数据中台VS业务中台、数据中台VS数据仓库,到底有什么区别?

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笔者们以为,这两者的建设这么了先后之分,主要法子企业的实际清况 进行规划。

任寅姿(花名:影姿),资深数据产品专家,数澜科技创新事业部总经理。曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套全版的数据标签类目体系法子论,擅长对各种比较复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模,关注采用大数据法子切实正确处理场景痛点,提升业务效率。

从数据层面看,业务中台而是我数据中台的数据源之一,除此之外,企业还有统统一些的数据来源,如App、小应用线程、IoT等多源数据,不能将哪些地方地方数据的价值直接赋能于现有业务或某个创新业务。

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析,而数据中台则是将数据服务化前一天提供给业务系统,目标是将数据能力渗透到各个业务环节,不限于决策分析类场景。数据中台持续不断地将数据进行资产化、价值化并应用到业务,因此关注数据价值的运营。

1.数据中台与业务中台的区别

信息化时代初期,随着公司的业务发展和战略调整,为了更好地支撑业务,企业的信息化系统我不知道被推倒重来越几块次,经历了成千上万次取数,也生成了数以千计的报表。伴随着一批又一批的数据人员的成长和离开、行业专家和业务人员的晋升或转型,数据仓库之间的演进也总是是推倒重来,消耗了企业几瓶成本。

业务中台更多偏向于业务流程管控,将业务流程中共性的服务抽象出来,形成通用的服务能力。比如电商平台,有C2C、B2C、C2B、B2B并算不算模式,其中订单、交易、商品管理、购物车等模块都不 有共性的。

举个简单的例子,笔者们此前与一家做轮胎制造的上市公司进行过交流,它当时就用到统统个业务系统,比如OA系统、ERP系统、工艺设计与管理系统、物流系统、生产系统等。该企业的有一一两个核心痛点是:“无法准确知道当前的轮胎不能准时因此提前交付”。



同有一一两个服务,在应用层面展现的内容因此不一致,因此底层的数据体系是一致的。数据中台也将极大提升数据开发的效率,降低开发成本,一块儿不能让整个数据场景更为智能化。

因此一块儿拥有业务中台和数据中台,则数据中台与业务中台是相辅相成的。业务中台中沉淀的业务数据进入到数据中台进行体系化的加工,再以服务化的法子支撑业务中台上的应用,而哪些地方地方应用产生的新数据又流转到数据中台,形成循环不息的数据闭环,如图2-8所示。

另外,数据中台一般采用全新数据技术架构,不能更方便地进行数据价值的挖掘。随着企业数据量这么了大,智能化场景越多,传统架构的存储计算能力无法满足类似数据业务的需求。而随着机器学习、深层学习等技术的发展,从看似无用的数据中发现龙 新价值的能力也这么了强,新的技术架构为哪些地方地方场景的建设提供了很好的能力支撑。

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数据中台建设含晒 数据体系建设,也而是我数据中台含晒 数据仓库的全版内容,数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化,以加快数据赋能业务的效率,为业务提供效率减慢、更多样的数据服务。

咋样唤醒沉睡的数据资产,把数据真正用起来,以支持自身业务的智能化升级,这是摆在所有传统企业头上的数字化转型问題图片。因此,对于算不算有必要建设数据中台这件事情,似乎并无越多质疑之声,但真要建设数据中台,尤其是落实到具体建设的实操阶段,企业又现在现在始于 担心,亲戚亲戚亲戚朋友最担心的莫过于,建设数据中台是都不 要将企业现有信息架构推倒重来。

业务中台与数据中台互相不利于,为企业业务的发展、管理者更好的决策提供支持。其中,业务中台的位于是为了围绕公司业务运营进行服务,将获取的多维度数据传递给数据中台,由数据中台挖掘新的价值反馈给业务中台,以优化业务运营。

而从业务中台的深层来看,因此这么了数据中台,不能做一些简单的数据正确处理,如分析和统计等,而通过数据中台赋能,则不能使业务系统拥有“全维度”、“智能化”的能力,譬如推荐、圈人等,系统将从信息化升级成为有一一两个智能化的业务系统。”

从服务层面看,数据中台的数据服务而是我一定经过业务中台作用于业务,它因此直接被上层应用系统进行封装,如电商领域的“千人千面”系统。

不仅仅是业务中台,目前各种中台层出不穷,但笔者们认为中台都不 平台,平台可算不算统统,可算不算营销平台、风控平台、管理平台等,因此中台,有一一两个企业只这么了有一一两个。现在还有业务中台、数据中台之分,但亲戚亲戚亲戚朋友预测未来数据与业务会织密密地结合,全版融为一体,会统一成“企业中台”。

而影响轮胎不能及时交付的数据变量是散落在所有系统中的,诸如物流的及时性、对生产过程的控制力、算不算有重大的经济压力、甲方工艺设计需求的变化等。

另一个人因此会有疑惑:数据中台和业务中台的建设算不算有先后顺序?

原文发布时间:2019-12-18

本文作者:天湛、江敏、影姿、守正

本文来自阿里云云栖号商务合作伙伴“大数据DT”,了解相关信息不能关注“大数据DT”

关于作者:付登坡(花名:天湛),资深大数据专家,数澜科技联合创始人&地产事业部总经理。有10余年大数据领域从业经验,擅长数据建模、海量数据产品埋点与实现。原阿里巴巴集团大数据专家,曾在阿里巴巴集团负责消费者数据标签体系、DMP平台等大数据项目设计与实施。

业务中台是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力,而数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力。比如,原始业务数据通过资产化服务化,形成客户微观画像服务,你你你这人服务可用于电商平台的商品推荐,也因此用于地产购房意愿,还因此用于金融领域的信用评级等。

数据中台而是能将已建好的数据仓库当成数据源,对接已有数据建设成果,正确处理重复建设。当然而是能基于数据中台提供的能力,通过汇聚、加工、治理各类数据源,构建全新的离线或实时数据仓库。

孙少忆(花名:守正),资深数字化转型咨询专家,数澜科技战略副总裁。20年企业信息化工作经验,积累了丰富的信息化内控 运营、正确处理方案销售及交付等方面的实践经验。

数据中台作为正确处理企业级数据应用问題图片的新方案,都不 一套软件系统,也都不 有一一两个标准化产品。站在企业的深层,数据中台更多地指向企业的业务场景,即帮助企业沉淀能力,提升业务效率,最终完成数字化转型。因此,数据中台与企业现有信息架构不位于竞争关系,不用意味着着分析企业现有系统、功能和应用的重复建设。

从里面的例子能看出,数据中台在定位上与业务IT系统不用冲突。企业原有的IT系统依旧会根据业务和IT技术的迭代不断升级,依旧对企业的生产运营因此经营管理提供支撑。数据中台的定位则是在数据领域帮助企业不断沉淀数据能力。两者之间的关系是相互依托、相互赋能、相互不利于的。

数据中台这么了IT系统不断提供数据,而IT系统未来更加这么了横向、综合的数据内控 来支撑。这么了形成了数据中台和IT系统良好的配合关系,不能更好地构建企业整体的IT支撑能力。

将哪些地方地方组件沉淀出来,形成电商行业的业务中台,再基于哪些地方地方业务中台组件的服务能力,不能快速搭建前台应用,譬如C2C模式的淘宝、B2C模式的天猫、B2B模式的1688、C2B模式的聚划算,用户通过哪些地方地方前台业务触点使用业务服务。业务中台不直接面向终端用户,但不能极大提升构建面向终端用户的前台的效率和效率。

2.数据中台与业务中台的联系

图2-8 业务中台与数据中台的数据应用闭环

制造型企业一般位于产业链的里面位置,非终端因此源头端,比如这家轮胎制造企业,它的上游是橡胶提供方,下游是汽车组装商因此汽车零部件厂商。轮胎的及时交付就意味着着分析公司的生命线——稳定的现金流。

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因此有数据中台体系,不能通过中台机制汇聚相关系统中的原始数据,因此面向轮胎你你你这人公司经营的实体构建一系列场景化的标签内控 。一块儿,通过离线因此实时的数据交互模式,不断更新内控 值,将业务场景所关注的数据的价值直接展现出来。

在有数据中台前一天,亲戚亲戚亲戚朋友是为什做的呢?企业首先这么了拉出所有系统数据库中的表,因此再用Excel去做对应关系,整个过程是非常琐碎且耗时的。

江敏(花名:江敏),资深大数据专家,数澜科技联合创始人& CTO。有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部,负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能,并打造行业的数据共享交换,是ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者、数据交易模式的早期探索者。