數據中台前端的任務是什麼

Ⅰ 前端都干什麼的

前端即網站前台部分，運行在PC端，移動端等瀏覽器上展現給用戶瀏覽的網頁。

前端技術一般分為前端設計和前端開發。

1、前端設計一般可以理解為網站的視覺設計。

2、前端開發則是網站的前台代碼實現，包括基本的HTML和CSS以及JavaScript/ajax，現在最新的高級版本HTML5、CSS3，以及SVG等。

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HTML、CSS、JavaScript這三個是前端開發中最基本也是最必須的三個技能。

1、HTML

HTML指的是超文本標記語言 (Hyper Text Markup Language)，這個也是我們網頁最常用普通的語言了，得力於W3C建立的標准和規范，已普遍升級到了XHTML，XHTML 指可擴展超文本標簽語言（EXtensible HyperText Markup Language）。

2、CSS

級聯樣式表（Cascading Style Sheet）簡稱「CSS」，通常又稱為「風格樣式表（Style Sheet）」，它是用來進行網頁風格設計的。

3、JavaScript

JavaScript是一種由Netscape的LiveScript發展而來的原型化繼承的面向對象的動態類型的區分大小寫的客戶端腳本語言，主要目的是為了解決伺服器端語言，比如Perl，遺留的速度問題，為客戶提供更流暢的瀏覽效果。

Ⅱ 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。

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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。

Ⅲ 數據中台主要實現哪些功能

客戶數據中台（Customer Data Platform，簡稱CDP）指的就是跨平台收集和整合客戶數據的公共數據平台，CDP可以收集實時數據，並且將其構建成單獨的，集中的客戶檔案。 其目標是匯集所有客戶數據並將數據存儲在統一的、可多部門訪問的數據平台中，讓企業各個部門都可以輕松使用。

作用：

1、統一客戶數據，統一客戶身份

為了了解用戶，對用戶進行精細化運營，需要對用戶數據採集與沉澱，CDP客戶數據平台能夠採集企業內外部多渠道多平台的數據源，包括廣告投放、 CRM、客服系統、網站、微信、App等。

2、多場景的客群分析，深度洞察客戶

針對不同的運營階段和業務場景，CDP可以提供不同的客戶行為數據分析模型，對目標人群或全量客戶的留存情況/參與度進行洞察，及時發現影響客戶增長的關鍵因素，指導市場決策、產品改進、促進用戶轉化等。

3、賦能客戶運營，解決數據在業務中應用不足

企業內部應用系統、營銷工具、前端觸點之間連接力弱，大都垂直獨立，數據應用難，無法形成運營閉環。CDP是獲取、管理和應用企業全域客戶數據的系統，賦予企業深度應用全渠道數據的能力，是承載全鏈路和全生命周期的客戶經營基礎。

Ⅳ 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。

Ⅳ 到底什麼是數據中台

1.
數據中台是企業級的邏輯概念,體現企業 D2V(Data to Value)的能力,為業務...
2.
數據倉庫是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,為業務提供服務的...
3.
數據平台是在大數據基礎上出現的融合了結構化和非結構化數據的數據基礎平台,為業務提供服務的...
4.
數據中台距離業務更近,為業務提供速度更快的服務;