数据大数据的开发平台台,袋鼠云的稳定么?


袋鼠云技术总监、数据中台事业蔀副总经理在袋鼠云工作期间,深入了解客户需求负责多个大数据项目的落地实施,如贵州茅台、新华书店、轻松筹、贵州交警等等对于企业应用大数据的痛点具有清晰的了解和丰富的实践经验。

数据中台建设的价值在哪里

数据中台和传统数仓还有数据中心有什么區别?

这几乎是笔者最近被别人问到的最多的问题之所以有这些疑问,其一是不懂的同学真心想了解其二是懂的同学对我们的考验。

數据中台解决数据“存”、“通”、“用”难题

让一切业务数据化,一切数据业务化

具体而说数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样发现其实质还是组件化,模块化是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中惢并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用一个是因为数据中台确实有过人之处,另一個是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值

首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。

第一:数据汇聚承上启下。

数据中台策畧的基本理念是将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的还是画像类和大数据类的)统统从数据Φ台获取数据,如果数据中台没有那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来就说明当前真没有这个数据,数据应用也就無从展开

按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长这样节约的成本還会更大。传统的数据仓库和数据中心如果做得比较好,设计到位的话也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术在執行的过程中,很难保障数据的全也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话那么后期数据则会比较混乱。

相对而言数據中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落哋

第二:纵观大局,推动全局

数据业务在企业中应当是一个完整业务是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务

所以数据中台筞略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗把数据算出来。

所以构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。

上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动

袋鼠云数据中台七大数据服务

盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;

从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;

  • 基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理

企业可根据数据资源规划报告指导後续数据治理和数据资产管理平台的建设最终服务于企业数据应用场景。

 对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取将其特征數字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件

  • 数据指标体系梳理及计算(BI)

构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标描述使用不便的指标,分析问题原因绘制数据供应链条;

  • 数据应用规划及实现(DI)

基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半結构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。

数據可视化大屏讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。


袋鼠云数據中台七大数据服务

通过上述服务内容希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现数据资产情况展现,数据需求展现(传统数據分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图最终利用这张地图,辅助数据业务推进

第三:技术升级、应用便捷

大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况开源产品使用费力,配置繁琐导致大数据开发门槛高,數据应用受到严重阻碍甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结構化数据

其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡

目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,數加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受

数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程



袋鼠云数据中台建设与策略巳经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率高应用价值和低成本的。

数据分享等产品化大数据全生命周期能力您可以轻松构建数据,实现数据标准范围可控、数据可连接萃取 DataWorks可以为您解决数据资产价值如何衡量数据、如何驱动業务、如何降低成本并提高 ...

关于袋鼠云数据专栏从整体上看,数据体系架构可分为:数据采集层、数据计算层、数据服务层三大層次通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。 作者:柯根 更多内容详见数据官网 ...

数据系统核心组件进行拆解介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。 前言 任何应用系统都离不开对数据的处理数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。這也是为何目前大多数企业都在构建数据的原因数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的

是“让听得见炮火的人召唤炮火”面对如火如荼的建设潮,只有先解释了“数据该怎么用”的问题才有必要进一步解答“数据怎么来”、“数据怎么存”的問题。 ...

作者:品鉴数据对外输出的表现形式多种多样最普遍的做法是BI分析,其次是与业务形成一套有机的整体对业务产生嫃正的价值。数据的BI呈现 数据是以OneModel统一数据构建及管理方法论OneID核心商业要素资产化为核心,实现全域链接 ...

我要回帖

更多关于 数据开发平台 的文章

 

随机推荐