1. 樹根互聯的數據中台提供了什麼能力呢
提供干凈、透明、智慧的數據資產與高效、易用的數據能力,幫助製造企業攻克IT、OT數據融合的難點,打通傳統信息化建設形成的信息孤島,助力企業數字化轉型與業務創新。以三一集團為例,在半年的時間內,完成了73個信息化系統的IT數據和16個產業園5400多台設備的OT數據融合,建立了近10 PB的數據湖。
2. 數據中台到底是什麼
對於尋求數字化轉型的企業而言,要如何管理公司的數據資源,讓數據產生價值,有效服務前端業務呢?在2019年,呼聲最高的答案無疑是「數據中台」。
一、什麼是數據中台?
(一)前台、中台與後台
前台,即指由各類前台系統組成的前端平台。每個前台系統就是一個用戶觸點,即企業的最終用戶直接使用或交互的系統,是企業與最終用戶的交點。
後台,即指由後台系統組成的後端平台。每個後台系統一般管理了企業的一類核心資源(數據計算),例如財務系統,產品系統,客戶管理系統,倉庫物流管理系統等,這類系統構成了企業的後台。
前台與後台就像是兩個不同轉速的齒輪,前台由於要快速響應前端用戶的需求,講究的是快速創新迭代,所以要求轉速越快越好;而後台由於面對的是相對穩定的後端資源,而且系統陳舊復雜,甚至還受到法律法規等相關合規約束,所以往往是穩定至上,越穩定越好,轉速也自然是越慢越好。
隨著企業務的不斷發展,這種「前台後台」的齒輪速率「匹配失衡」的問題就逐步顯現出來。而中台就像是在前台與後台之間添加了一組「變速齒輪」,將前台與後台的速率進行匹配,是前台與後台的橋梁,它為前台而生,易於前台使用,將後台資源順滑流向用戶,響應用戶。
(二)「數據中台」的由來
「數據中台」並不是一個專業術語,簡單來說,它是指通過數據技術,對海量數據進行採集、計算、存儲、加工,且進行統一標准和口徑,以達到對企業的數據資產進行管理及應用為目的的平台。數據中台把數據統一後,形成標准數據,再進行存儲,形成大數據資產層,進而為客戶提供高效服務。
「數據中台」的概念是由阿里巴巴於2015年首次提出。阿里巴巴認為,數據中台是集方法論、工具、組織於一體的「快」、「准」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。阿里人通過多年不懈的努力,在業務的不斷催化滋養下,將自己的技術和業務能力沉澱出一套綜合能力平台,具備了對於前台業務變化及創新的快速響應能力。
阿里巴巴中間件首席架構師、《阿里巴巴中台戰略思想與架構實踐》作者鍾華表示,在用阿里技術推動企業數字化轉型、建立數字中台的過程中,第一大挑戰是業務、其次才是技術。所謂業務挑戰,就是從業務視角,把共性的業務模塊沉澱到共享業務中台,把個性化的業務剝離出去後形成前台,形成「大中台,小前台」的新格局。
阿里巴巴發展數字中台的核心經驗是將原有的共享IT部門必須要找到極強的互聯網業務作為抓手,把自己變成核心業務部門,才能夠真正轉型成為企業的共享業務事業部,而不是某種變形的、換湯不換葯的共享IT部門,這也就是阿里共享業務事業部所講的「業務滋養」的概念。
二、企業為何要布局數據中台?
數據中台的核心價值,在於幫助企業將瑣碎的業務數據進行統一的規劃、管理、整合,形成符合企業特徵的價值實現通道——即企業的「數字資產」。在此過程中,數據中台所瞄準的主要問題是提高企業的數據管治能力、提供數據管理工具、提升數據利用效率。
對於傳統企業來說,要把能力中心構建起來,光做一個端還不夠,需要把這些端打通。一個「特種兵」沒有用處,它真正需要的是把自己的炮火和雷達能力都建立起來。數據中台最終的目標是讓「一切業務數據化,一切數據業務化」,將所有的數據匯聚到數據中台來,打通各個業務線的數據流轉、數據鏈路,了解企業數據現狀。
在為數據應用提供數據服務的時候,減少數據平台的重復開發,減少數據重復的存儲,從而減少企業成本。同時,建立統一的數據存儲、數據使用模型中心、能力中心,將相關業務領域的數據做匯聚,解決了數據互聯互通的訴求,實現數據價值上的一加一大於二。
在未來,數據中台將會是數字化經營的重要依託。通過數據的沉澱和技術手段,為用戶提供更優質的服務,數據中台就是基於這個理念而誕生的。通過數據中台,提升企業的效能,持續提高用戶的響應力,實現數據化的運營,更好地支持業務發展和創新。
如今,數據中台對很多企業來說,是一個非常有吸引力的數字化解決方案,但企業需要以業務需求來推動數字化進程,而不能一知半解就盲目進行,當企業在明確的業務需求驅動下,搭配完善的數字化解決方案,才能降低轉型失敗的幾率。
3. 門店數據中台如何建設
蘇榮澤科技提出了門店數據中台的建設,分為以下4個階段:統一數據階段、可視信息階段、行業知識階段、智慧決策階段。
4. 數據中台是什麼
數據中台是指通過數據技術,對海量數據進行採集、計算、存儲、加工,同時統一標准和口徑。
數據中台把數據統一之後,會形成標准數據,再進行存儲,形成大數據資產層,進而為客戶提供高效服務。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復用的,它是企業業務和數據的沉澱,其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。
中台的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新,是多領域、多BU、多系統的負責協同。中台是平台化的自然演進,這種演進帶來「去中心化「的組織模式,突出對能力復用、協調控制的能力,以及業務創新的差異化構建能力。
(4)數據中台如何提供數據擴展閱讀
1,回歸服務的本質-數據重用
浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎,這些基礎模型做到了「書同文,車同軌」,無論應用的數據模型有多復雜,總是能溯源到2000張基礎表,這奠定了數據核對和認知的基礎,最大程度的避免了「重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。」
2,數據中台需要不斷的業務滋養
在企業內,無論是專題、報表或取數,當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式,必然導致數據知識得不到沉澱和持續發展,從而造成模型不能真正成為可重用的組件,無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實,業務最不需要的就是模型的穩定,一個數據模型如果一味追求穩定不變,一定程度就是故步自封,這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。
數據模型不需要「穩定」,而需要不斷的滋養,只有在滋養中才能從最初的欄位單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。
3,數據中台是培育業務創新的土壤
企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上,即從數據中台開始,不能總是從基礎做起,數據中台是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道,沒有好的規整數據,數據准備的過程極其冗長,這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在,比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據,如果沒有融合模型的支撐,得自己從賬單一層層匯總及關聯,速度可想而知。
4,數據中台是人才成長的搖籃
原來新員工入職要獲得成長,一是靠人帶,二是找人問,三是自己登陸各種系統去看源代碼,這樣的學習比較支離破碎,其實很難了解全貌,無法知道什麼東西對於企業是最重要的,獲得的文檔資料也往往也是過了時的。
現在有了數據中台,很多成長問題就能解決,有了基礎模型,新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力,O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野,有了融合模型,新人可以知道有哪些主題域,從主題域切入去全局的理解公司的業務概念,有了標簽庫,新人可以獲得前人的所有智慧結晶,有了數據管理平台,新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈,所有的知識都是在線的,最新的,意味著新人的高起點。
5. 全業務數據中心數據中台試點建設
沒太懂你這個是什麼意思。
數據中台其實可以分兩種 ,一種是大型企業的。另一種是中小企業的。
大型企業像阿里巴巴那種自己有超大的伺服器集群之類的,硬體非常的扎實。
中小企業的就沒必要了。
我公司的數據中台就是面向中小企業的在線數據中台,支持PC、移動、微信、釘釘等四端同步。具體要建成什麼樣你可以試著操作一下,有免費版,公司人數不多的情況下,使用免費版就可以拉。
6. 數據中台對外可以賦能有哪些
摘要 完成企業數據中台建設 --- 深入的研究業務、數據和模型,端到端的去實踐,利用大數據技術,以可快速復用和組合搭建為目標,打造出一個健壯的數據中台,進一步發揮企業數據價值。
7. 誰能解釋下什麼是數據中台嗎
對於尋求數字化轉型的企業而言,要如何管理公司的數據資源,讓數據產生價值,有效服務前端業務呢?在2019年,呼聲最高的答案無疑是「數據中台」。
一、什麼是數據中台?
(一)前台、中台與後台
前台,即指由各類前台系統組成的前端平台。每個前台系統就是一個用戶觸點,即企業的最終用戶直接使用或交互的系統,是企業與最終用戶的交點。
後台,即指由後台系統組成的後端平台。每個後台系統一般管理了企業的一類核心資源(數據計算),例如財務系統,產品系統,客戶管理系統,倉庫物流管理系統等,這類系統構成了企業的後台。
前台與後台就像是兩個不同轉速的齒輪,前台由於要快速響應前端用戶的需求,講究的是快速創新迭代,所以要求轉速越快越好;而後台由於面對的是相對穩定的後端資源,而且系統陳舊復雜,甚至還受到法律法規等相關合規約束,所以往往是穩定至上,越穩定越好,轉速也自然是越慢越好。
隨著企業務的不斷發展,這種「前台後台」的齒輪速率「匹配失衡」的問題就逐步顯現出來。而中台就像是在前台與後台之間添加了一組「變速齒輪」,將前台與後台的速率進行匹配,是前台與後台的橋梁,它為前台而生,易於前台使用,將後台資源順滑流向用戶,響應用戶。
(二)「數據中台」的由來
「數據中台」並不是一個專業術語,簡單來說,它是指通過數據技術,對海量數據進行採集、計算、存儲、加工,且進行統一標准和口徑,以達到對企業的數據資產進行管理及應用為目的的平台。數據中台把數據統一後,形成標准數據,再進行存儲,形成大數據資產層,進而為客戶提供高效服務。
「數據中台」的概念是由阿里巴巴於2015年首次提出。阿里巴巴認為,數據中台是集方法論、工具、組織於一體的「快」、「准」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。阿里人通過多年不懈的努力,在業務的不斷催化滋養下,將自己的技術和業務能力沉澱出一套綜合能力平台,具備了對於前台業務變化及創新的快速響應能力。
阿里巴巴中間件首席架構師、《阿里巴巴中台戰略思想與架構實踐》作者鍾華表示,在用阿里技術推動企業數字化轉型、建立數字中台的過程中,第一大挑戰是業務、其次才是技術。所謂業務挑戰,就是從業務視角,把共性的業務模塊沉澱到共享業務中台,把個性化的業務剝離出去後形成前台,形成「大中台,小前台」的新格局。
阿里巴巴發展數字中台的核心經驗是將原有的共享IT部門必須要找到極強的互聯網業務作為抓手,把自己變成核心業務部門,才能夠真正轉型成為企業的共享業務事業部,而不是某種變形的、換湯不換葯的共享IT部門,這也就是阿里共享業務事業部所講的「業務滋養」的概念。
二、企業為何要布局數據中台?
數據中台的核心價值,在於幫助企業將瑣碎的業務數據進行統一的規劃、管理、整合,形成符合企業特徵的價值實現通道——即企業的「數字資產」。在此過程中,數據中台所瞄準的主要問題是提高企業的數據管治能力、提供數據管理工具、提升數據利用效率。
對於傳統企業來說,要把能力中心構建起來,光做一個端還不夠,需要把這些端打通。一個「特種兵」沒有用處,它真正需要的是把自己的炮火和雷達能力都建立起來。數據中台最終的目標是讓「一切業務數據化,一切數據業務化」,將所有的數據匯聚到數據中台來,打通各個業務線的數據流轉、數據鏈路,了解企業數據現狀。
在為數據應用提供數據服務的時候,減少數據平台的重復開發,減少數據重復的存儲,從而減少企業成本。同時,建立統一的數據存儲、數據使用模型中心、能力中心,將相關業務領域的數據做匯聚,解決了數據互聯互通的訴求,實現數據價值上的一加一大於二。
在未來,數據中台將會是數字化經營的重要依託。通過數據的沉澱和技術手段,為用戶提供更優質的服務,數據中台就是基於這個理念而誕生的。通過數據中台,提升企業的效能,持續提高用戶的響應力,實現數據化的運營,更好地支持業務發展和創新。
如今,數據中台對很多企業來說,是一個非常有吸引力的數字化解決方案,但企業需要以業務需求來推動數字化進程,而不能一知半解就盲目進行,當企業在明確的業務需求驅動下,搭配完善的數字化解決方案,才能降低轉型失敗的幾率。
8. 數據中台和數據倉庫的區別是什麼
數據中台與數據倉庫沒有直接關系,在某個維度上他們為業務產生價值的形式有不同的側重,數據中台距離業務更近,能更快速地響應業務和應用開發的需求,可追溯、更精準。
1、概念上的區別
數據中台:企業級的邏輯概念,體現企業 D2V(Data to Value)的能力。
數據倉庫:一個相對具體的功能概念,是存儲和管理一個或多個主題數據的集合。
2、應用上的區別
數據中台:距離業務更近,通過將數據服務化之後提供給業務系統,為業務提供速度更快的服務,不僅限於分析型場景,也適用於交易型場景,強調共享和復用;
數據倉庫:支持管理決策分析,主要應用於BI;
3、價值上的區別
數據中台:建立在數據倉庫和大數據平台上,是加速企業從數據到業務價值過程的中間層。數據中台將數據生產為一個個數據 API 服務,以更高效的方式為業務提供服務。
數據倉庫:存儲的數據大多是根據需求有針對性抽取的結構化歷史數據,能夠生成各類報表,但這些報表都無法實時產生,因此,盡管能提供部分業務價值,但不能直接影響業務。
數據倉庫算產品,數據中台的精髓在於其機制,數據中台不是一個產品,而是一套體系,是一種組織架構,數據中台的開發和建設既可以建立企業數據倉庫基礎上,也可以建立在企業大數據平台基礎上,區別就在於企業的數據應用場景是否多元化。
9. 彩虹無線的數據中台是如何為主機廠進行賦能的
彩虹無線數據中台是面向車聯網大數據場景變現的一套系統化工具,該平台支持數據全生命周期管理,實現了可視化數據接入、數據分析、數據流程化管理,同時支持離線計算和實時計算場景需要。主機廠通過該平台能夠實現數據集中化管理,以及快速響應前端業務領域對數據的探索需求。