数据平台、大数据平台、数据中台……傻傻分不清?这次终于有人批注白了……
作者:yobo体育app下载 发布时间:2022-05-11 00:47
本文摘要:其实数字化运营差别阶段的运营手段相对来说是比力好明白的可是我们经常能听到一些字面意思相近的观点尤其是当我们相识到原来在美国硅谷“中台”其实早已有之只不外这种方法论在被引入到海内之后被冠以“中台”之名时混淆的观点经常让我们不知所措。 正如我们清楚的知道企业要举行数字化驱动架构之前必须要建设统一的数据尺度和规范用统一的、大家都相识的语言形貌一件事情是何等重要。

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其实数字化运营差别阶段的运营手段相对来说是比力好明白的可是我们经常能听到一些字面意思相近的观点尤其是当我们相识到原来在美国硅谷“中台”其实早已有之只不外这种方法论在被引入到海内之后被冠以“中台”之名时混淆的观点经常让我们不知所措。

正如我们清楚的知道企业要举行数字化驱动架构之前必须要建设统一的数据尺度和规范用统一的、大家都相识的语言形貌一件事情是何等重要。同样的原理在明白“大数据”“数据中台”相关知识之前我们有须要先将常遇到的包罗数据堆栈、数据集市、数仓湖、大数据平台、数据中台等观点一次性说清以便在以后的学习与建设中能够清楚的区别开来。

值得强调的是海内企业级大数据平台解决方案提供商智领云数据中台则是云原生的数据中台如上图所示整个架构的最底层是硬件资源层在硬件资源层之上左侧是应用基础能力平台右侧是数据基础能力平台整个架构设计中一个很重要的方法论就是全局的应用和数据治理。

而大数据平台2.0作为新一代大数据平台则是在大数据平台1.0基础上增加了数据中台的功效以及数据运营的功效。

对于“各个部门数据重复开发浪费存储与盘算资源”、“数据尺度不统一数据使用成本高”、“业务数据孤岛问题严重数据使用效率低”这些需要在大数据平台1.0阶段解决的问题并没有在海内企业的大数据平台阶段获得思量息争决。因此需要一个新的平台来为这个大数据平台“打补丁”而这个新平台就是所谓的“数据中台”。

数字化运营差别阶段运营手段各展其长

应该说数据中台是建设在数据堆栈和数据平台之上的让业务部门可以更好更有效率的使用数据的运营治理层并强调从工具和机制上支持对数据能力的抽象、共享和复用。

1、数据库:传统的关系型数据库的主要应用主要是基本的、日常的事务处置惩罚例如银行生意业务。

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2、数据堆栈:数据堆栈系统的主要应用是OLAP支持庞大的数据分析偏重决议支持而且提供直观易懂的查询效果可做到业务的历史快照总结性数据以及高纬度分析。

3、数据集市:可以明白为是一种"小型数据堆栈"只包罗单个主题且关注规模也非全局数据从企业规模的数据库、数据堆栈中抽取出来迎合专业用户群体的特殊需求其面向部门级业务或某一个特定的主题良好地解决了灵活性和性能之间的矛盾。

4、数据湖:存储企业种种各样原始数据的大型堆栈其中的数据可供存取、处置惩罚、分析及传输主要解决的是“瞥见数据”的问题作为全局数据汇总及处置惩罚的一个焦点功效数据湖在数据中台建设中必不行少除了为数据堆栈提供原始数据之外数据湖也可以直接为上层的数据应用提供服务。

5、大数据平台:个性化、多样化数据以处置惩罚海量数据存储、盘算及流数据实时盘算等场景为主的一套基础设施使用大数据平台企业可以比竞争对手更快地作出数据驱动的决议更快地推出适应客户需求的产物。

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6、数据中台:我们知道所有关于数据工具的建设其目的都是为了从数据中提取价值来支持更有效的数据运营那么不能指导实际行动缔造实际价值的数据以及从数据中发生的知识是无用的那花大价钱来做这个系统也没有须要。

说到底数据工具的建设还是要以 ROI(Return On Investment)来支持数据中台观点的泛起很大水平上是原来的大数据系统建设的ROI 不如人意企业投入了大量的物力、财力和人力建设了大数据平台却发现并没有给企业带来应用的价值大数据平台更多的沦为“形象工程“甚至发生了新的数据孤岛更不用说实现数据能力的全局抽象、复用和共享了而数据中台可以说是为此类大数据平台了个“补丁”其全局的数据堆栈、大数据协调共享等能力真正解决了重复开发、数据尺度不统一、数据孤岛等问题从而提高了数据价值实现效率和ROI。

常见混淆观点梳理:传统大数据平台、硅谷大数据平台、数据中台

随着大数据技术的不停更新与迭代数据治理工具获得了。


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