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中年|建设数据中台？先想想企业有没有这个底子！


【中年|建设数据中台？先想想企业有没有这个底子！】
最近数据中台很火 ， 接触的很多企业都在提这个东西 。 然而 ， 很多连数据基础都没有、仍然处在数据孤岛阶段的企业 ， 上来就说我今年要做数据中台项目 ， 这实际上是因为大家都在追热点 ， 而没有真正搞明白这个名词的含义 。
那么 ， 数据中台到底是什么？它和数据仓库、大数据平台又有什么区别呢？
首先 ， 国内的数据中台兴起 ， 大多是因为阿里巴巴的马老师提出的”大中台、小前台”的口号 。 所以 ， 我们先来看看阿里对数据中台的定义 。
中年|建设数据中台？先想想企业有没有这个底子！
本文插图
数据中台是什么

数据中台是指通过数据技术 ， 对海量数据进行采集、计算、存储、加工 ， 同时统一标准和口径 。 数据中台把数据统一之后 ， 会形成标准数据 ， 再进行存储 ， 形成大数据资产层 ， 进而为客户提供高效服务 。 这些服务跟企业的业务有较强的关联性 ， 是这个企业独有的且能复用的 ， 它是企业业务和数据的沉淀 ， 其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本 ， 也是差异化竞争优势所在 。

广义的数据中台包括了数据技术 ， 比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合 ， 今天谈到的数据中台包括数据模型 ， 算法服务 ， 数据产品 ， 数据管理等等 ， 和企业的业务有较强的关联性 ， 是企业独有的且能复用的 ， 比如企业自建的2000个基础模型 ， 300个融合模型 ， 5万个标签 。 它是企业业务和数据的沉淀 ， 其不仅能降低重复建设 ， 减少烟囱式协作的成本 ， 也是差异化竞争优势所在 。
数据中台的价值
1、数据复用
浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础 ， 这些基础模型做到了“书同文 ， 车同轨” ， 无论应用的 数据模型有多复杂 ， 总是能溯源到2000张基础表 ， 这奠定了数据核对和认知的基础 ， 最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费 。 曾经企业的数据抽取就有多份 ， 报表一份 ， 数据仓库一份 ， 地市集市一份 ， 无论是抽取压力、维护难度及数据一致性要求都很高 。 同时 ， 统一的基础模型将相关业务领域的数据做了很好的汇聚 ， 解决了数据互通的诉求 ， 这点的意义巨大 ， 谁都知道数据1+1&gt2的意思 。
2、沉淀业务模型

在企业内 ， 无论是专题、报表或取数 ， 当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式 ， 无法形成标准化统一业务模型 ， 无法沉淀和共享也就无法迭代生长 ， 从而造成模型不能真正成为可重用的组件 ， 无法支撑数据分析的快速响应和创新 。 只有在迭代生长中的业务模型才能从最初的单一字段 ， 逐渐完善形成为企业最为宝贵的统一模型资产和统一数据资产 。
以报表为例 ， 企业报表成千上万的原因往往也是没有沉淀造成的 ， 针对一个业务报表 ， 由于不同的业务人员提出的角度不同 ， 会幻化出成百上千的报表 ， 如果有报表中台的概念 ， 就可以提出一些基准报表的原则 ， 比如一个业务一张报表 ， 已经有的业务报表只允许修改而不允许新增 ， 自然老报表就会由于新的需求而不断完善 ， 从而能演化成企业的基础报表目录 ， 否则就是一堆报表的堆砌 ， 后续的数据一致性问题层出不穷 ， 管理成本急剧增加 ， 人力投入越来越多 ， 这样的事情在每个企业都在发生 。
3、数据驱动业务创新

我们都知道 ， 以往的业务决策 ， 大多是凭经验拍脑袋的 ， 现如今 ， 数据的价值和重要性不言而喻 。 企业的管理者在做决策时 ， 越来越想要先看数据 。 所以 ， 好的数据基础 ， 是决策和创新的加速器 。 而现在市场竞争如此激烈的大环境 ， 不但需要企业做出正确的决策 ， 效率和执行力也是关乎存亡的 ， 数据中台即是数据创新效率的保障 。 研究过机器学习的都知道 ， 没有好的规整数据 ， 数据准备的过程极其冗长 ， 这也是数据仓库模型的一个核心价值所在 ， 比如运营商中要获取3个月的ARPU数据 ， 如果没有融合模型的支撑 ， 得自己从账单一层层汇总及关联 ， 速度可想而知 。 在如今的互联网时代 ， 企业都在全力谋求转型 ， 转型的关键是要具备跟互联网公司一样的快速创新能力 ， 大数据是其中一个核心驱动力 ， 但拥有大数据还是不够的 ， 数据中台的能力往往最终决定速度 ， 拥有速度意味着试错成本很低 ， 意味着可以再来一次 。


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