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        一图解读企业看中数据中台的核心能力有哪些?

        数字化浪潮席卷全球,企业正面临着前所未有的挑战和机遇,必须不断加快数字化转型才能生存和保持领先。数据中台能够帮助企业聚合内外部数据,支撑高效的数据服务,最终提升企业决策水平和业务表现。

        那么什么是数据中台呢?

        数据中台通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。在提高数据质量的同时更是解决了企业数据孤岛的难题,且数据中台对数据的高应用性和场景性解决了数据价值低的问题。

        每家企业的业务与数据状况各不相同,业务对数据服务的诉求不同,数据中台的建设将呈现出不同的特点,没有任何两家企业的数据中台是完全相同的。不管怎样,数据中台至少应具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力,让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

        数据汇聚整合

        随着业务的多元化发展,企业内部往往有多个信息部门和数据中心,大量系统、功能和应用重复建设,存在巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费,同时组织壁垒也导致数据孤岛的出现,使得内外部数据难以全局规划。数据汇聚整合主要是从数据存储角度来表述,指将原始数据进行集中存放,便于后续使用的读取使用。

        企业看中的数据整合和管理能力包括(管理简便、集成与运营、确保访问权限、数据可用):

        • 数据丰富和完善:对多样的数据源进行合并和完善
        • 管理简便:可视化任务配置以及丰富的监控管理功能
        • 数据集成与运营:数据中台能够接入、转换、写入或缓存企业内部多种来源的数据
        • 数据目录与治理:数据用户可以方便的定位所需数据,理解数据(包括技术/业务治理)
        • 数据安全:确保数据的访问权限
        • 数据可用:数据用户可以简便、可拓展的访问异构数据,可用性和易用性高
        • 部署灵活:支持本地部署,以及公有云、私有云、混合云等多种部署方式

        数据提纯加工

        企业需要完整的数据资产体系,围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设,推动业务数据向数据资产的转化

        传统的数字化建设往往局限在单个业务流程,忽视了多业务的关联数据,缺乏对数据的深度理解。数据中台必须连通全域数据,通过统一的数据标准和质量体系,建设提纯加工后的标准数据资产体系,以满足企业业务对数据的需求。数据提纯加工承担了数据字段、数据指标的衍生计算任务,为数据开发人员提供可视化或者可编码的环境进行加工规则的管理和实施,是将数据资产化的重要环节。

        企业看中的数据提炼和分析加工能力包括(标签体系、智能的数据映射、质量保障体系、完善的安全防控):

        • 完善的安全访问控制
        • 完善的数据质量保障体系
        • 规范的、紧密结合业务的可拓展标签体系
        • 面向业务主体的资产平台
        • 智能的数据映射功能,简化数据资产生成

        服务可视化

        多数企业期待数据中台提供数据化运营平台,帮助企业快速实现数据资产的可视化分析,提供包括实时流数据分析,预测分析,机器学习等更为高级的服务,为企业数据化运营赋能

        企业看重的资产服务化能力包括(数据可视化服务、数据开发平台、AI服务能力、数据分析能力):

        • 提供自然语言处理等人工智能服务
        • 提供丰富的数据分析功能
        • 提供友好的数据可视化服务
        • 便捷、快速的服务开发环境,方便业务人员开发数据应用
        • 提供实时流数据分析
        • 提供预测分析、机器学习等高级服务

        价值变现

        数据中台通过打通企业数据,提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力,以实现数据的更大价值变现

        企业看中的业务价值变现能力包括(跨部门实现业务价值、数据应用管理、洞察驱动业务的通路、面向场景的数据应用):

        • 提供数据应用的管理能力
        • 提供数据洞察的直接驱动业务行动的通路
        • 提供跨业务场景的能力
        • 提供跨部门的普适性业务价值能力
        • 提供基于场景的数据应用(推荐引擎、搜索引擎等)
        • 提供业务行动效果评估功能

        数据中台是把业务生产资料转变为数据生产力,同时数据生产力反哺业务,不断迭代循环的闭环过程,让数据流通用起来,使数据驱动决策运营,为企业数字化转型赋能,为社会数字经济赋能!

        本文部分内容摘编自《数据中台:让数据用起来》!

        蜀ICP备15035023号-4

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