BI商业智能时代-如何正确搭建“数据中台”驱动业务决策

时间:2019-09-18 来源:www.syingenta.com

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自2018年下半年开始以来,数据在整体情况中保持了快速增长趋势,如下图所示(百度指数 - 数据搜索平台变量),以及“台湾数据”关键字的真正问题搜索量增加了。两个数字的几倍足以看到数据中的热量程度。

“台湾数据”是由阿里提出的,国外“DataLake”(数据湖)的概念,背景是阿里的生态系统中的商业部门,如淘宝,天猫,蚂蚁金融,盒子马生生等等。数据,实现不同业务组之间的数据互联,最大化数据挖掘的价值,有必要整合每个业务组的数据,在集团层面建立“数据中心”,统一管理和应用数据。

与存储“已知”结构化数据并解决“已知问题”的传统数据仓库相比,数据存储包含大量“快速已知”原始数据,可用于数据科学。在应用层面进行更多探索,帮助企业解决更多“未知”的业务问题数字技术的革命已经引起企业主可以收集的数据爆炸,因为数据的“数量变化”催生了“质量变化”数据管理和应用程序。 “这是”中间数据“出现的主要原因。如果传统的”数据仓库“面临”小数据“,”中间数据“就是真正的”大数据“。

数据中间的数据通过数据技术,收集,计算,存储,处理大量数据,同时标准化标准和口径。在提高数据质量的同时,解决了企业数据孤岛的问题,数据中数据的高应用和场景解决了数据量低的问题。

以下是“营销行业”中数字中期阶段价值的简要列表

通过数字营销赋予广告商权力,改进营销策略,改进营销策略,并改善营销部门内部运营的整合。加强营销部门和其他部门的数字化转型,支持业务,并根据实际需要进行构建。业务发展过程中的数据

从本质上讲,数据中心是为企业提供强大的数据资产获取和存储的能力。最后的核心是业务场景,即企业“业务+数据”的沉淀。但客户往往最关心的是肉眼在现实中可见的特定效果。为了避免数据中的低度场景可视化,它应该在构建过程中从小数据和小场景开始。

在2018年的中国台湾战略中,阿里巴巴首席执行官张勇表示,“中间数据”应该建立一个更具创新性的“大中小型前端”组织机制和业务机制。在DT时代灵活多变。

“小前台”是指针对客户和商家的单一业务场景,如淘宝,天猫,保利性价比,阿里妈妈,新秀物流等业务集团。 “大中台”是“小前台”事业的发展。提供强大的数据资产获取和存储功能。

通过在平台中间建立数据,一线业务将更加灵活,更快速地适应不断变化的市场;台湾中部将收集整个集团的运营数据能力,产品技术能力,并为每个前台业务形成强有力的支持。

随着企业业务环境的不断深入,各种“小前端”数据的数据管理和组合能力逐步聚集,形成统一的数据中心平台,作为支撑企业,促进企业的发展。企业多州业务场景。

也就是说,平台中间的企业数据是在逐步将单个业务场景转变为全业务场景的过程中逐步形成的,最终形成一个庞大而全面的数据中心。

当然,对于一家公司来说,建立一个数据中心,最重要的是拥有一个清晰的业务场景。如果业务场景仍不明确,业务价值优先级不够明确,业务计量系统尚未建立,设置数据中心只会使数据中心陷入无用的境地。

对于企业而言,数据中心需要扎根于业务场景中并深入到业务场景中,以便获得业务支持,获得可持续发展的动力和强大的竞争力。

文章来自:检测技术

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自2018年下半年开始以来,数据在整体情况中保持了快速增长趋势,如下图所示(百度指数 - 数据搜索平台变量),以及“台湾数据”关键字的真正问题搜索量增加了。两个数字的几倍足以看到数据中的热量程度。

“台湾数据”是由阿里提出的,国外“DataLake”(数据湖)的概念,背景是阿里的生态系统中的商业部门,如淘宝,天猫,蚂蚁金融,盒子马生生等等。数据,实现不同业务组之间的数据互联,最大化数据挖掘的价值,有必要整合每个业务组的数据,在集团层面建立“数据中心”,统一管理和应用数据。

与存储“已知”结构化数据并解决“已知问题”的传统数据仓库相比,数据存储包含大量“快速已知”原始数据,可用于数据科学。在应用层面进行更多探索,帮助企业解决更多“未知”的业务问题数字技术的革命已经引起企业主可以收集的数据爆炸,因为数据的“数量变化”催生了“质量变化”数据管理和应用程序。 “这是”中间数据“出现的主要原因。如果传统的”数据仓库“面临”小数据“,”中间数据“就是真正的”大数据“。

数据中间的数据通过数据技术,收集,计算,存储,处理大量数据,同时标准化标准和口径。在提高数据质量的同时,解决了企业数据孤岛的问题,数据中数据的高应用和场景解决了数据量低的问题。

以下是“营销行业”中数字中期阶段价值的简要列表

通过数字营销赋予广告商权力,改进营销策略,改进营销策略,并改善营销部门内部运营的整合。加强营销部门和其他部门的数字化转型,支持业务,并根据实际需要进行构建。业务发展过程中的数据

从本质上讲,数据中心是为企业提供强大的数据资产获取和存储的能力。最后的核心是业务场景,即企业“业务+数据”的沉淀。但客户往往最关心的是肉眼在现实中可见的特定效果。为了避免数据中的低度场景可视化,它应该在构建过程中从小数据和小场景开始。

在2018年的中国台湾战略中,阿里巴巴首席执行官张勇表示,“中间数据”应该建立一个更具创新性的“大中小型前端”组织机制和业务机制。在DT时代灵活多变。

“小前台”是指针对客户和商家的单一业务场景,如淘宝,天猫,保利性价比,阿里妈妈,新秀物流等业务集团。 “大中台”是“小前台”事业的发展。提供强大的数据资产获取和存储功能。

通过在平台中间建立数据,一线业务将更加灵活,更快速地适应不断变化的市场;台湾中部将收集整个集团的运营数据能力,产品技术能力,并为每个前台业务形成强有力的支持。

随着企业业务领域的不断深入,各种“小前端”数据的数据管理和组装能力逐步聚集,形成统一的数据中心平台,作为支撑企业,促进企业的发展。企业多州业务场景。

也就是说,平台中间的企业数据是在逐步将单个业务场景转变为全业务场景的过程中逐步形成的,最终形成一个庞大而全面的数据中心。

当然,对于一家公司来说,建立一个数据中心,最重要的是拥有一个清晰的业务场景。如果业务场景仍不明确,业务价值优先级不够明确,业务计量系统尚未建立,设置数据中心只会使数据中心陷入无用的境地。

对于企业而言,数据中心需要扎根于业务场景中并深入到业务场景中,以便获得业务支持,获得可持续发展的动力和强大的竞争力。

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