。同时,将业务价值导向和持续优化与创新作为两大新考核原则,将有助于实现中后台运营的最大价值,提升企业的竞争力和创新能力。

好了,今天的文章分享到这就结束了,要是喜欢的朋友,请点个关注哦!--我是简搭(jabdp),我为自己“带盐”,感谢大家关注。

相关文章:

破除“中台化”误区,两大新原则考核中后台

近年来,“中台化”已成为许多企业追求的目标,旨在通过打通前后台数据和业务流程,提升运营效率和创新能力。然而,在实施过程中,一些误解可能导致“中台化”未能如预期般发挥作用。本文将探讨这些误解,并提出…...

基于YOLOV8模型和Kitti数据集的人工智能驾驶目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

摘要:基于YOLOV8模型和Kitti数据集的人工智能驾驶目标检测系统可用于日常生活中检测与定位车辆、汽车等目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用…...

基于Android的课程教学互动系统 微信小程序uniapp

教学互动是学校针对学生必不可少的一个部分。在学校发展的整个过程中,教学互动担负着最重要的角色。为满足如今日益复杂的管理需求,各类教学互动程序也在不断改进。本课题所设计的springboot基于Android的教学互动系统,使用SpringBoot框架&am…...

OpenCV基础知识(9)— 视频处理(读取并显示摄像头视频、播放视频文件、保存视频文件等)

前言:Hello大家好,我是小哥谈。OpenCV不仅能够处理图像,还能够处理视频。视频是由大量的图像构成的,这些图像是以固定的时间间隔从视频中获取的。这样,就能够使用图像处理的方法对这些图像进行处理,进而达到…...

PostgreSQL命令行工具psql常用命令

1. 概述 通常情况下操作数据库使用图形化客户端工具,在实际工作中,生产环境是不允许直接连接数据库主机,只能在跳板机上登录到Linux服务器才能连接数据库服务器,此时就需要使用到命令行工具。psql是PostgreSQL中的一个命令行交互…...

【CSS 画个梯形】

使用clip-path: polygon画梯形 clip-path: polygon使用方式如下: 效果实现 clip-path: polygon 是CSS的属性之一,用于裁剪元素的形状。它可以通过定义一个具有多边形顶点坐标的值来创建一个多边形的裁剪区域,从而实现元素的非矩形裁剪效果。…...

Spring Data Redis

文章目录 Redis各种Java客户端Spring Data Redis使用方式操作字符串类型的数据操作哈希类型数据列表类型集合类型有序集合类型通用类型 Redis各种Java客户端 Java中如何操作redis,这里主讲IDEA中的框架Spring Data Redis来操作redis Jedis是官方推出的,…...

软件测试的方法有哪些?

软件测试 根据利用的被测对象信息的不同,可以将软件测试方法分为:黑盒测试、灰盒测试、白盒测试。 1、白盒测试 1)概念:是依据被测软件分析程序内部构造,并根据内部构造分析用例,来对内部控制流程进行测试…...

Python Qt学习(二)Qt Designer

一开始以为Designer是个IDE,多番尝试之后,发现,是个UI设计工具,并不能在其中直接添加代码。保存之后,会生成一个后缀是UI的文件,再用pyuic5.exe将ui文件转化成py文件。pyuic5 -o 目标py文件 源ui文件...

我的数据上传类操作(以webDAV为例)

在登录处进行初始化&#xff1a; 1.读取配置 GModel.ServerSetin JsonToIni.GetClass<ServerSet>(ConfigFiles.ConfigFile);if (!string.IsNullOrWhiteSpace(GModel.ServerSetin.FTPUser)){OPCommon.NetControls.NetworkShareConnect.connectToShare(GModel.ServerSeti…...

move与函数指针的简单使用

std::move() C11的标准库 提供了一个非常有用的函数 std::move()&#xff0c;std::move() 函数将一个左值强制转化为右值引用&#xff0c;以用于移动语义。 就是说 std::move(str); 之后原来的值因为变成了右值失效了 但是这样赋值可以避免出现拷贝 #include <iostream&g…...

第五章 树与二叉树 二、二叉树的定义和常考考点

一、定义 二叉树可以用以下方式详细定义&#xff1a; 二叉树是由节点构成的树形结构&#xff0c;每个节点最多可以有两个子节点。每个节点有以下几个属性&#xff1a; 值&#xff1a;存储该节点的数据。左子节点&#xff1a;有一个左子节点&#xff0c;如果没有则为空。右子节…...

算法笔记/USACO Guide GOLD金组DP 1. Introduction to DP

USACO Guide中金组的内容分为一下六个章节 DP数学图论数据结构树一些附加主题 今天学习DP&#xff0c;以下内容&#xff1a; 初入DP背包DP图表中的路线最长递增序列状态压缩DP区间DP数位DP 初入DP Dynamic Programming (DP) is an important algorithmic technique in Comp…...

天锐绿盾安全U盘系统

安全U盘系统 01 简介 天锐绿盾安全U盘系统&#xff0c;是一款致力于保障U盘数据内容安全的产品。通过严格身份认证、便捷安全的密保机制、智能的U盘锁定或自毁设置、详细的文件操作日志、文件粉碎、设置还原等&#xff0c;天锐绿盾安全U盘系统为您U盘的数据保驾护航&#xff0…...

灰色预测模型

当谈论灰色预测时&#xff0c;通常是指灰色系统理论&#xff0c;它是一种用于处理少量数据或缺乏充分信息的情况下进行预测和分析的数学方法。灰色预测的核心思想是通过建立灰色模型来分析和预测数据的变化趋势。 我会解释灰色预测的基本原理、步骤和方法&#xff1a; 1. 灰色…...

Yolo系列-yolov1

YOLO-V1 经典的one-stage方法 YouOnlyLookOnce&#xff0c;名字就已经说明了一切&#xff01;把检测问题转化成回归问题&#xff0c;一个CNN就搞定了&#xff01;可以对视频进行实时检测&#xff0c;应用领域非常广&#xff01; 核心思想&#xff1a; Yolov1的核心思想是将对象…...

单片机TVS/ESD二极管防护

TVS 瞬态电压抑制二极管Transient Voltage Suppressor ESD 静电释放二极管 Electro-Static discharge 这两种本质上都是二极管。都是利用了二极管正向导通、反向截止的特性。二极管在反向截止截止条件下&#xff0c;如果电压继续增大&#xff0c;将会引发雪崩&#xff0c;使得…...

TCP协议的重点知识点

TCP协议的重点知识点 TCP(传输控制协议)是一种面向连接、可靠的数据传输协议,工作在传输层,提供可靠的字节流服务。它是互联网协议栈中最重要、最复杂的协议之一,也是面试中常被问到的知识点。本文将详细介绍TCP协议的各个重要概念。 TCP基本特性 TCP主要具有以下基本特性: …...

大数据——一文熟悉HBase

1、HBase是什么 HBase是基于HDFS的数据存储&#xff0c;它建立在HDFS文件系统上面&#xff0c;利用了HDFS的容错能力&#xff0c;内部还有哈希表并利用索引&#xff0c;可以快速对HDFS上的数据进行随时读写功能。 Hadoop在已经有一个HiveMapReduce结构的数据读写功能&#x…...

如何有效进行RLHF的数据标注?

编者按&#xff1a;随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用&#xff0c;如何从人类反馈进行强化学习&#xff08;RLHF&#xff09;已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注&#xff0c;这是一个非常费力的过程。 本文作者在数据标注领域具有丰富经…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南

目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库&#xff…...

【C++进阶篇】智能指针

C内存管理终极指南&#xff1a;智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...

C# 表达式和运算符(求值顺序)

求值顺序 表达式可以由许多嵌套的子表达式构成。子表达式的求值顺序可以使表达式的最终值发生 变化。 例如&#xff0c;已知表达式3*52&#xff0c;依照子表达式的求值顺序&#xff0c;有两种可能的结果&#xff0c;如图9-3所示。 如果乘法先执行&#xff0c;结果是17。如果5…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧

上周三&#xff0c;HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成&#xff0c;这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋&#xff0c;但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称&#xff0c;这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验

Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...

HybridVLA——让单一LLM同时具备扩散和自回归动作预测能力:训练时既扩散也回归,但推理时则扩散

前言 如上一篇文章《dexcap升级版之DexWild》中的前言部分所说&#xff0c;在叠衣服的过程中&#xff0c;我会带着团队对比各种模型、方法、策略&#xff0c;毕竟针对各个场景始终寻找更优的解决方案&#xff0c;是我个人和我司「七月在线」的职责之一 且个人认为&#xff0c…...