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與此同時,億信華辰在數(shù)據(jù)治理領域榮登五強
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企業(yè)什么情況需要做數(shù)據(jù)中臺?

時間:2022-02-25來源:小億瀏覽數(shù):190

當前的時代,核心企業(yè)各業(yè)務板塊內(nèi)部已經(jīng)實現(xiàn)了信息化,并開始走出去,但當需實現(xiàn)體系內(nèi)不同業(yè)務板塊之間、企業(yè)/部門與企業(yè)/部門之間、外部與內(nèi)部之間、線上線下之間甚至與跨界業(yè)務間的數(shù)據(jù)共享與場景融合并協(xié)同發(fā)展時,數(shù)據(jù)中臺成為核心企業(yè)橫向和縱向的承上啟下的中樞。

一、什么是數(shù)據(jù)中臺

一般來說,數(shù)據(jù)中臺是指企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術,對內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一采集、計算、存儲,并使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范進行管理。數(shù)據(jù)規(guī)范包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)口徑、參考數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)規(guī)范、業(yè)務規(guī)則、主數(shù)據(jù)標準等。數(shù)據(jù)中臺側重于數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)計算,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)存儲等。這些能力也是具備共性的。比如數(shù)據(jù)中臺提供的用戶畫像能力,我們可以在各個領域使用同一套方案。

二、數(shù)據(jù)中臺對企業(yè)的價值是什么 加速從數(shù)據(jù)到價值的服務產(chǎn)生過程 過去應用開發(fā)和數(shù)據(jù)開發(fā)面臨著這樣一個矛盾。大多情況下,企業(yè)不同的應用開發(fā)項目組,都會調用同樣的數(shù)據(jù)服務,同樣的數(shù)據(jù)模型,但是由于業(yè)務人員不知道底層的數(shù)據(jù)結構,并且他們也不了解數(shù)據(jù),這就導致不同的項目組可能會用不同的方法對同樣的數(shù)據(jù)進行處理,最終出來的結果不一樣,甚至是錯誤的,所以開發(fā)速度慢,并且數(shù)據(jù)質量低、結果不準確。 應用開發(fā)要快于數(shù)據(jù)開發(fā)的速度 在OLAP領域中,很多這種情況,由于業(yè)務系統(tǒng)是有業(yè)務屬性的,而數(shù)據(jù)是融合與跨業(yè)務的。因此,當我們需要在業(yè)務系統(tǒng)里面查詢一個數(shù)據(jù)結果或者是做一張報表的時候,它的測試與過程往往是比較復雜和麻煩的。最終,在我們應用開發(fā)過程當中,我們會發(fā)現(xiàn)有太多的數(shù)據(jù)需求,這種情況下應用開發(fā)的速度是快于數(shù)據(jù)開發(fā)速度的。 三、企業(yè)什么情況下需要做數(shù)據(jù)中臺 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng),而業(yè)務的分析需求恰恰需要聯(lián)合這些系統(tǒng)數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)。比如,在企業(yè)利潤分析中發(fā)現(xiàn)該季度純利潤下降,需要快速找到純利潤下降的原因。這個時候涉及諸多業(yè)務環(huán)節(jié),如生產(chǎn)、倉儲、銷售等。假如通過分析后發(fā)現(xiàn)是這個季度的銷售額下滑導致純利潤減少,那么我們還需要同時整合多個部門系統(tǒng)的數(shù)據(jù),對銷售額下滑的原因進行分析。并且要求能夠及時快速地跳轉到具體的部門數(shù)據(jù)分析中,如從純利潤分析跳轉到成本分析、固定資產(chǎn)分析、盈利分析等。 四、如何選擇數(shù)據(jù)中臺 數(shù)據(jù)中臺(EsDataStation)是企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要發(fā)展方向,億信數(shù)據(jù)中臺通過采集、存儲、計算,治理技術形成統(tǒng)一標準和口徑的數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務,解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失、數(shù)據(jù)服務能力不足、數(shù)據(jù)價值低的問題,最終使數(shù)據(jù)能夠賦能業(yè)務場景、產(chǎn)生業(yè)務價值。 全域數(shù)據(jù)采集:全域數(shù)據(jù)不僅是傳統(tǒng)的PC互聯(lián)網(wǎng)加移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的簡單相加,它還包括IOT、線下數(shù)據(jù)、智能交通等領域。形成做一個企業(yè)級的大數(shù)據(jù)處理平臺。 數(shù)據(jù)規(guī)范管理:對過程數(shù)據(jù)和結果數(shù)據(jù)進行質量校驗,幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質量問題,并構建數(shù)據(jù)類目體系,使企業(yè)數(shù)據(jù)標準化、模型化,幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理規(guī)范化。 數(shù)據(jù)開發(fā)平臺:一站式建模及ETL,滿足離線和實時數(shù)據(jù)開發(fā),運用大量可視化技術,讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合黑盒子過程變得透明可見。 數(shù)據(jù)服務平臺:數(shù)據(jù)資產(chǎn)自動生成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)API等多種服務方式,并能提供圖形化設計器、自定義sql的方式供業(yè)務人員進行數(shù)據(jù)和服務編排,快速滿足人員和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要求。
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