，到底要不要构建数据中台？...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中台。...六、不同行业数据中台需求 数据中台的构建并没有行业限制，任何行业都可以构建数据中台，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。...数据中台建设是一个持续完善的过程，任何企业构建数据中台不是一下完成，下面是一些行业所处的阶段以及对数据中台的共性需求。...项目规模大：一般只有大的中台服务商才能承建 7、央企 数据应用能力成熟度 处于决策支撑向数据驱动过度阶段 对数据中台的诉求 业务多元化：集团形态业务板块多元，数据跨业态 信息化基础好：规模较大且业务复杂
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
MLSQL 目前开源的部分包括三个组件： Console, 也就是Web控制台 Cluster, 方便管理和代理后端多个MLSQL Engine实例 Engine, 相当于MLSQL的JVM(脚本解释器...不过仅仅靠这三个项目是远远难以达到中台水平的。那还欠缺什么呢?...调度系统 调度系统一般而言需要和MLSQL Console(或者你的Web控制台)进行深度整合。譬如我在debug完一个脚本后，我应该能够在Console里直接设置依赖/定时任务。...对于输入的event,有两大来源： 调度系统 Promesue等传统运维层面的报警 当然还有很多其他的，比如我们通过调度去定时check 日志系统里面的某个系统的日志，检查特定关键之（类似OOM之类），...总结 通过MLSQL Engine强大的可扩展能力，MLSQL语言的简单和灵活性，再配合上面的几个系统辅助，一个横跨分析师，算法，研发，数仓，各业务线中的产品，研发，运营的数据中台就此可慢慢成形。
当我们设计和构建数据中台时，我们致力于提供其他团队开发项目所需的能力和工具。但是，要想让数据中台真正发挥价值，单纯理念、产品、技术或方法论某一个方面去理解和定义它，是不行的。...笔者认为：数据中台更像是一个数据产品或数据服务的数据能力工厂，它由“产品导向、数据服务、敏捷团队、赋能中心”四大支柱支撑，提供数据资产加工，数据分析和应用，数据服务输出等能力——数据中台即服务。 ?...即，以用户为中心，采用敏捷方法，通过MVP——最小可行的产品，定期获得用户反馈，快速迭代，持续改进，构建和沉淀数据服务能力。...数据工程师：数据中台的核心技术团队，负责构建整个数据“供应链”，了解Hadoop、Spark、Kafka等技术体系架构，创建数据模型，实现数据采集、流转和存储，为数据集成提供支持。...写在最后的话 产品导向、数据服务、敏捷团队、培训赋能是构成数据中台的四大支柱，是“让数据用起来”的基础，缺少一个都会使整个架构不稳。
我们概述了数据驱动的五大收益，六个差异化竞争力以及成为数据驱动的企业后的五个特征，但是如何成为数据驱动的企业呢？...在研究了众多的企业数据转型案例后，参考《富国银行的数据转型之旅》，我们总结了成为数据驱动企业的四大能力模型。...四大能力打造数据驱动的组织 我们将企业的数据能力分为四个层次，战略层，应用层，平台层和运营层，在这里每一层都需要构建对应的能力，才能打造数据驱动的企业。...在ThoughtWorks的实践的基础上，我们认为，一个清晰的数据战略应该包括如下六大领域： 此处请横屏观看 数据中台(Data & AI Zhong Tai) 打造企业的数据中台，本质上就是构建一个数据服务工厂...智能应用(Intelligent Application) 在数据中台之上，企业集成各种实时的数据服务去赋能，改造和创新各种智能应用，从而去赋能员工，赋能业务，赋能客户，这也是ThoughtWorks
原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台构建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务...四 基于DataWorks构建新零售数据中台 ?...数据同步是构建数据中台的第一步，如果数据进不了仓，数据中台就没办法构建。...但是一般情况下不是这个样子，因为数据中台是一个偏商业化的事情，所以说它一旦出问题，影响是特别大的。...数据中台如何支撑业务 之前讲的都是基于DataWorks来构建新零售数据中台，最早我们提到数据中台一定要服务业务，现在我也介绍一下数据中台如何为业务服务的一些方式。
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，以业务中台和数据中台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...数据中台是企业的核心，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的中台建设商，帮助企业及组织打造强大的企业中台服务。...一、数商云企业中台系统搭建优势 1、源于实际 企业业务中台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、业务中台赋能 新功能点可借助中台快速构建，一种能力可以支持多个场景...； 4、多平台无缝兼容 数据中台可以兼容阿里云数加产品家族； 二、数商云企业中台服务主要产品 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
行业里有众多的数据中台体系 阿里数据中台 阿里的数据中台分为五个模块，包括： 数据产品：阿里数据，数据大屏，生意参谋； 数据资产管理：从资产地图，到资产运营； 数据开发管理，从数据采集到应用开发...狭义数据中台的本质 广义数据中台是庞大的，它的构建需要一个演进的过程。但是，如果企业从哪里开始，如何能够尽快的从数据中获取价值呢？...数据中台的六大核心能力 当我们把数据工厂的概念解耦，一一对应到企业数据体系，我们就能解构出数据中台的六大核心能力，如下图所示： 数据资产的规划和治理 第一是数据战略 数据资产的规划和治理，是数据中台的基础功能...但是，对应到数据中台的六大核心能力的组件部分，是有不同的产品或开源的方案可以复用的。...数据中台需要演进式架构 不要期待构建一个大而全的数据中台 由于数据中台与企业的发展息息相关，所以，它的建设是演进式的，要结合企业战略规划和市场变化演进式发展，这就需要它的架构是开放的，柔性的。
▲ 图2 科技金融银行的哑铃型新模式 银行业的数据中台建设，在前台业务系统和后台数据系统之间构建了一条数据和能力的通道，为前台的业务团队、客户经理、财富顾问与后台的数据专家、算法模型专家、人工智能专家的工作衔接形成一条强有力的支撑纽带...三、构建数据中台体系，打造场景金融服务 数据中台自身和业务结合紧密度高，结合现阶段金融业务经营的迫切诉求，在战略上对数据中台建设从技术平台和数据交付内容两个层面制定如下图的建设目标。 ?...▲ 图3 数据中台建设目标 1、数据中台体系技术方案 ?...▲ 图4 数据中台体系全景 数据中台在金融领域的落地应用属于前沿技术，民生银行经过自主探索、自主研发，形成由4大功能体系、12个子系统构成的金融数据中台体系,如表1所示。 ?...四、助力改革转型，数据中台典型案例实践 1、支撑小微新模式探索，全流程数据驱动 小微3.0新模式是民生银行积极推进改革转型战略级项目，全技术架构实现中台化，借助业务中台和数据中台提供的能力，完成常态化产品推荐
目前，行业对数据中台存在诸多误解和理解偏差，因此在建设数据中台的过程中，错误的理解可能导致数据中台建设的失败。 下图为数据中台建设的9大误区，下面详细介绍每个误区。...图 数据中台建设的9大误区 01. 数据中台等同于数据工具的集合 数据工具的集合能有效地提高数据开发和使用的效率，实现让数据易用的目标。...数据中台直连前台更敏捷，没必要建设业务中台 建设数据中台的初衷是实现“数据业务化，业务数据化”，核心目标是构建可复用的数据资产中心、数据智能中心、数据管理中心和数据公共服务中心，赋能业务数据化和智能化，...建设数据中台是一项体系性工程，耗时长，花费大，用人多，需要企业自上而下推动，需要企业勠力同心，才能实现数据中台的真正价值。...企业通过营销中台的建设，构建了智能化营销体系，有效地提升了数据驱动营销的效能。第二个是风险管理场景。
近期数据中台的概念很火，如何将数据能力变成企业的核心竞争力，构建数据中台，用数据去驱动企业的决策，运营，成了大家都在谈的事情。...在大家讨论，研究如何构建数据中台之前，先了解这几个现象，会对你构建数据中台有一些借鉴。...原来的流程类应用构建之初，只考虑了如何让流程跑起来，缺乏对这个应用在整个企业的数据全景图（Data Landscape）中的定位的分析，没有从源头上优化数据的存储，流转，从而更好地与其他的系统中的数据去对齐口径...基于趋势对于数据中台建设的启发 业务价值优先，识别业务场景 数据思维优先，构建数据全景图 基于场景来构建数据中台 数据中台要考虑AI能力 数据总台建设的同时要包含数据治理 数据中台不能仅从分析出发，也要考虑交易...在2018年，凯哥实施了有典型意义的大型企业的数据中台，总结了如何在3个月构建一个能够被验证业务价值的数据中台MVP的落地方法，随后推送 请长按扫描二维码，关注凯哥公众号
要支撑这么大的一个数据量，OPPO 研发出一整套的数据系统与服务，并逐渐形成了自己的数据中台体系。 1.2.OPPO 数据中台 ? 今年大家都在谈数据中台，OPPO 是如何理解数据中台的呢？...以上就是 OPPO 数据中台的整个体系，而数据仓库在其中处于非常基础与核心的位置。 1.3. 构建 OPPO 离线数仓 ? 过往 2、3 年，我们的重点聚焦在离线数仓的构建。...上图大致描述了整个构建过程：首先，数据来源基本是手机、日志文件以及 DB 数据库，我们基于 Apache NiFi 打造了高可用、高吞吐的接入系统，将数据统一落入 HDFS，形成原始层；紧接着，基于 Hive...实时 ETL 拆分 这里是一个典型的实时 ETL 链路，从大表中拆分出各业务对应的小表： ?...我们希望构建端到端的血缘关系，从采集系统的接入通道开始，到中间流经的实时表与实时作业，再到消费数据的产品，都能很清晰地展现出来。基于血缘关系的分析，我们才能评估数据的应用价值，核算数据的计算成本。
从早期的数据管理平台到后来的客户数据平台，再到如今大热的数据中台，这些工具成为企业探索数字化转型的抓手。董事长在布局数字化战略转型之际，需要紧跟市场发展，积极了解各个方法论的“前世今生”。...可见，在企业的数字化转型初期，构建以用户为中心的数据中台是董事长带领企业进行数字化转型的优选。...数据中台可以帮助企业将底层基础设施、中台和顶层 业务形成完整闭环，以业务、服务、数据、资产为基本框架，由上到下建立数据智能管理应用体系，帮助企业 CEO 构建数据资产化和应用增值的战略体系，确保企业在复杂多变的商业环境中...因此，IT 架构师在构建 数据中台的过程中要基于战略思维、数据思维和应用思维等角度 统一业务愿景，设计数据地图和应用地图，进一步规划企业的数据中台演进路线，全面挖掘数据和业务的潜在价值。...实现数据打通 数据中台可以打通数据孤岛，形成数据闭环，构建企业数据资产，为数据分析师提供稳定、持续的数据赋能业务的生产能力。数据中台可呈现全域数据，令数据分析师的分析维度更全面、分析结果更准确。
这四个认知的陷阱是： 一、应用没有建设，没有数据，就不考虑数据架构和利用 二、没有大数据，就不考虑数据利用 三、数据利用就是数据挖掘分析，交易型应用不需要数据利用 四、数据利用最重要的是算法，...“我现在业务都还没做起来，连数据都没有，还不到考虑数据利用的时候” 这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知，那就是，数据利用是从先有数据开始的，而数据是在应用建设之后存到数据库里的，所以先建设应用...这就是需要在构建应用之前有数据规划，勾勒出一个数据场景地图，从而沿着这个地图去建设各种小应用。...总结和启示 通过逐个分析这四个对于数据智能的四个陷阱，我们可以得出如下启示： 一、数据规划应该优先于业务系统的建设，构建拉通的，一致的数据全景图，避免应用之间的数据孤岛...二、构建起数据全景图后，在沿着这个地图来构建一个个去采集填满这些数据的小应用，从而构建自己的数据资产 三、所有的应用软件都会被数据技术所赋能，成为数据驱动的智能应用
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计，是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性，让用户获得更好的体验过程，从而驱动数据的增长。
恰逢大促，市场部门也需根据每个商品的库存，制订商品促销计划。该数据开发接到紧急需求（与供应链团队类似）从需求开发到上线，花费1周。...同部门运营抱怨说，为啥数据需求开发这么慢，根本无法满足大促高频市场运营决策。对公司而言，等1周意味巨大损失，该促销商品没有促销，不该促销的却低价卖了。...如你构建了数据中台，但存在几万张表，又有几十个数据开发维护这些表，如何确保这些表管理效率？...数据平台部门：负责研发支撑数据中台构建的产品，例如指标系统、元数据中心、数据地图等。 数据开发团队：负责维护数据中台的公共数据层，满足数据产品制定的数据需求。...最后，数据中台的组织架构改革涉及原有各部门利益，所以这个是数据中台构建最难又不得不做的地方，必须要取得高层领导的支持和重视。 5 总结 数据中台建设的三板斧：方法论、支撑技术和组织架构。
作者：数澜科技 来源：大数据DT 误区一：数据中台是技术部门的事 数据中台是企业数字化转型的支撑，其本质目的是为了提升业务，在搭建过程中，业务部门才是中台建设的主力角色，通过业务部门输入符合实际情况的需求以及业务规则...启动数据中台建设前，评估企业数据基础、信息化建设基础以及需要数据中台支撑的业务场景等信息是数据中台落地成功的关键保障。...因此，在数据中台搭建过程中千万不要陷入“X个月建好数据中台”的幻想中。 误区四：目光短浅，只解决当前问题 数据中台一旦建设，替换的成本非常高。...所以在数据中台建设之初，不仅要考虑数据中台能解决当前的数据业务问题，还要充分考虑未来可能的需求。...同时，数据中台的目标一定要紧贴企业战略目标，由上层拆解而来，对外服务提供的报表、大屏、接口等要做好审计，从硬件（CPU，内存，存储，任务数），人力（开发人员）等做好成本监控，从使用频次，效应时长等纬度做好效果的量化
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