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数据建设(四):企业构建数据评估

我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据企业数据应用能力程度越高构建数据越有价值,下面分别介绍四个阶段。 六、不同行业数据需求 数据的构建并没有行业限制,任何行业都可以构建数据,只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同,对数据的依赖度也不同。 数据建设是一个持续完善的过程,任何企业构建数据不是一下完成,下面是一些行业所处的阶段以及对数据的共性需求。 有样板案例:龙头型央企已经开始着手建设 通过以上各个行业来看,企业是否上,与企业数字化程度息息相关,那么什么样的公司适合构建数据

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数据之Kafka,到底好在哪里?

我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。 02 /  稀松索引经过上面的步骤,我们仅仅也就是定位了 log 文件而已,但是要消费的数据具体的物理位置在哪儿?,我们就得靠 kafka 的稀松索引了。 03 /  零拷贝接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区 图8 非零拷贝流程.png 上图我们发现里面会涉及到两次数据拷贝,Kafka 这儿为了提升性能,所以就采用了零拷贝,零拷贝”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次,然后将数据从页面缓存直接发送到网络 图9 零拷贝流程.jpg 优秀设计之批处理  在 kafka-0.8 版本的设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念,一下子吞吐量提高了很多

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    数据之Kafka,到底好在哪里?

    我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。 02 / 稀松索引 经过上面的步骤,我们仅仅也就是定位了 log 文件而已,但是要消费的数据具体的物理位置在哪儿?,我们就得靠 kafka 的稀松索引了。 03 / 零拷贝 接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区 图8 非零拷贝流程 上图我们发现里面会涉及到两次数据拷贝,Kafka 这儿为了提升性能,所以就采用了零拷贝,零拷贝”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次,然后将数据从页面缓存直接发送到网络(发送给不同的订阅者时 图9 零拷贝流程 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本的设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念,一下子吞吐量提高了很多。

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    企业数据建设指南

    场景描述:本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 关键词:数据 本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 什么是数据 数据是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。 这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ? 数据怎么建设 数据体系涵盖整个数据解决方案框架图,既包含数据技术平台,也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。

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    企业数据建设指南

    By 大数据技术与架构 场景描述:本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 关键词:数据 本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 什么是数据 数据是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。 这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ? 数据怎么建设 数据体系涵盖整个数据解决方案框架图,既包含数据技术平台,也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。

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    企业台服务:数据、业务构建起数据闭环运转的运营体系

    随着大数据技术和业务不断发展,将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台,形成以企业服务为中心,以业务数据构建起数据闭环运转的运营体系,供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力 数据企业的核心,也是组织架构和企业文化的体现,是企业沉淀经验和智慧的宝库,是发起总攻时的指挥室,是数据安全的堡垒……国内外知名的电商系统开发服务商【数商云】创始人Martin表示:在数据安全这一高纲领指引下 ,【数商云】希望成为智能时代企业建设商,帮助企业及组织打造强大的企业台服务。 一、数商云企业系统搭建优势 1、源于实际 企业业务原子能力源自解决方案实践; 2、全链路标准产品 标准产品可以直接用于业务场景的支撑; 3、业务赋能 新功能点可借助快速构建,一种能力可以支持多个场景 ; 4、多平台无缝兼容 数据可以兼容阿里云数加产品家族; 二、数商云企业台服务主要产品 1、实践方法 PMP:研发过程管理;项目/产品生命周期管理;运作情况透视; 能力库:能力标准;能力沉淀和获取

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    企业数据建设和发展的思考

    企业数据服务和共享日益迫切的需求下,以构建数据资产体系、释放数据资产价值为核心的数据被推到了广阔的舞台中,因此数据是数字化转型过程自然演进的结果。 二、 数据的主要价值 在以客户为中心的时代,数据对数字化转型具有重要作用,在客户洞察、商业创新、效能提升等方面为企业带来巨大价值。 数据屏蔽掉底层云平台的技术复杂性,降低对技术人才的需求,让数据的使用成本更低。通过数据数据汇聚、数据开发,建立企业数据资产,形成数据体系。 2)数据是让数据持续用起来,通过各种工具、方法和运行机制,把数据转变为一种服务能力,服务于企业业务。数据汇聚是数据各种数据资源接入的入口。 结束语 在以客户为中心的时代,数据对数字化转型具有重要作用,以数据为基础的数据系统将位于企业应用的核心,在企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。

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    你的企业真的需要“数据”吗?

    数据包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。 企业所属行业不同,经营策略不同,从而数据场景也千差万别。 再加上企业人员运用数据的能力参差不齐,这就导致了每一家企业数据都是独一无二的,不是购买一个所谓的数据工具就能解决的。 当然合适的工具是可以降低企业应用数据难度的,这是强调的是「合适的」,而不是「高级的」。 既然每一家企业数据都不一样,那市面上是否有成功案例可以借鉴? 有,阿里巴巴是目前成功实施数据项目的企业,也是第一个提出数据概念的企业,这里有必要简单了解下这段历史: 640-1.jpeg 二、数据出现的前提 回顾这段经历你会发现,它的出现基于以下前提 数据案例 | 一呼百应:激活 670 万企业用户数据,赋能智慧供应链 数据案例 | 数字化为零售行业创造新可能 昨天讲平台、今天变数据都干了啥? 台架构怎么学?

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    世界顶级企业数据实践剖析

    本次腾讯云大学大咖分享课程邀请 腾讯云最具价值专家TVP 史凯 分享关于“世界顶级企业数据实践剖析”课程的内容。 5、围绕业务场景 [ga92fbegzq.png] 最终总结了数据的愿景和使命 [0fkjy64xsc.png] 以及对于企业来讲,数据实际上就是企业数据服务工厂,大家用这样一个形象的比喻可以想象一下 [e2u7wjq60v.png] 五、Q&A环节 Q:数据和AI的关系,这个前面上已经讲过这个数据是。 A:广义的数据,是包含了AI的,因为。 纯粹的AI实际上是一定要跟数据结合在一起,因为他最后他输出的算法、模型,是数据服务,我觉得广义的实际上是数据提供经过AI加工的智能服务给业务,这是他们间的关系。 Q:数据数据资产管理、数据治理的概念区别。 A:我觉得数据是在某种维度上,它是一个体系,一个组织,一个部门,那数据是承载着企业数据资产管理和数据治理的功能,不是一个维度的这个概念。

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    数据:什么是数据

    数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。 传统企业搭建数据,如果仅完成了API接口的创建,仅仅是完成了数据建设的其中一环。因此,数据并不是端到端的技术赋能平台。 数据具备数据融合打通的能力。随着企业业务多变,数据互联互通变得越来越重要。数据数据定义和意义保持一致,使数据真正实时打通。 数据具有IT系统和DT系统风险隔离的能力。 数据的建立可以帮助企业数据进行风险隔离,确保一方不影响另一方。 数据应用方式 数据应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。 企业内部技术部门、业务部门,甚至外部供应商等第三方也可以基于数据完成应用的创建。数据帮助企业搭建行业生态共享平台,造福企业内外部人员及上下游企业客户。

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    数据,什么是数据

    数据是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗?普通企业该不该做数据数据的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗? 数据不是大数据平台! 数据的共享和协作 企业数据一定是跨域的,需要让所有的人都知道数据资产目录在哪里。不能因为数据安全,就不让大家知道企业有什么数据。 ThoughtWorks 从 2017 年到现在,已经帮助多家大型国内外企业建设数据,其中有体量巨大的企业数据,也有部门级的小数据。 “未来所有的企业核心都会变成加工数据企业,而数据数据价值化的加工厂,所以所有的企业都需要数据的能力,数据一定是未来每个企业的标准配置。” 史凯认为,从战略角度来说,每个企业都需要建立自己的数据;从战术角度来说,当企业发现自己的数据开发利用的速度和应用开发的速度不匹配的时候,就需要考虑构建数据

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    数据是什么:数据剖析

    (2)企业希望数据能够提供数据服务 过去数据部门提供的都是可视化辅助决策类的服务,而企业希望数据能够提供高响应更实时的数据服务。 (3)企业希望数据能直接提供业务价值 如何能够让数据直接产生业务价值,是企业非常关心的问题。 (4)企业希望数据能够快速开发数据服务 如何能够让数据的开发,利用更快速? [tvac03bdvj.jpg] 再来看苏宁的数据。我认为苏宁是介于互联网企业和原生企业之间的企业,它的数据实际上体现了传统企业向数字化企业转型的过程。 构建数据,首先要有清晰的数据战略、数据资产的规划。企业需要清晰的知道自己要的是什么数据?现在需要什么数据?未来需要什么数据?可能会产生什么数据数据未来在哪个系统里面去产生?他们之间的关系是什么? 这种情况下,一个非常重要的点是:数据一定要被企业所有的员工,乃至于企业价值链上的所有的人共享、开放和协作。 要让企业的每一个员工都清晰的知道有什么数据数据的业务含义是什么?数据存放在哪里?

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    浅谈企业IT技术运营

    如果你是IT圈内的人,在2月份,你的朋友圈里面最火的词应该就是“”了,我们在此不讨论企业的技术数据、AI、业务,想和大家讨论一下IT技术运营。 “技术运营”,我们可以理解为“技术运营的”。 这里面有两个关键词:技术运营和,我来分别解释一下这两个词的含义: 技术运营:是运用技术的手段和工程化的思想,管理支撑业务所用到的一切IT技术,包括企业的基础架构和应用,让IT技术更好的服务于用户,更好的支撑和引领业务 从企业IT运营的现状分析IT运营的意义 企业IT为了满足数字化转型的需求,采用了非常多的IT新技术,包括云、PaaS、大数据、AI等,同时为了运维管理这些技术,又开发或购买了一系列的运营管理工具,常见的如下 腾讯通过“技术运营”的构建,不仅实现了自动化运维和智能运维,应用研发的持续集成、持续交付实现业务的快速上线,通过各种运维工具满足企业安全管控的要求,还实现了通过对运维大数据的分析辅助业务的运营!

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    数据

    数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联 ,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到模型,以便开放给其它人使用,是相对的 数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快 随着企业数据运营的深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,大数据如果不服务化,就无法规模化,比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个,每月调用量超过亿次 但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库

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    数据建设(五):打破企业数据孤岛和提取数据价值

    打破企业数据孤岛和提取数据价值一、数据汇集-打破企业数据孤岛图片要构建企业数据,第一步就是将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通,打破数据孤岛2,主要通过数据汇聚和交换来实现。 企业采集的数据可以是线上数据采集、线下数据采集、互联网数据采集、内部数据采集等。 互联网数据采集就是说的网络爬虫,当企业的内部信息不足时,可以考虑利用外部互联网数据与内部数据进行有效融合,从而让内部数据在应用上有更多的价值。内部数据汇集主要是针对业务库数据通过工具进行汇集。 一些公司也会开发自己的数据交换产品来屏蔽底层工具的复杂性,以可视化配置的方式提供给企业用户。二、数据开发-提取数据价值图片数据开发涉及的产品能力主要包括是三个部分:离线开发、实时开发、算法开发。 针对以上三个部分,构建数据时可以使用原生的技术来实现也可以通过数据开发套件对大数据的存储和计算能力进行封装,通过产品化的方式让用户更容易的使用大数据

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    数据建设(二):数据简单介绍

    三、数据与业务区别和联系 一个企业可以同时拥有业务数据,两者是相辅相成的。 在企业构建数据与业务没有先后之分,根据企业实际情况进行规划建设。 从数据层面上来看,业务只是数据数据源之一,除此之外,企业还有很多其他的数据来源,如:APP,小程序,IOT等多源数据不是平台,平台可以有很多,例如:营销平台、风控平台、管理平台,平台解决的是特定领域业务的问题,而解决的是全企业各个业务领域综合问题,一般一个企业只需要一个就可以,现在还有业务数据之分 ,未来当数据与业务更加紧密集合,会统一形成“企业”。

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    数据企业数字化转型的践行(下篇)

    普元数字化转型专家团一对一走访40余家行业头部企业,探讨解决当下的一些企业数字化转型问题,向更深的数字化转型领域进行有价值的探索和实践。本篇是莱维同学针对企业数字化转型数据建设方面的分享。 数据企业数字化转型的践行(上篇)中讲了很多,其实都是我们对业界的一个理解。其实这么多年是从我们这么多客户,这么多项目总结出来的。 我们对数据的方法论可以概括为四化。 普元更希望能为所有的企业客户、为业主方,能够端上一盘完整的一个解决方案。使企业在自身的IT架构建设数据这一块有信心的把它建好。所以这是我们的一个特点。这个特点之下我们实现了很多的工具整合。 我之前遇到过的很多企业不仅仅是像技术造轮子,数据也经常工具平台,同一个领域上就买了很多的平台。这些平台究竟发挥什么作用,怎么整合也是需要考虑的问题。这也是我们现在的工具平台的一个特点。 数据我认为更多的是依赖于技术所提供的技术能力与企业的内部的it的做一个深度的结合,这样才能够形成一个对于数据来说它不偏,因为很多的时候你做数据的时候也一定会有相关的技术的选择。

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    火热的数据企业的价值是什么?

    用一句话来概括数据,我们把数据理解为是企业数据服务工厂。 ,这一切的创新落地下来就是数据,你的数据时时刻刻在发生变化,就是说,有的企业的业务报表系统上线以后,上线两个月很好,上线到第三个月的时候就发现报表不对了,而且他也不知道问题在哪里,然后他就需要去查看整个的过程 在很多时候我们看到有些企业,他自己的部门之间都不清楚他企业有哪些数据数据在哪里,有什么价值,如果这一点数据解决不了,那它就不能称之为是一个完整的数据。这个是怎么去做的? 但是数据一定不是一个产品,每个企业数据会依赖于他企业的业务模式,他企业的信息化水平,他企业的投资预算,依赖于很多他的个体化,个性化的因素,所以数据对于不同的企业来讲,它一定是一个定制化的系统 不是说我给你钱,给你1000万,你赶紧给我买个数据平台回来,然后完了以后赶紧要产生业务价值,往往这样的项目,我们认为数据的构建一定要是平台就是数据的部分,技术的部分和业务的部分要同时前进。

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