数据中台是在政企数字化转型过程中,对各业务单元业务与数据的沉淀,构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系,实现数据赋能。数据中台,是新型信息化应用框架体系中的核心。
数据中台被誉为大数据的下一站,由阿里兴起,核心思想是数据共享,并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。
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在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。
数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力,为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。
数据中台是什么意思?
我们可以从它的字面上开始理解,数据中台的“中”字意味着它是介于两个物品之间的产物。数据中台居于前台和后台之间,是企业级的数据共享、能力复用平台,是数字化转型的基础和中枢系统。将企业全域海量、多源、异构的数据整合资产化,为业务前台提供数据资源和能力的支撑,以实现数据驱动的精细化运营。
数据中台不是简单的一套软件系统或者一个标准化产品,更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的 运作机制,是一系列数据组件或模块的集合,指向企业的业务场景。
数据中台能解决什么问题
在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。
数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。
数据中台解决的问题可以总结为如下三点:
1、效率问题:为什么应用开发增加一个报表,就要十几天时间?为什么不能实时获得用户推荐清单?当业务人员对数据产生一点疑问的时候,需要花费很长的时间,结果发现是数据源的数据变了,最终影响上线时间。
2、协作问题:当业务应用开发的时候,虽然和别的项目需求大致差不多,但因为是别的项目组维护的,所以数据还是要自己再开发一遍。
3、能力问题:数据的处理和维护是一个相对独立的技术,需要相当专业的人来完成,但是很多时候,我们有一大把的应用开发人员,而数据开发人员很少。
这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。