大数据中台精巧细致“所见”“利落”“赋能”

广州赢领

大数据中台精巧细致“所见”“利落”“赋能”

原创：詹岭 赢领科技

       关于“数据中台”，我认为首先要与业务价值对齐，其次要有统筹的数据管理机制，才能构建一个企业成熟完善的数据中台。其中最重要的不是技术，也不是数据质量的好坏，而是数据理念。什么是数据理念？也就是要建立起，试图从数据的视角去思考问题。这又不得不谈到数据文化，数据文化就是要把数据和业务当成一体去看，而不是只将数据看成一个工具。清楚的意识到，业务对于数据的诉求，是构建数据中台的第一步，哪怕暂时不能想的太细，也需要去思考，如果还处于模糊混沌的状态，就先不要开干。否则最终只会希望越大，失望越大。

       “数据中台”不是既有的专业术语，而是企业在持续思索，如何让数据产生更多“赋能”的过程中，演变成型的一种管理理念。“中台”就是把系统的整个烟囱去掉，让所有企业信息进行整合，进入到我们所讲的服务化、共享化、可视化、中性化的新时代，让各个系统串联起来。

       未来的中台只有两个，1：业务中台、2：数据中台。当下的业务中台都属于PaaS层，只是在不同的行业里，它的模块是不一样的，技术中台在不同的领域场景都会采用云资源。

业务中台和数据中台

       业务中和数据中台它们两个并不是孤立的，它们是有关联的，但我依然要把它分成两个中台，为什么呢？因为它们的价值和意义是不一样的。

       业务中台是跟业务紧密相关的，在不同行业里面，差别可能会很大，我们讲的形成行业的PaaS层，就是行业的业务中台。

       数据中台，相比业务中台的共性会更大。它围绕的是数据的采集、加工、清洗，利用展开，它的业务相对来说要简单一些，它不像业务中台，跟所有业务系统关系那么紧密，而且它的数据来源可以有很多种。

       我们在项目实践的经验告诉我，如果企业单位没有业务中台能力，你就不要谈数据中台。你没有业务能力，你就不能把它的价值组织起来，数据没有任何价值，建议企业单位应从数据汇集，采集、归集、数据处理、数据展示这些方面加以分析总结。其实数据最终必须要在一个闭环场景内去赋能。也就是说你输出某一个编码，就知道出来的编码效果是好还是坏，只有这样的闭环，数据才能越来越有用，而很多数据，原来都是所谓的数据孤岛，都是“手工化”做一些简单统计分析，效果不尽人意。

       企业数据流首先需要有清晰度，数据定义、数据采集、数据加工、数据建模、数据共享、数据清洗...

       数据中台能帮助企业协作能力，将企业单位技术人员、数据人员、业务人员做到数据共享的要求。将共享的数据挖掘出来，达到平稳解决业务数据的要求。

       数据赋能提供稳定的架构，易用的方式，有业务数据同步得到业务数据的支持，数据标准、数据安全、数据质量及管理机制，数据服务方向、内外数据闭环，数据标准（大量标签）能打通共享标准。

       数据时代，数字化转型后，绝大多数的企业单位要么受制于数据收集、数据处理之困，要么认为自身数据量不大，离大数据很遥远，要么在企业战略意识上谨小慎微，认为大数据技术的使用，会面临数据指标定义不同带来的企业成本过高、预期不明等等问题，导致数据使用门槛越来越高，因而大数据的价值和力量，在当前阶段并没有在企业发挥充分作用，更不要谈能利用数据激发业务创新。数字政府、零售行业、金融行业、运营商，数据推动的特别快，政府的基础建设比较好，它们的数据本身肯定比其他行业更加成熟。

       总之，企业单位不管大数据还是小数据，能够创造价值的数据，就是值得重视探究的数据。动态数据、静态数据没有人去进行分析，就丧失了价值，就如羽毛球爱好者来讲，有好球拍，舍不得开打，你就不知道这个球拍的价值所在。所以我们必须找到行业数据分析的人才，再利用其专业能力去用数据解决每个细小业务中的痛点，最终方能让数据实现自身价值，这便完成了一个企业的大数据化过程，然而关键点也要以用户的思维落地产品，从而让产品的价值能达到最大化。数据元素周期表就是数据中台的本能，信息计算器就是业务中台的数据灵活应用。