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大白话数据中台,何为数据中台

文章目录

    • 一、数据中台
    • 二、本质
    • 三、构建数据中台的几个方面
    • 四、总结


最近一直在研发Ai平台,忙碌非凡。

在之余,有小伙伴质疑数据中台其实就是一个web系统,无法就是添加一些业务逻辑的增删改查。

答曰: 回去好好把科普下什么是数据中台吧~~~😄

一、数据中台

数据中台是一个可持续的机制,旨在让企业的数据发挥更大的价值和作用。它是一种战略选择和组织形式,通过构建一套持续不断将数据变成资产并服务于业务的机制,实现数据的集中管理与运营,从而提升企业的竞争力和创新能力。

数据中台可以理解为处于业务前台和技术后台之间的中间层,它抽象和共享了对业务提供的数据能力。通过将企业的数据变成数据资产,并提供相应的数据能力组件和运行机制,数据中台可以实现对数据进行聚合、加工、分析,并以共享服务的方式将数据提供给业务端使用。这样就能够与业务产生联动,并最终实现数据变现。

二、本质

数据中台,听起来有点高大上,是不是很难理解呢?其实,它的本质很简单,就是把企业的数据变成有价值的资产,并通过数据服务支持业务发展。

想象一下,你家里堆满了各种杂乱无章的东西,你需要找到一件特定的物品时得费好大劲。但如果你能将这些物品整理分类,并且在一个地方标明每个物品的位置和用途,那么你就可以方便快捷地找到所需的物品了。

数据中台也是一样的道理。企业通常会收集大量的数据,但这些数据往往散落在各个部门和系统中。当我们需要分析数据、做决策时,却发现数据无法统一、难以获取。这时候,一个数据中台就派上用场了。

所以,数据中台而言,是将企业内部所有的数据资源进行整合和管理。它提供了一个统一的平台,在这个平台上可以对所有的数据进行分类、标记和归档。比如说,销售部门的销售额、采购部门的采购量、市场部门的市场调研等等,都可以在一个地方进行管理和查询。

我们通过建立数据中台,可以实现以下几个目标:

  • 首先,提高数据的质量和准确性。通过统一管理,可以避免数据重复、冗余和错误,保证数据的一致性和可靠性。

  • 其次,提高数据的可访问性和可用性。数据中台提供了一个统一的接口,让用户可以方便地查询和获取所需的数据,无论是内部员工还是外部合作伙伴。

  • 再次,提升数据的价值和应用能力。通过对数据进行加工、分析和挖掘,可以发现其中蕴藏的商业价值,并将其转化为具体的业务决策和行动。

  • 最后,实现业务创新与增长。通过充分利用企业内部的数据资源,可以发现新的商机、优化运营流程、提升客户体验等,从而推动企业的创新与增长。

总之,数据中台就是将企业内部所有的数据资源整合起来,并为其赋予更大的价值和应用能力。它不仅是一个技术平台,更是一个推动企业数字化转型和发展的战略选择。相信随着时间的推移,越来越多的企业会意识到建立数据中台对于他们未来发展至关重要!

**注意:**数据中台的核心,是避免数据的重复计算,通过数据服务化,提高数据的共享能力,赋能数据应用

三、构建数据中台的几个方面

在构建数据中台时,需要考虑以下几个方面:

  1. 数据采集与整合(数据资源):通过统一采集各个源头的数据,并进行整合,确保数据完整性和准确性。这包括从传感器、设备、网站、应用程序等收集各种类型和格式的原始数据。

  2. 数据处理与加工(数据计算):对原始数据进行清洗、转换、计算等操作,使其具备可用性和价值。这可能涉及到清除噪声、填充缺失值、处理异常数据,以及根据业务需求进行数据转换和计算等。

  3. 数据存储与管理(数据存储):选择适当的存储方式和结构,建立高效可靠的存储系统,并确保对数据进行有效管理。这包括选择合适的数据库技术、设计良好的数据模型、实施数据备份和恢复策略,以及制定数据访问权限和安全措施等。

  4. 数据安全与隐私保护(数据安全):采取合适的安全措施来保护企业和用户的数据安全和隐私。这包括加密敏感数据、限制访问权限、监控数据使用情况,以及遵守相关法规和标准等。

  5. 数据服务与应用:提供丰富的数据服务和应用接口,满足不同业务需求,并支持自助查询、数据分析和可视化展示等功能。这可以包括构建自助分析平台、开发智能报表系统,或者提供API接口供其他系统集成使用。

  6. 数据质量与治理(资产管理):建立完善的数据质量管理体系,确保数据的准确性、一致性和可信度,并进行合规性管理和监控。这包括制定数据质量标准、实施数据清洗规则、建立元数据管理系统,以及监控数据质量指标和数据流程等。

通过构建数据中台,企业可以更好地利用数据资源,实现数字化转型的目标,提升竞争力和创新能力。同时,它也为企业带来了更多的商业机会和价值创造的可能性。

四、总结

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,通过构建数据处理和服务平台,将企业数据变成有价值的资产,并推动业务创新与增长。它是处于业务前台和技术后台的中间层,对业务提供的数据能力进行抽象和共享,实现数据资产化并服务于业务。

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