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数据中台企业经营管理的法宝所在
20211223|文章来源:-

随着新的技术和企业发展模式的创新,企业数字化转型势在必行,而在数字化转型中建设数据中台是支撑数字化转型的重要基础。企业在数据的运用中通常会存在一系列的痛点,总结起来,可以概括为以下5大类:

  • 数据质量差,数据一致性差
  • 数据处理效率低
  • 指标口径不统一
  • 存在大量的数据孤岛,各个系统数据无法贯通
  • 需求响应时间长

以上这些问题看数据中台是如何解决的?

构建全局一致的数据标准,指标体系化,实现数据资产化管理。

构建统一的数据开发平台,汇聚各个数据源数据,统一数仓建模,构建全局一致的公共层,打通各个系统数据壁垒,提升数据复用性。

通过配置数据质量稽核规则和数据预警,对数据一致性、完整性、正确性和及时性进行监控,确保第一时间发现、恢复、通知数据问题。

数据中台拥有可扩展、高性能的分布式存储和计算引擎,轻松处理各种海量数据。

提供统一的数据服务平台和自助分析系统,快速响应各种数据需求。

由此可见,企业在建设数据中台的过程中如何选择技术能力至关重要,袋鼠云通过丰富的实践经验,总结出推动数字化转型的数据中台通常具备十大技术能力矩阵,分别是数据服务能力、数智运营组件能力、指标体系、多维决策建模、数据开发、数据储存、数据集成、数据资产管理和平台管理能力。

其中,数据开发、数据资产管理,数据储存是数据中台技术能力矩阵中的核心能力。

1、数据开发:数据价值提炼的工厂

随着企业的转型和新业务的快速发展,企业原有系统中的数据开发效率已不能满足企业的需要,急需一种新型的技术手段解决当前数据开发效率慢的问题,来满足企业新业务发展的需要。

某金融企业之前把数据全部储存在传统的数据库中,但随着企业新业务的不断增加,所产生的数据也在递增,大量数据的处理性能低下。另外已有的数据处理任务也不断增多,对任务管理带来了新的挑战,迫切需要一种新技术手段来解决,否则诸多业务和决策都将时效延迟,失去该企业在市场中的竞争力。

为解决上述问题,提升企业数据处理效率,缩短需求响应时间,数据中台提供了以下三大开发能力:

(1)提供了各种系统集成的组件,可以通过简单配置即可进行同表同步,节省大量开发时间。多节点分布式的并发采集,性能倍增。

(2)针对复杂的数据开发提供了可视化数据流开发平台,支撑不同开发方式的组合开发,提供图形化数据链路调度配置。基于分布式计算引擎,性能可以根据数据量和任务量进行方便的扩展。

(3)面对时效要求高的数据处理要求,提供了实时数据流开发平台,简单的SQL编码就可以实现业务系统数据实时对接,大大提高了实时数据的开发效率。

除此之外,还可以利用数据进行业务上交叉的分析,尝试不同业务之间的融合创新,产生了新的业务价值。

2、数据资产管理:让企业的数据资产井井有序

企业面对繁杂多样且海量的数据,如果不形成数据资产并且进行管理,就无法发挥不出数据本身巨大的价值。如何确保数据质量,又方便使用,是企业面临的一个巨大挑战。

某地产企业内部错综复杂的系统和多种数据口径,让数据管理人员深陷数据校对的痛苦中。数据中台的数据资产管理能力,提供数据治理等一系列数据管理工具,在保证数据质量的同时又方便了数据的使用。主要包含以下几部分功能模块:

数据地图:集成了企业元数据的自动识别和获取能力,通过智能化识别元数据中的关键字,对元数据进行归类管理,并对其业务关键字进行自动填充,快速形成企业的数据地图。

主数据与参考数据:自动识别并获取主数据和参考数据的编码和名称,同时支持对于标准的多版本管理,支持标准从产生到销毁的全流程管理。

数据标准:统一全局数据口径,命名规范,确保数据的含义一致性。

数据质量管理:通过对于历史数据特征的学习,形成对于数据质量的智能检测。借助流程引擎的能力对数据问题的识别、分析、处理、反馈进行全流程管理。

数据资产智能识别:支持数据资产的智能化识别,智能化分级分类,智能化打标签,让数据资产管理的工作更加智能,不再仅仅依靠人为判断。

数据搜索引擎:提供关键字检索、分类查询、标签组合查询、订阅、个性化推荐等多种数据查询方式,方便数据资产的消费。

同时,数据资产管理搭配数据治理方法论双管齐下,全面确保高质量的数据结果,不但免于每月对数之苦,更可以方便快捷的使用数据。

3、数据存储:让企业轻松存储和使用数据

面对数据的爆炸性增长与重要数据,高性能的数据处理成为了企业迫切要解决的问题。越来越多的应用场景对性能要求大幅提高,如实时大屏,沙箱演练,海量数据分析等等。

某金融企业,每日需要处理海量的行为数据,对数据中台的数据处理性能和数据存储便捷的扩展能力特别关注。针对此种情况,数据中台应具备多种数据存储方式。

支持标准的分布式存储系统,存储和计算引擎分离,针对不同需求提供不同的查询和计算引擎。

提供高性能分布式列式数据存储数据库,支撑大数据量的毫秒级别查询分析。

提供分布式关系型数据存储,支撑业务复杂的关系型数据查询和计算。

 

 

 

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