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数字民航如何搭建数据中台

发布时间:2023-08-20 09:15:36

⑴ 数据中台是什么

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。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,也是差异化竞争优势所在。

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。



(1)数字民航如何搭建数据中台扩展阅读

1,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。”

2,数据中台需要不断的业务滋养

在企业内,无论是专题、报表或取数,当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式,必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展,从而造成模型不能真正成为可重用的组件,无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实,业务最不需要的就是模型的稳定,一个数据模型如果一味追求稳定不变,一定程度就是故步自封,这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

数据模型不需要“稳定”,而需要不断的滋养,只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

3,数据中台是培育业务创新的土壤

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上,即从数据中台开始,不能总是从基础做起,数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道,没有好的规整数据,数据准备的过程极其冗长,这也是数据仓库模型的一个核心价值所在,比如运营商中要获取3个月的ARPU数据,如果没有融合模型的支撑,得自己从账单一层层汇总及关联,速度可想而知。

4,数据中台是人才成长的摇篮

原来新员工入职要获得成长,一是靠人带,二是找人问,三是自己登陆各种系统去看源代码,这样的学习比较支离破碎,其实很难了解全貌,无法知道什么东西对于企业是最重要的,获得的文档资料也往往也是过了时的。

现在有了数据中台,很多成长问题就能解决,有了基础模型,新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力,O域数据的增加更是让其有更广阔的视野,有了融合模型,新人可以知道有哪些主题域,从主题域切入去全局的理解公司的业务概念,有了标签库,新人可以获得前人的所有智慧结晶,有了数据管理平台,新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉,所有的知识都是在线的,最新的,意味着新人的高起点。

⑵ 谁能解释下什么是数据中台吗

对于寻求数字化转型的企业而言,要如何管理公司的数据资源,让数据产生价值,有效服务前端业务呢?在2019年,呼声最高的答案无疑是“数据中台”。


一、什么是数据中台?


(一)前台、中台与后台


前台,即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点,即企业的最终用户直接使用或交互的系统,是企业与最终用户的交点。


后台,即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源(数据计算),例如财务系统,产品系统,客户管理系统,仓库物流管理系统等,这类系统构成了企业的后台。


前台与后台就像是两个不同转速的齿轮,前台由于要快速响应前端用户的需求,讲究的是快速创新迭代,所以要求转速越快越好;而后台由于面对的是相对稳定的后端资源,而且系统陈旧复杂,甚至还受到法律法规等相关合规约束,所以往往是稳定至上,越稳定越好,转速也自然是越慢越好。


随着企业务的不断发展,这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”,将前台与后台的速率进行匹配,是前台与后台的桥梁,它为前台而生,易于前台使用,将后台资源顺滑流向用户,响应用户。


(二)“数据中台”的由来


“数据中台”并不是一个专业术语,简单来说,它是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,且进行统一标准和口径,以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后,形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。


“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为,数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力,在业务的不断催化滋养下,将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台,具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。


阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示,在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中,第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战,就是从业务视角,把共性的业务模块沉淀到共享业务中台,把个性化的业务剥离出去后形成前台,形成“大中台,小前台”的新格局。


阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手,把自己变成核心业务部门,才能够真正转型成为企业的共享业务事业部,而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门,这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。


二、企业为何要布局数据中台?


数据中台的核心价值,在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合,形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中,数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。


对于传统企业来说,要把能力中心构建起来,光做一个端还不够,需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处,它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化,一切数据业务化”,将所有的数据汇聚到数据中台来,打通各个业务线的数据流转、数据链路,了解企业数据现状。


在为数据应用提供数据服务的时候,减少数据平台的重复开发,减少数据重复的存储,从而减少企业成本。同时,建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心,将相关业务领域的数据做汇聚,解决了数据互联互通的诉求,实现数据价值上的一加一大于二。



在未来,数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段,为用户提供更优质的服务,数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台,提升企业的效能,持续提高用户的响应力,实现数据化的运营,更好地支持业务发展和创新。


如今,数据中台对很多企业来说,是一个非常有吸引力的数字化解决方案,但企业需要以业务需求来推动数字化进程,而不能一知半解就盲目进行,当企业在明确的业务需求驱动下,搭配完善的数字化解决方案,才能降低转型失败的几率。

⑶ 企业如何布局数据管理中台

多平台新媒体数铅敏字资产管理中台“矩阵通”为企业提供数据管理中台,提供一站式数字化矩阵管理服务和内容资产云解析存储服务,能帮助企业打破数据孤岛、驱动运营决策、降低管理成本。

01 多平台账号管理

矩阵通支持接入6大新媒体平台数据,帮助企业在统一后台搭建自己的媒体传消顷播矩阵,解决跨平台、多账号管理中执行慢、配合乱的难题。

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⑷ 数据中台建设内容包括哪几个方面

中台首先是一种战略选择,一种组织形式,其次才是一些有形的产品支撑和实施的方法论。

文|古明,数据中台专栏写作者

由于企事业部门之间的系统分散开发或者些单位系统重建或引进系统开发项目,导致很多单位内部之间的信息不能共享,产生数据与信息孤岛;或者没有统一的数据规范和标准,造成数据整合的不便。数据还仅仅停留在散乱的资源阶段,离数据“变现”,形成数据资产的理想阶段,还相距甚远。

为解决上述问题,就需要企业自身进行合理有让春正效的数据资源规划,梳理清楚企业自身的“数据家底”,从而掌握企业当前数据资源的详实状况,明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类,以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。

数据资源规划是数据治理,数据建模,数据资产管理,数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件,因此数据资源规划的作用至关重要,包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。

数据资源梳理:即企业需要梳理清楚:数据森带来自谁,用在何处,如何存储?一般而言,业内会从三个维度,来对数据资源进行分类管理,数据产生主体、数据来源、存储形式等。

数据资源规划实施:企业在数据资源规划与获取的过程中,除了需要企业内部提供有效的组织保障,包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作,而且还需要全面的对整个企业或政府部门坦悔组织需求分析调研,这样才可有效帮助企业理清数据资源家底,明确数据资源获取与使用的方式方法。

数据资源可视化:在数据中台理念下,我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。

数据资源分析报告:企业以前对自身数据资源的认识是模糊的,企业需要一份完整详备的数据资源分析报告,指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点,袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。

⑸ 如何搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模,得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。

搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看,在Excel中对数据进行二次加工,告别依赖于IT人员处理的困境;数据有错误也不怕,能够对缺失、不规范的数据进行二次加工,并能将这些数据入库;不受限制的分析思路,按您的想法加工数据;将本地数据和线上数据结合起来分析。

数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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⑹ 数据中台是什么意思

数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀,是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。

定义: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。

应用:政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等。

相关术语:数据模型

数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,笔者这里概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,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总、关联,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的。

但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到中台模型,以便开放给其它人使用,中台的中是相对的,没有绝对的标准。

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