數據中臺戰略對企業的意義

1、爲何要建設數據中臺

由於在當今互聯網時代，用戶纔是商業戰場的中心，爲了快速響應用戶的需求，藉助平臺化的力量能夠事半功倍。

不斷快速響應、探索、挖掘、引領用戶的需求，纔是企業得以生存和持續發展的關鍵因素。

目前，數據體量、產業規模以及雲計算高速發展所推進的基礎設施成本都已再也不是問題，大數據可否創造真實的商業價值和回報是大數據企業真正關心的核心問題。

過去，全部大數據企業都在作項目，並無更多資源把能力沉澱成產品和平臺。好比不少可共用的數據服務沒有服務化、產品化，不少產品老是作重複的動做。

2、什麼是數據中臺

數據中臺是指經過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。

今年，馬老師（馬雲）說過，數據中臺成爲大數據行業的熱門概念，它最早是從阿里引出的，「不少人會把數據比做「石油」，阿里巴巴要成爲全球電子商務的「水電煤」。咱們如今搭建的數據中臺，就是但願扮演「發電廠」的角色。」

數據中臺把數據統一以後，會造成標準數據，再進行存儲，造成大數據資產層，進而爲客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能複用的，它是企業業務和數據的沉澱，其不只能下降重複建設、減小煙囪式協做的成本，也是差別化競爭優點所在。

數據中臺建設的基礎仍是數據倉庫和數據中心，而且在數倉模型的設計上也是一脈傳承，之因此咱們如今到處推崇數據中臺建設及應用，一個是由於數據中臺確實有過人之處，另外一個是這套模型在阿里體現了巨大的應用價值。

3、數據中臺能力

數據資產管理

盤點數據資源、規劃數據資源、獲取數據資源，並將全部數據資源進行完整呈現；經過元數據信息收集、數據血緣探查、數據權限申請受權等手段，解決"有哪些數據可用"、"到哪裏能夠找到數據"的難題，而且提高數據資源的利用率。

數據質量管理

數據質量就是保障數據正確性的工具，主要包括這麼幾部分：一是支持準確性校驗規則，二是支持雙表校驗，三是輸出校驗報告。

數據模型管理

數據模型管理，主要是爲解決架構設計和數據開發的不一致性，是爲了約束平臺使用者的表名、字段名的規範性，架構師從工具層合理的進行模型分層和統一開發規範,包括2部分，一個是規則配置，另外一個是對錶名、字段名的按期校驗。

構建標籤體系

對用戶、產品、客商、營銷各主題域進行標籤提取，將其特徵數字化，爲後續進行精準 營銷和用戶畫像提供必要條件。着重分析當前須要可是沒法獲取到的指標，描述使用不便的指標，分析問題緣由，繪製數據供應鏈條；

數據應用規劃及實現

數據中臺策略的基本理念是，將全部的數據匯聚到數據中臺，之後的每一個數據應用（不管是指標和分析類的，仍是畫像類和大數據類的）通通從數據中臺獲取數據，若是數據中臺沒有，那麼數據中臺就負責把數據找來，若是數據中臺找不來，就說明當前真沒有這個數據，數據應用也就無從展開。

4、數據中臺構成

「數據中臺」通常包含如下幾個部分：

一、數據倉庫：用來存儲數據的，結構性數據、非結構性數據等，還有離線數據和實時數據等；

二、大數據中間件：包含了大數據計算服務、大數據研發套件、數據分析及展示工具；

三、數據資產管理：按照阿里的體系應該分爲垂直數據、公共數據和萃取數據3層；

5、總結

數據時代帶來的挑戰不只僅是數據量的爆發式增加，更重要是如何管理好、治理好、利用好這些數據，顯然傳統的大數據建設方法論沒法知足需求。

若是把大數據建設工做好比蓋高樓的話，那麼大數據平臺開發和管理工具（數棧）就是打樁機、挖土機、推土機、塔吊...，過程當中嚴苛、繁瑣、體系的開發、治理、分析建設方法論（數據中臺）就是樓層規劃、戶型設計、房屋建造....，數據服務就是業主個性化的裝修。

 

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