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數據中臺,將決定企業數字化轉型的深度與廣度

什么是數據中臺?

“數據中臺”其實并不是既有的專業術語,而是人們為了兼顧前端和后端的迭代速度差而想出來的 Trade-off。企業的前端需要根據用戶的反饋、市場的需求快速迭代,而后端出于業務和管理的需要,系統較為穩定。在數字化轉型的過程中,此二者的靈活與穩重如若無法協調,將成為企業數字化轉型道路上無法跨越的砍。因此,為了彌合前端與后端系統的速度差,中臺的概念出現了。

簡單說,就是梳理和規范企業業務和管理數據,將數據存儲、數據計算和數據應用的能力統一到“中臺”中,在為前端業務提供決策、快速響應迭代需求、實現精細化運營的同時兼顧后端系統的穩定。

廣義的數據中臺包含了數據模型、算法服務、數據產品、數據管理等,和企業的業務有較強的關聯性,是企業獨有的、能復反復使用的。比如企業自建的2000個基礎模型、300個融合模型、5萬個標簽,它屬于企業業務和數據的沉淀,不僅能降低重復建設,減少煙囪式協作的成本,也是差異化競爭優勢所在。

率先提出并應用了數據中臺的阿里,從數據中臺的模式收益了什么呢?

國內目前對數據中臺最知名、最成熟的實踐,當屬阿里巴巴的“小前臺、大中臺”戰略,數據中臺為阿里業務帶來的效果,講一件事,大家可以感受一下:阿里巴巴用幾百人的運營團隊支撐了幾萬億的GMV,其中60%-70%來源于數據支持的機器決策,機器智能賦能業務,用更低的成本,更高的效率去服務顧客,提供千人干面的個性化體驗。

在阿里用技術推動自身數字化轉型的過程中,把共性的業務模塊沉淀到共享業務中臺,實現業務與IT的深度融合,連接了更多的業務數據、實現了企業更低成本與更高的效率。

數據中臺具體包含哪些操作?

全域數據采集與引入

以需求為驅動,以數據多樣性的全域思想為指導,采集與引入全業務(電商、零售、生產等)、多終端(PC、H5、APP等)、多形態(自身業務系統、三方購買、互聯網采集抓取)的數據。

標準規范數據架構與研發

統一基礎層、公共中間層、百花齊放應用層的數據分層架構模式,通過數據指標結構化規范化的方式實現指標口徑統一。

連接與深度萃取數據價值

形成以業務核心對象為中心的連接和標簽體系,深度萃取數據價值。

統一數據資產管理

構建元數據中心,通過資產分析、應用、優化、運營四方面對看清數據資產、降低數據管理成本、追蹤數據價值。

統一主題式服務

通過構建服務元數據中心和數據服務查詢引擎,面向業務統一數據出口與數據查詢邏輯,屏蔽多數據源與多物理表。

WakeData數據中臺,數出一門,融會貫通

WakeData數據中臺幫助企業對整個生態數據集中進行存儲和管理、了解數據現狀、構建業務數據模型,根據權威性、全局性、共享性、擴展性四大原則制定技術方案,主要分為大數據平臺、中臺工具、中臺應用三個層次,為企業數字化轉型進行賦能,幫助企業IT從業務支撐走向業務驅動。

大數據平臺

大數據開發平臺產品幫助企業完成數據存儲、建模和算法訓練,以整合、關聯、解析等形式,實現“數出一門”,為企業實現數據資產化提供平臺基礎。

中臺工具

DataMapping、DATA-IN 等中臺工具將異源數據融合打通并構建企業自有標簽體系,幫助企業建立用戶洞察和精準定向營銷能力,實現全域數據資產化。

中臺應用

指標分析、企業大屏、DMP、自助營銷、客流寶、惟客寶等中臺應用幫助企業實現數據可視化分析、精細化運營。

企業的個性化應用

數據中臺必須是貼合公司特點的。最好的數據中臺,是深度融合了企業業務、產品、系統、組織各個模塊,結合企特點與需求進行部署的。根據企業的規模和業務的不同,數據中臺可大可小,規模、復雜度都各不相同,但它對業務產生的價值是一樣的,因此,企業應根據自身需求,靈活部署數據中臺。

WakeData數據中臺的數據開發層,即中臺工具與應用,按照開發難度分為了三層。最簡單的是提供標簽庫(DMP),企業可以基于標簽的組裝快速形成營銷客戶群,一般面向業務人員;其次是提供數據開發平臺,企業可以基于該平臺訪問到所有的數據并進行可視化開發,一般面向SQL開發人員;最后是提供應用環境和組件,讓企業技術人員可以自主打造個性化數據產品,層層遞進,以滿足不同層次的企業需求。

在講求互聯互通、高能高效的數字時代,無論大企業還是小企業,都需要數據中臺的能力,在數字化發展進程的下一階段,數據中臺一定是每個企業的標準配置。WakeData數據中臺,堅持“一個賬戶、一種數據類型、一個數據服務平臺”的原則,以幫助企業構建自己的大數據能力為使命,幫助企業構建數據資產,實現數據價值化,最終降低成本、提高效率,快速平穩地完成數字化轉型,贏取數字時代新商機。


 
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