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数据中台,将决定企业数字化转型的深度与广度

什么是数据中台?

“数据中台”其实并不是既有的专业术语,而是人们为了兼顾前端和后端的迭代速度差而想出来的 Trade-off。企业的前端需要根据用户的反馈、市场的需求快速迭代,而后端出于业务和管理的需要,系统较为稳定。在数字化转型的过程中,此二者的灵活与稳重如若无法协调,将成为企业数字化转型道路上无法跨越的砍。因此,为了弥合前端与后端系统的速度差,中台的概念出现了。

简单说,就是梳理和规范企业业务和管理数据,将数据存储、数据计算和数据应用的能力统一到“中台”中,在为前端业务提供决策、快速响应迭代需求、实现精细化运营的同时兼顾后端系统的稳定。

广义的数据中台包含了数据模型、算法服务、数据产品、数据管理等,和企业的业务有较强的关联性,是企业独有的、能复反复使用的。比如企业自建的2000个基础模型、300个融合模型、5万个标签,它属于企业业务和数据的沉淀,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。

率先提出并应用了数据中台的阿里,从数据中台的模式收益了什么呢?

国内目前对数据中台最知名、最成熟的实践,当属阿里巴巴的“小前台、大中台”战略,数据中台为阿里业务带来的效果,讲一件事,大家可以感受一下:阿里巴巴用几百人的运营团队支撑了几万亿的GMV,其中60%-70%来源于数据支持的机器决策,机器智能赋能业务,用更低的成本,更高的效率去服务顾客,提供千人干面的个性化体验。

在阿里用技术推动自身数字化转型的过程中,把共性的业务模块沉淀到共享业务中台,实现业务与IT的深度融合,连接了更多的业务数据、实现了企业更低成本与更高的效率。

数据中台具体包含哪些操作?

全域数据采集与引入

以需求为驱动,以数据多样性的全域思想为指导,采集与引入全业务(电商、零售、生产等)、多终端(PC、H5、APP等)、多形态(自身业务系统、三方购买、互联网采集抓取)的数据。

标准规范数据架构与研发

统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式,通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。

连接与深度萃取数据价值

形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系,深度萃取数据价值。

统一数据资产管理

构建元数据中心,通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。

统一主题式服务

通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎,面向业务统一数据出口与数据查询逻辑,屏蔽多数据源与多物理表。

WakeData数据中台,数出一门,融会贯通

WakeData数据中台帮助企业对整个生态数据集中进行存储和管理、了解数据现状、构建业务数据模型,根据权威性、全局性、共享性、扩展性四大原则制定技术方案,主要分为大数据平台、中台工具、中台应用三个层次,为企业数字化转型进行赋能,帮助企业IT从业务支撑走向业务驱动。

大数据平台

大数据开发平台产品帮助企业完成数据存储、建模和算法训练,以整合、关联、解析等形式,实现“数出一门”,为企业实现数据资产化提供平台基础。

中台工具

DataMapping、DATA-IN 等中台工具将异源数据融合打通并构建企业自有标签体系,帮助企业建立用户洞察和精准定向营销能力,实现全域数据资产化。

中台应用

指标分析、企业大屏、DMP、自助营销、客流宝、惟客宝等中台应用帮助企业实现数据可视化分析、精细化运营。

企业的个性化应用

数据中台必须是贴合公司特点的。最好的数据中台,是深度融合了企业业务、产品、系统、组织各个模块,结合企特点与需求进行部署的。根据企业的规模和业务的不同,数据中台可大可小,规模、复杂度都各不相同,但它对业务产生的价值是一样的,因此,企业应根据自身需求,灵活部署数据中台。

WakeData数据中台的数据开发层,即中台工具与应用,按照开发难度分为了三层。最简单的是提供标签库(DMP),企业可以基于标签的组装快速形成营销客户群,一般面向业务人员;其次是提供数据开发平台,企业可以基于该平台访问到所有的数据并进行可视化开发,一般面向SQL开发人员;最后是提供应用环境和组件,让企业技术人员可以自主打造个性化数据产品,层层递进,以满足不同层次的企业需求。

在讲求互联互通、高能高效的数字时代,无论大企业还是小企业,都需要数据中台的能力,在数字化发展进程的下一阶段,数据中台一定是每个企业的标准配置。WakeData数据中台,坚持“一个账户、一种数据类型、一个数据服务平台”的原则,以帮助企业构建自己的大数据能力为使命,帮助企业构建数据资产,实现数据价值化,最终降低成本、提高效率,快速平稳地完成数字化转型,赢取数字时代新商机。