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0企业前方市场和企业内部支撑的冲突,必定带来在系统层级上的前台和后台的冲突。 前台:企业前方市场的管理平台,是企业的终端用户直接使用或交互的系统。 后台:企业内部支撑的管理平台,是企业管理核心能力的系统。比如像企业ERP管理平台、企业财务管理平台等系统。 前台是对接用户的,所以系统需要快速响应前端用户的需求,快速创新、快速迭代。简而言之:快速建设、错了就推翻重来、不能耗费太大成本。 后台是企业对内的,为了支
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0用户和用户的需求永远是善变的。主流用户的变化,不会因为某个年代人的话语权高低而稳定下来。而即便是同年代的用户,在随着现代社会发展和各行各业互联网服务的滋养中又进化细分成了出不同的支流,需求全然不同,呈现场景化、碎片化的特征。为了不被善变的用户所抛弃,企业不得不跟随着用户;为了满足用户而尽可能积极地响应用户需求的变化,发展新业务、提供新服务。这就给企业的前方业务端提出了挑战:必须做到快速响应、灵活运
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01项战略转型:建设数据中台是企业数字化转型的一项重要战略,要把数据中台建设定位为企业战略转型举措,一把手工程,全局谋划。 2项变革支撑:数据中台建设涉及企业方方面面,需要在企业文化上统一数据文化认知,在企业组织上进行变革协同。通过组织与文化变革,构建数据驱动的土壤。 3条目标准则:数据中台建设目标三准则,可见——数据分析可视化,可用——数据资产服务化,可运营——数据运营持续迭代优化。这不仅是建设的目标指
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0数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力,让企业员工、 客户、伙伴能够方便地应用数据。数据中台是在政企数字化转型过程中,对各业务单元业务与数据的沉淀,构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系,实现数据赋能。数据中台,是新型信息化应用框架体系中的核心。
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01项战略转型:建设数据中台是企业数字化转型的一项重要战略,要把数据中台建设定位为企业战略转型举措,一把手工程,全局谋划。 2项变革支撑:数据中台建设涉及企业方方面面,需要在企业文化上统一数据文化认知,在企业组织上进行变革协同。通过组织与文化变革,构建数据驱动的土壤。 3条目标准则:数据中台建设目标三准则,可见——数据分析可视化,可用——数据资产服务化,可运营——数据运营持续迭代优化。这不仅是建设的目标指
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0“数据中台”一般包含以下几个部分: 数据仓库:用来存储数据的,结构性数据、非结构性数据等,还有离线数据和实时数据等;大数据中间件:包含了大数据计算服务、大数据研发套件、数据分析及展现工具; 数据资产管理:分为垂直数据、公共数据和萃取数据3层;
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0因为在当今互联网时代,用户才是商业战场的中心,为了快速响应用户的需求,借助平台化的力量可以事半功倍。不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求,才是企业得以生存和持续发展的关键因素。 那些真正尊重用户,甚至不惜调整自己颠覆自己来响应用户的企业将在这场以用户为中心的商业战争中得以生存和发展;而反之,那些在过去的成就上故步自封,存在侥幸心理希望用户会像之前一样继续追随自己的企业则会被用户淘汰。 这就是这个
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0软件开发是一项工程,涉及到管理、流程、测试、团队协作等等方面。如何将企业的开发流程最佳实践沉淀成可重用的“能力”,从而助力创新性应用的快速开发迭代,也是我们看到的很多企业正在做的事情,我们可以管这种关注与开发效能管理的平台叫做研发中台。
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0其一,能实现企业业务数据实时、统一、在线。很多企业组织中会碰到业务响应的问题,其实90%是因为你的数据没有做到实时、统一、在线。比如说,销售部门想要看到7000家门店销售数据如何,供应链怎么优化,商品设计能不能做爆款预测等,但彼此间的数据是割裂的,系统间协同效率低,实时统一在线性极弱,所以很难将这些想法落地。而如果企业只有一份数据,包括电商环节、供应链环节,就能够发现任何一个场景下对于业务的变化和感知,实
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0业务中台将后台资源进行抽象包装整合,转化为前台友好的可重用共享的核心能力,实现了后端业务资源到前台易用能力的转化。 数据中台从后台及业务中台将数据流入,完成海量数据的存储、计算、产品化包装过程,构成企业的核心数据能力,为前台基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的持续演进提供了强大支撑。业务中台与数据中台,相辅相成,互相支撑,一起构建起了战场强大的后方炮火群。
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0数据仓库是在数据准备之后用于永久性存储数据的数据库。 二者一个很大的区别,数据中台要求实时性,但数据仓库对实时性没有要求。
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0很多人说大数据中台,是大数据技术发展至今的又一个里程碑。 从春运抢票平台12306,到双十一守着时间清空购物车,创造日均千万的交易量,它无时无刻不在支撑巨头企业,一次又一次创造技术神话。 一个成熟的架构,要想在一定时间内取得突破性的业务增速和领先地位,最稳妥的手段便是激活海量数据的价值 数字化转型已是大趋势,数据价值的发掘和沉淀一定能够带领互联网行业实现转型与变革。所以眼下,如何设计一个大数据中台的平台,是
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0面对纷繁复杂而又分散割裂的海量数据,数据中台的突出作用和意义在于能充分利用内外部数据,打破数据孤岛的现状,打造持续增值的数据资产,在此基础上,能够降低使用数据服务的门槛,繁荣数据服务的生态,实现数据“越用越多”的价值闭环,牢牢抓住客户,确保竞争优势。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优
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0只有依托数据和算法,将由海量数据提炼的洞察转化为行动,才能推动大规模的商业创新。数据中台在通过算法将洞察直接转化为行动、实现大规模商业创新方面的能力,令人瞩目。另一方面,数据无法被业务用起来的一个原因是数据没办法变得可阅读、易理解。信息技术人员不够懂业务,而业务人员不够懂数据,导致数据应用到业务变得很困难,数据中台需要考虑将信息技术人员与业务人员之间的障碍打破,信息技术人员将数据变成业务人员可阅读
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0底层 底层是数据收集层,就是数据湖,来自ERP、SRM等各个信息化系统中的业务数据、财务数据、大数据,结构化和非结构化数据直接汇入这层数据湖中,实现统一、集中的数据收集。 核心层 中间的核心层是数据存储与计算层,核心是通过数据建模,形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化;融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇
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0数据中台是中台的核心平台之一,简单来说就是数据仓库,是将传统数据仓库扩展到企业级所有数据的更大领域,对这些数据进行数据采集、数据建模、数据服务,并提供给前端开展不同维度的数据应用。 数据中台: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。解决的是企业数据的存、通、用的难题,即帮助企业实现连接数据孤岛,让一切业务
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0数据中台的下层是数据平台,数据平台主要解决跟业务无关的问题,主要是大数据的存储和计算问题。 数据中台的上层就是数据前台,主要包括 BI 报表、数据产品和业务系统。 数据中台首先赋能分析师通过 BI 报表的形式来驱动业务精细化运营。
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0第一个阶段是数据库阶段,这个阶段主要是为了解决OLTP(联机事务处理)的需求,通俗来讲,就是前端加数据库,将用户行为存入数据库,用来进行事务处理,随着数据越来越多,新的需求出现了,就是第二个阶段,分析的需求 第二个阶段是数据仓库阶段,这个阶段主要需求是OLAP(联机分析处理),不仅仅是存数据,企业需要根据数据进行分析,例如淘宝,每天有大量的交易数据,那这些数据可以进行分析,分析出这些交易来自哪些人,哪群人,哪
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0数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡,各自都有独立的数据处理架构,导致共享数据非常困难,所以要构建数据中台不仅是对技术架构的改变,同时还是对整个企业业务运转模式的改变,需要企业在组织架构和资源方面给予支持。数据中台是一个企业战略行动,绝非一个项目组或者一个小团队就能做的,需要了解整个企业的业务情况,对业务进行梳理,还需要技
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0首先,企业的组织架构及机制需要顺势而变。比如以前负责数据的部门或团队往往缺乏话语权,面对业务需求往往是被动的接受的角色,这让一切数据中台的想法化为泡影,需要为数据中台团队授权。 其次,要改变工作方式。现在很多企业的数据团队的主要工作内容就是项目管理、需求管理等等,当一个项目完成后又投入到下一个项目,做好一个需求后又开始负责下一个需求,这样的工作确实非常锻炼人的组织、协调能力,但这样能力的提升与工作
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01、回归服务的本质-数据重用 浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础,这些基础模型做到了“书同文,车同轨”,无论应用的 数据模型有多复杂,总是能溯源到2000张基础表,这奠定了数据核对和认知的基础,最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”曾经企业的数据抽取就有多份,报表一份,数据仓库一份,地市集市一份,无论是抽取压力、维护难度及数据一致性要求都很高。同时,统一的基础模型将相关业务
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0数据中台建设前期消耗的巨额成本常常给数据中台项目带来价值挑战。 数据中台的建设阶段如同自建房子,房子建设过程都是在消耗成本,房子开始自行入住和出租后,才能真实看到所建新房子的产生的价值。 数据中台的使命是通过全局规划来治理和运营企业的数据资产,让数据使用者能高效的获取可靠有效的数据。 若长期有效的运营这些数据资产,数据能力组件的复用带来的工具研发降本愈发明显;若数据复用到跨部门跨业务线的场景愈发丰富,
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0数据中台建设的背景跟企业的业务发展阶段和信息技术建设阶段紧密结合,不单单要投入大量的建设人力成本,还有有配套的组织制度、运营团队配合为他保驾护航。所以为什么建设数据中台,希望能达成什么样的目标,对不同企业都来说都是非常重要数据中台建设的起点。
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01、业务中台系统采用领域驱动设计(DDD),在其上构建业务能力SAAS,持续不断进行迭代演进。 2、中台平台化定位,进行了业务隔离设计,方便一套系统支撑不同玩法的业务类型和便于定制化扩展。 3、前后端分离,通过服务接入层进行路由适配转发。 4、天然的分库分表,消息解耦和分布式缓存设计,支持弹性扩容,以支持业务中台大数据高并发场景。
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0复杂业务的简单化; 业务领域下的业务场景的细分,满足终端用户的业务需求,提升业务系统的易用性;传统的业务系统,按照业务类型实现不同的业务场景,虽然业务有差异,但基本的操作页面布局和内容几乎想通过,通过后台的业务逻辑的配置实现业务类型的差异管理,但在越来越强调用户的易用性的重要性,中台的业务领域下的业务场景分析,使业务更清晰; 让业务洞察到需求的复用性; 业务领域下的业务场景细分,导致复用性更容易被业务
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0面向未来:应该能够很容易地将新出现的大数据、人工智能、机器学习应用和框架加入系统。新技术以前所未有的速度出现,如果数据中台不能快速适应变化,各部门可能很快就会自己另起炉灶,形成新的应用及数据孤岛。 需求驱动:数据中台的存在是为了更快、更好地满足业务部门的需求,因此其架构设计应该以如何快速处理需求为核心。 面向个体:系统的每个使用者面对的都是系统的一个方面,但是他们都应该能够从系统中获得他们需要的数据
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0数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用,因此,数据中台的架构必须围绕这三个功能来设计。与传统的大数据平台不同,数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上,将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。因此,单从功能上来讲,大数据平台实现具体的数据能力,数据仓库是业务建模、数据治理发生的地方,而数据中台则需要把大数据平台、数据仓库的数据和接口组织起来,通
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0中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新,是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进,这种演进带来“去中心化“的组织模式,突出对能力复用、协调控制的能力,以及业务创新的差异化构建能力。
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0大数据可以告诉决策者一些潜在的规律,以数据来证明或判断决策。以往我们会用数据来证明我们的决策对错,现在我们用数据来引导我们做出对的决策。在大数据时代,样本就是全体,大数据可以防止伪造和偏差。 数据催生人工智能。数据是人工智能的根基,并且可以进行融合形成新的数据。数据给我们无限的创新,让我们不停去尝试。 数据是机器人的指令,我们形成数据服务思维。数据是不断变化的,让机器智能成为决策环节,运营就可以智能
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0数据中台居于前台和后台之间,是企业级的数据共享、能力复用平台,是数字化转型的基础和中枢系统。将企业全域海量、多源、异构的数据整合资产化,为业务前台提供数据资源和能力的支撑,以实现数据驱动的精细化运营。 数据中台不是简单的一套软件系统或者一个标准化产品,更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的 运作机制,是一系列数据组件或模块的集合,指向企业的业务场景。
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0一、数据分层 数据分层,在阿里数据中台的提法是大中台,小前台。要实现业务数据化,就是所有的商业活动都应该记录下相关的数据,并把数据业务化,本质就是从数据中发现价值,反过来赋能业务。 二、数据标准化 数据标准化,在阿里的数据中台思想中叫做OneData。实现数据资产各域、主题、模型、字段、指标命名等的统一规范,值得强调的是,数据标准化一定要在源头解决,如果一个庞大的企业的业务系统数据资产都遵循这个原则,那应该是
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0企业所有能力建设都是服务于前台一线业务的。从这个角度来讲,所有中台应该都可以称为业务中台。但我们所说的业务中台一般是指支持企业线上核心业务的中台。 业务中台承载了企业核心关键业务,是企业的核心业务能力,也是企业数字化转型的重点。业务中台的建设目标是:“将可复用的业务能力沉淀到业务中台,实现企业级业务能力复用和各业务板块之间的联通和协同,确保关键业务链路的稳定高效,提升业务创新效能。” 业务中台的主要
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0以业务架构为驱动的前/中/后台的设计原理 ·找到最终用户和客户,主要是为了满足相关需求 ·为企业创造核心价值的链,为核心价值链,这里边包含产品研发、供应链及售后服务、质量、设备等 ·企业中被多个业务单元所共享的业务,财务、人力、风险、IT中心,等支撑型功能