数据中台是什么意思(数据中台dws)
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本文目录一览:
什么是数据中台?数据中台带来了哪些价值?
数据中台的含义和价值如下:
含义:简单来说,数据中台就是企业用户数据的链接枢纽,数据中台的搭建就是以数据创造价值的过程。它通过多维度、立体化的线上线下数据采集工具和方法,打破数据壁垒,讲数据整合,并搭建数据平台。
价值:数据中台可以帮助企业进行数据加工、数据处理、数据分析和数据建模,让数据价值达到最大化。利用数据中台可以打通营销、销售、服务、售后、复购等环节,全面管理多源数据,进而打造出一套高效的用户管理体系,帮助企业进行用户管理,提升用户体验,推进营销数字化。
数据的范畴:
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。
在计算机科学中,数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。
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。
数据中台是什么意思?
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。
数据中台被誉为大数据的下一站,由阿里兴起,核心思想是数据共享,并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。
相关信息
在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。
数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力,为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。
到底什么是数据中台?
数据中台是什么?
数据中台是指通过数据技术,收集、计算、存储、加工大量数据,同时统一标准和口径。统一数据后,数据中心将形成标准数据,然后存储,形成大数据生产层,为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关,是企业独有的,可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本,而且具有差异化的竞争优势。
数据中台的整体技术架构采用云计算架构模式,充分云化数据资源和存储资源,通过多租户技术包装整合资源,开放,为用户提供“一站式”数据服务。利用大数据技术,收集和管理大量数据,统一处理企业内部所有数据,形成标准化数据,挖掘企业最有价值的数据,建立企业数据资产库,提供一致、标准的数据服务。
我们要明确地认识到,数据中台并不是一套软件或信息系统,而是一系列数据组件的集合,企业根据自己的信息化建设基础、数据基础和业务特征来确定数据中台的能力,根据功能定义使用数据组件构建他们自己的数据中台。
数据中台主要做什么:
数据中台一般会具备4个能力:数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。
数据采集整合:创建企业数据中台第一步,打破企业内部各个业务系统的数据隔阂,形成统一的数据中心,为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。
数据提纯加工:主要是对数据统一标准、补充属性,然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表,满足企业对数据的需求。
数据服务可视化:对数据进行计算逻辑的封装,生成API服务,上层数据应用可以对接数据服务API,让数据快速应用到业务场景中。数据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。
数据价值变现:通过打通企业数据,提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力,为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。
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