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数据中台架构 、数据中心的三大架构

   日期:2023-04-17     浏览:29    评论:0    
核心提示:数据中台有什么好处?数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台,数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台,帮助企业或者

数据中台有什么好处?

数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台,数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台,帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据,到更容易的应用数据,最后能够实现数据智能。

数据平台的好处:

1、避免数据的重复计算

2、提升数据服务力

3、提高数据共享力

4、将数据资产化管理

具体表现为:

1)提升开发效率,降低开发难度,同时覆盖所有数据加工处理的应用场景,开发效率提升2倍。

2)降低开发成本,构建数据服务对上层应用提供数据服务,通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统,屏蔽了业务数据的变更,导致上层的数据分析失败或者异常,另外通过数据服务,将服务管理和可视化,提升服务和数据资产的复用性,开发成本降低50%。

3)构建企业自有的数据资产,通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产,数据资产可以对上层应用提供服务,企业可以依据数据资产构建自己的应用,实现数据价值。

4)提升数据质量,通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果,对各个业务系统形成统一的管理标准,并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量,实现企业的数据资产化;

5)数据安全提升,通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定,并通过资产加密和脱敏等功能,实现企业数据安全脱敏和存储,保障企业的数据安全。

6)开发数据挖掘算法和智能预测算法,通过数据进行问题预测,从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。

7)通过数据平台的数据资产,数据门户,提升上层应用使用数据易用度,让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品,同时提供可视,可以订阅,可以下载等多种使用方式。

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***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。

数据中台是什么意思

数据组织形式。

如果从比较学术的定义上来讲,数据中台是一种数据组织形式,通过对企业特有的业务模式和组织架构整合,以一套完整的数据产品,为企业构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

而如果用通俗的话来讲,数据中台就是一个将企业内部分散在各处的数据都用起来,从而进行整体利用,最常见的例子就是我们将用户在不同业务线中的使用行为进行合并,从而得到一个完整的用户人画像。

数据中台由什么组成?

“数据中台”重构了企业数据系统的架构,将其分为三个层级:

底层

底层是数据收集层,就是数据湖,来自ERP、SRM等各个信息化系统中的业务数据、财务数据、大数据,结构化和非结构化数据直接汇入这层数据湖中,实现统一、集中的数据收集。

核心层

中间的核心层是数据存储与计算层,核心是通过数据建模,形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化;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、解析;挖掘模型是偏应用的模型,作为企业的知识沉淀在中台内,可在数据应用端调取进行复用。

上层

上层是业务应用层,聚焦于对数据的应用和展现,核心层的数据模型可以共享到这个层级中并实现复用,赋能企业业务发展。数据应用通过将数据融入企业具体的业务经营场景中,基于丰富的数据模型开展场景化应用,用数据解决具体的业务问题,具体应用包括产销协同分析、投资分析、产品定价、商品推荐、客户画像等,数据展现聚焦于以多样化的形式展现数据分析应用的结果,这些形式包括管理驾驶舱、即席分析、自助报告、数据大屏、移动APP等,系统可以根据不同用户在不同场景下的需求调整合适的展现方式。

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标签: 数据 企业 业务
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