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什么样的企业适合建数据中台-创新互联

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什么样的企业适合建数据中台?

从数据成熟度来看:

① 具有良好的数据底子,拥有丰富的数据维度

② 企业的各业务板块都有数仓和报表,需面向集团构建统一的数据管理平台

③ 多个大数据场景,例如:阿里、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景

从业务性质来看:

① toC业务,且业务运营非常依赖用户/客户数据

② 企业内部运营多业态/品牌/产品的客户数据,需要打通数据共享。

③ 供应链特别复杂的企业,需要数据驱动优化

④ 生产制造业,生产线上的数据需要数据中台来整合服务化

如何进行数据价值变现?

无论是数据中台也好,数据仓库也好,还是数据平台,最终都是为了让数据的价值更好的作用于业务、经营和管理上。

这三种方案都具有一定的适用性,需要结合企业不同的发展阶段来判断,具体:信息化水平,数据体量、业务性质、还有数据成熟度等。

如何应用数据?大致分为几个阶段:

首先,把数据管理起来,形成统一数据资产(数据资产不等同于数据,数据资产是唯一的,能为业务产生价值的数据)

其次,将数据可视化,在我们将数据自动化、可视化的呈现出来的过程中,我们能够充分释放数据的信度、效度、准确度方面的价值。这也是为什么越来越多的传统企业在进行数据项目规划时,通常会先做一个叫做”管理驾驶舱”的东西。

其本质就是,通过上层呈现所要保证的一致性和规范性,倒逼下层的数据管理、数据治理,从而逐渐开展数据分析辅助决策、数据驱动业务等。

数据可以告诉决策者一些潜在的规律,以数据来证明或判断决策。

第三个阶段,很多时候,即便数据质量非常完备了,但因为依赖于统计学的数据分析只能对历史的、以往发生过的事情做解释,所以往往总是会慢半拍。

而数据挖掘、机器学习,这些近几年才流行起来的技术,可以充分利用海量的数据,通过算法模型去挖掘数据背后的规律,从而辅助我们提前预测或者个性化推荐。以往我们只会用数据来证明我们历史的决策对错,现在我们用数据来引导我们做出对的决策。

基于数据资产催生的人工智能,将数据进行再融合形成新的数据,源源不断给我们提供新的业务视角,让我们不断创新、不停去尝试。当我们逐渐依赖数据机器人的指令,形成数据服务思维和习惯,让业务与数据形成循环活起来,让它成为业务的一部分,同时让机器智能成为决策环节,运营就可以智能化,即智能化的数字业务系统。

最后,想必对于各种企业要做数据项目,想要构建数据中台,我们可以形成一个优先级顺序。

1.以管理驾驶舱为驱动的数据仓库建设

2.面向各业务主题的全面数据治理

3.非结构化数据+海量数据加速的大数据平台

4.把数据变成个性化服务的数据中台

本文内容节选自帆软

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文章出自:http://cdkjz.cn/article/dcggso.html
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