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随着互联网的不断发展,越来越多的企业都引入了大数据技术,而今天我们就通过案例分析来了解一下,数据中台的作用分析。
大规模数据的应用,也逐渐暴露出现一些问题。
业务发展前期,为了快速实现业务的需求,烟囱式的开发导致企业不同业务线,甚至相同业务线的不同应用之间,数据都是割裂的。两个数据应用的相同指标,展示的结果不一致,导致运营对数据的信任度下降。如果你是运营,当你想看一下商品的销售额,发现两个报表上,都叫销售额的指标出现了两个值,你的感受如何?你一反应肯定是数据算错了,你不敢继续使用这个数据了。
数据割裂的另外一个问题,就是大量的重复计算、开发,导致的研发效率的浪费,计算、存储资源的浪费,大数据的应用成本越来越高。
如果你是运营,当你想要一个数据的时候,开发告诉你至少需要一周,你肯定想是不是太慢了,能不能再快一点儿?
如果你是数据开发,当面对大量的需求的时候,你肯定是在抱怨,需求太多,人太少,活干不完。
如果你是一个企业的老板,当你看到每个月的账单成指数级增长的时候,你肯定觉得这也太贵了,能不能再省一点,要不吃不消了。
这些问题的根源在于,数据无法共享。数据中台的核心,是避免数据的重复计算,通过数据服务化,提高数据的共享能力,赋能数据应用。之前,数据是要啥没啥,中间数据难于共享,无法积累。现在建设数据中台之后,要啥有啥,数据应用的研发速度不再受限于数据开发的速度,一夜之间,我们就可以根据场景,孵化出很多数据应用,这些应用让数据产生价值。
数据中台样板
在建设中台的过程中,一般强调这样几个重点:
效率、质量和成本是决定数据能否支撑好业务的关键,构建数据中台的目标就是要实现高效率、高质量、低成本。
数据只加工一次是建设数据中台的核心,本质上是要实现公共计算逻辑的下沉和复用。
如果你的企业拥有3个以上的数据应用场景,数据产品还在不断研发和更新,你必须要认真考虑建设数据中台。
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