數據中台
2024-09-04 18:02:29 0 舉報
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大綱/內容
那到底什麼是中台？
為業務提供公共數據服務的系統
在當今網絡時代，用戶是商業戰場的中心，商業的爭鬥就是對於用戶響應力的比拼。
因為企業後台往往並不能很好的支撐前台快速創新回應用戶的需求，後台更多解決的是企業管理效率問題，而中台要解決的才是前台的創新問題。而為了快速回應用戶的需求，借助平台化的力量可以事半功倍。
所以，企业在平台化的过程中，需要建设自己的中台層（同時包括數據中台，算法中台，業務中台和組織中台），連接底层資源，共同服務於上游。
公司從部門轉向中台的初衷，就是快速回應用戶需求，適應市場的變化，打造一套行業數據運營解決方案。
在避免重複工作的同時，還能沉淀以往的經驗和有效知識，打造回路。
在避免重複工作的同時，還能沉淀以往的經驗和有效知識，打造回路。
數據平台的演進之路
資料檔案Excel
企业數據較少，利用Excel等文件工具來進行統計和手工分析。
資料倉庫
企业希望能快速分析大量數據，數據倉庫由此而生。
數據平台
數據量大，非結構化數據、實時數據回應、催生了大數據平台。
數據中台
企業希望建構數據驅動的業務本身，推動數據業務服務化，也就是數據業務化。
三者比较
定義
資料倉庫
面向主題的、集成的、反映歷史變化的數據集，用於支持管理決策
大数据平台
以處理大量資料儲存、運算以及串流資料即時運算等場景為主的一套基礎架構平台
數據中台
是全域級、可重複使用的數據資產中心與數據能力中心，提供乾淨智慧的數據資產與高級易用的數據能力
主要能力
資料倉庫
使用表格規範了數據，實現了企業數據模型的構建
大数据平台
解决了海量、實時數據的儲存問題，實現多源異構數據的整合管控
數據中台
更多的是業務應用而非平台技術，著重資料治理、資產管理、統一服務
適用性
資料倉庫
更适合傳統數據庫離線采集，數據一般為結構化，處理數據量一般在百T以內，一般用於滿足內部決策支持分析需求
大数据平台
業務越來越複雜，數據量越來越大，異構化、實時海量的數據計算儲存壓力，所有數據系統不能承受更大數據量的處理，數據處理效率下滑
數據中台
重心放在解決企業邏輯模型的建構與儲存、資料標準的建立、資料目錄的梳理、資料安全的界定、資料資產的開放，知識圖譜的構建
业务支援
資料倉庫
離業務端較遠，用於支持管理決策，業務價值依賴眾多因素
大数据平台
距離業務較近，實時性能、大數據等也是為了加快對業務的回應
數據中台
距離業務最近，加速企業從數據到業務價值的過程
服务方式
資料倉庫
提供相關分析報表或數據集
大数据平台
提供相關分析報表，資料集，一些API
數據中台
API或其他共享方式的資料服務
中台總結
以用戶為中心的持續規模化創新，是中台建設的核心目標。
企業的業務響應能力和規模化創新能力，是互聯網時代企業綜合競爭力的核心體現。
平台化包括中台化只是幫助企業達到這個目標的手段，並不是目標本身。
企業的業務響應能力和規模化創新能力，是互聯網時代企業綜合競爭力的核心體現。
平台化包括中台化只是幫助企業達到這個目標的手段，並不是目標本身。
中台（無論是技術中台、業務中台還是組織中台）的建設根本上是為了解決企業響應力困境，彌補創新驅動快速變化的前台和穩定可靠驅動變化週期相對較慢的後台之間的矛盾，提供一個中間層來適配前台與後台的配速問題，沉澱能力，打通並順滑連結前台需求與後台資源，幫助企業不斷提升用戶響應力。
說到底，中台到底是什麼根本不重要，如何想辦法持續提高企業對用戶的響應力才是最重要的。
而平台化或是中台化，只是剛好走在了這條正確的大道上。
而平台化或是中台化，只是剛好走在了這條正確的大道上。
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