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億信華辰

連續(xù)3年穩(wěn)坐商務(wù)智能應(yīng)用榜首
與此同時(shí),億信華辰在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域榮登五強(qiáng)
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企業(yè)什么情況需要做數(shù)據(jù)中臺(tái)?

時(shí)間:2022-02-25來源:小億瀏覽數(shù):196

當(dāng)前的時(shí)代,核心企業(yè)各業(yè)務(wù)板塊內(nèi)部已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息化,并開始走出去,但當(dāng)需實(shí)現(xiàn)體系內(nèi)不同業(yè)務(wù)板塊之間、企業(yè)/部門與企業(yè)/部門之間、外部與內(nèi)部之間、線上線下之間甚至與跨界業(yè)務(wù)間的數(shù)據(jù)共享與場景融合并協(xié)同發(fā)展時(shí),數(shù)據(jù)中臺(tái)成為核心企業(yè)橫向和縱向的承上啟下的中樞。

一、什么是數(shù)據(jù)中臺(tái)

一般來說,數(shù)據(jù)中臺(tái)是指企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一采集、計(jì)算、存儲(chǔ),并使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)規(guī)范包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)口徑、參考數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)規(guī)范、業(yè)務(wù)規(guī)則、主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等。數(shù)據(jù)中臺(tái)側(cè)重于數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)計(jì)算,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。這些能力也是具備共性的。比如數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的用戶畫像能力,我們可以在各個(gè)領(lǐng)域使用同一套方案。

二、數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)企業(yè)的價(jià)值是什么 加速從數(shù)據(jù)到價(jià)值的服務(wù)產(chǎn)生過程 過去應(yīng)用開發(fā)和數(shù)據(jù)開發(fā)面臨著這樣一個(gè)矛盾。大多情況下,企業(yè)不同的應(yīng)用開發(fā)項(xiàng)目組,都會(huì)調(diào)用同樣的數(shù)據(jù)服務(wù),同樣的數(shù)據(jù)模型,但是由于業(yè)務(wù)人員不知道底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且他們也不了解數(shù)據(jù),這就導(dǎo)致不同的項(xiàng)目組可能會(huì)用不同的方法對(duì)同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最終出來的結(jié)果不一樣,甚至是錯(cuò)誤的,所以開發(fā)速度慢,并且數(shù)據(jù)質(zhì)量低、結(jié)果不準(zhǔn)確。 應(yīng)用開發(fā)要快于數(shù)據(jù)開發(fā)的速度 在OLAP領(lǐng)域中,很多這種情況,由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)是有業(yè)務(wù)屬性的,而數(shù)據(jù)是融合與跨業(yè)務(wù)的。因此,當(dāng)我們需要在業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面查詢一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果或者是做一張報(bào)表的時(shí)候,它的測試與過程往往是比較復(fù)雜和麻煩的。最終,在我們應(yīng)用開發(fā)過程當(dāng)中,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有太多的數(shù)據(jù)需求,這種情況下應(yīng)用開發(fā)的速度是快于數(shù)據(jù)開發(fā)速度的。 三、企業(yè)什么情況下需要做數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng),而業(yè)務(wù)的分析需求恰恰需要聯(lián)合這些系統(tǒng)數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)。比如,在企業(yè)利潤分析中發(fā)現(xiàn)該季度純利潤下降,需要快速找到純利潤下降的原因。這個(gè)時(shí)候涉及諸多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),如生產(chǎn)、倉儲(chǔ)、銷售等。假如通過分析后發(fā)現(xiàn)是這個(gè)季度的銷售額下滑導(dǎo)致純利潤減少,那么我們還需要同時(shí)整合多個(gè)部門系統(tǒng)的數(shù)據(jù),對(duì)銷售額下滑的原因進(jìn)行分析。并且要求能夠及時(shí)快速地跳轉(zhuǎn)到具體的部門數(shù)據(jù)分析中,如從純利潤分析跳轉(zhuǎn)到成本分析、固定資產(chǎn)分析、盈利分析等。 四、如何選擇數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)中臺(tái)(EsDataStation)是企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要發(fā)展方向,億信數(shù)據(jù)中臺(tái)通過采集、存儲(chǔ)、計(jì)算,治理技術(shù)形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑的數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù),解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失、數(shù)據(jù)服務(wù)能力不足、數(shù)據(jù)價(jià)值低的問題,最終使數(shù)據(jù)能夠賦能業(yè)務(wù)場景、產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。 全域數(shù)據(jù)采集:全域數(shù)據(jù)不僅是傳統(tǒng)的PC互聯(lián)網(wǎng)加移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的簡單相加,它還包括IOT、線下數(shù)據(jù)、智能交通等領(lǐng)域。形成做一個(gè)企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。 數(shù)據(jù)規(guī)范管理:對(duì)過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量校驗(yàn),幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,并構(gòu)建數(shù)據(jù)類目體系,使企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型化,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理規(guī)范化。 數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái):一站式建模及ETL,滿足離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā),運(yùn)用大量可視化技術(shù),讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合黑盒子過程變得透明可見。 數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái):數(shù)據(jù)資產(chǎn)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)API等多種服務(wù)方式,并能提供圖形化設(shè)計(jì)器、自定義sql的方式供業(yè)務(wù)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)和服務(wù)編排,快速滿足人員和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要求。
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