也看数据中台

前段时间技术分享,提到了中台,进而提到了数据中台,发现自己对中台的认知还是比较浅显,这里尝试学习做个笔记。

内容来自《极客时间:数据中台实战 网易 郭忆》

数据中台

Q: 什么是数据中台,如何建设数据中台,数据中台有何价值?

很多人说数据中台不好,可能遇到的问题:

  • 指标口径不一致,导致数据不可信
  • 数据无法按时产出,影响工作效率
  • 敏感数据外泄,引发安全危机

数据不好用,也就无法发挥价值。

很多人数据中台的期待:

以往的数据系统举例用户和业务比较远,远是说,数据仓库不能带来直接价值,只是技术支撑;业务人员得找技术获取数据;利用到业务上的数据投资不多,都是基础建设。

数据中台有望解决这些问题,不用管技术,只关注业务需求,想积木一样组合和管理中台里的数据,数据是准确一致的。数据中台改变了企业利用数据的形式。

以前利用数据,就是BI商业智能,简单点就是做报表。但实际上,我们需要的不是报表,不是数据罗列,而是业务决策、业务行为。希望不去人工解读数据、可视化数据。

数据中台希望能让企业智能,数据驱动。

企业有何收益?

  • 优化现有业务。优化业务流程

    • 增加现有业务的收入。举例,能源类企业数据中台,根据历史销量、市场份额、市场容量等数据建模,帮助企业销售部门优化销售任务的分配,从而提高销售额。以前是跑市场、凭经验排版定指标,现在把行业数据。市场竞争数据、往年销售数据、经销商数据拉通,做模拟,让销售业绩分配可量化。
    • 促进生产效率。跨部门沟通数据对齐、映射耗费时间。有了数据中台,大家在同一个数据服务里获取、修改、加工数据,每次的方案沉淀为服务,后续可以复用,提升效率。标准化越高,效果越明显
    • 降低运营成本,提升运营的利润。给钢铁厂进行配方的优化。通过数据建模,机器学习的智能配矿模型,来全方位对比和优化,寻找最优解
    • 提升用户体验。利用数据中台分析用户行为,制作用户画像,了解用户
    • 提升资产利用率。物流企业路径优化。以往是靠经验分配,打通各方面数据,提升车辆和人员的利用效率
  • 实现新业务的转型

    • 数字化产品创新。房地产交易网站有用户访问,但是不产生买卖行为,发现是女性用户来看室内图片,是看装修的,内部孵化提供装修的服务,出现了新的业务线。数据洞察,发现业务新价值
    • 数字化资产销售。数据组合、包装、分析、脱敏,形成报告或者优质内容销售。比如百度指数,可以购买监控关键词。
    • 业务平台化收益。自己搭建平台。比如交易撮合平台,做的就是数据生意,数据中台采集 加工 交易
    • 数字化生态业务。比如应用商店的多维度数据分析,发现业务方向

    01 前因后果:为什么说数据中台是大数据的下一站?

    数据仓库的产生。

    技术革命,从Hadoop到数据湖。现在日活过亿,海量数据。内容结构异构,数据多来源杂,不易定好数据模型。Hadoop出现,完全分布式、容易拓展,弱格式

    随着Hadoop日趋成熟,有了数据湖。Data Lake。存储原始格式的数据存储库。

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