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数据中台建设模式的4大趋势和3大重点总结全了

2022-07-21作者:捷码浏览:

数据中台与业务中台相辅相成,共同支持前台一线业务。数据中台除了拥有传统数据平台的统计分析和决策支持功能外,会更多聚焦于为前台一线交易类业务提供智能化的数据服务,支持企业流程智能化、运营智能化和商业模式创新,实现“业务数据化和数据业务化”。

最近几年,数据应用领域出现了很多新的趋势。数据中台建设模式也随着这些趋势在发生变化,主要体现在以下4点。

1.数据应用技术发展迅猛

近几年涌现出了大量新的数据应用技术,如NoSQL、NewSQL和分布式数据库等,以及与数据采集、数据存储、数据建模和数据挖掘等大数据相关的技术。这些技术解决业务问题的能力越来越强,但同时也增加了技术实现的复杂度。

2.数据架构更加灵活

在从单体向微服务架构转型后,企业业务和数据形态也发生了很大的变化,数据架构已经从集中式架构向分布式架构转变。

3.数据来源更加多元化,数据格式更加多样化

随着车联网、物联网、LBS和社交媒体等数据的引入,数据来源已从单一的业务数据向复杂的多源数据转变,数据格式也已经从以结构化为主,向结构化与非结构化多种模式混合的方向转变。

4.数据智能化应用将会越来越广泛

在数字新基建的大背景下,未来企业将汇集多种模式下的数据,借助深度学习和人工智能等智能技术,优化业务流程,实现业务流程的智能化,通过用户行为分析提升用户体验,实现精准营销、反欺诈和风险管控,实现数字化和智能化的产品运营以及AIOps等,提升企业数字智能化水平。

 

面对复杂的数据领域,如何建设数据中台管理并利用好这些数据?

数据中台的大部分数据来源于业务中台,经过数据建模和数据分析等操作后,将加工后的数据,返回业务中台为前台应用提供数据服务,或直接以数据类应用的方式面向前台应用提供API数据服务。

数据中台一般包括数据采集、数据集成、数据治理、数据应用和数据资产管理,另外还有诸如数据标准和指标建设,以及数据仓库或大数据等技术应用。

综上所述,数据中台建设需要做好以下3方面的工作。

1.建立统一的企业级数据标准指标体系

解决数据来源多元化和标准不统一的问题。企业在统一的数据标准下,规范有序地完成数据采集、数据建模、数据分析、数据集成、数据应用和数据资产管理。

2.建立数据研发、技术管理等体系

建立与企业能力相适应的数据研发、分析、应用和资产管理技术体系。结合企业自身技术能力和数据应用场景,选择合适的技术体系构建数据中台。

3.构建支持前台一线业务的数据中台

业务中台微服务化后,虽然提升了应用的高可用能力,但是随着数据和应用的拆分,会形成更多的数据孤岛,会增加应用和数据集成的难度。在业务中台建设的同时,需要同步启动数据中台建设,整合业务中台数据,消除不同业务板块核心业务链条之间的数据孤岛,对外提供统一、一致的数据服务。用“业务+数据”双中台模式,支持业务、数据和流程的融合。

 

数据中台投入相对较大,收益周期较长,但会给企业带来巨大的商业价值,也是企业未来数字化运营的重要基础。企业可以根据业务发展需求,制定好阶段性目标,分步骤、有计划地整合好现有数据平台,演进式推进数据中台建设。

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