企业数据中台的构建

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  近日,由B.P商业伙伴主办的2019中国数字生态大会在北京国际会议中心盛大召开。东方金信数据研究院院长付威在生态战略分论坛上发表了题为“构建企业数据中台”的演讲。

  

  东方金信数据研究院院长 付威

  “数据中台”释义

  “数据中台”这一词是由互联网企业提出的,目的是快速满足业务场景的需求,就像战争模式的变化,二战时期打仗采取的是成千上万人作战的模式,而现在采取的是几十个人作战的模式,但是作战效能不变。在互联网场景下,数据一定要快速、灵活地支持业务,效能也要不变,这就是整个数据中台诞生的业务背景。这不单单只是业务,还需要技术做支撑,这意味着:所有诞生的新概念的背后都是技术概念,而不是纯粹的业务概念。至今,业界对“数据中台”还没有一个清晰明确的定义,不同领域人对“数据中台”也有着不一样的理解,不过,“数据中台”涵盖的范围都是大同小异的。东方金信对“数据中台”的理解是,“数据中台”建立在标准大数据环境之下,为业务应用提供数据解决方案的一系列服务和组建集合,同时,也要有与之相配合的组织架构和流程。

  “数据中台”的组成成分

  关于数据中台的架构,东方金信对大数据产品的体系架构,是建立在安全容器基础构架之上,其次是数据存储和扩展式的数据存储产品,往上是数据资产开发管理(包括,数据人工智能以及数据中台应用服务等)。现在很多技术服务是层次化的,仅凭单一企业是无法涵盖全部的数据中台的产品的,所以,整个市场必须是生态的,合作需要贯穿整个项目。在该场景中,除了要提供数据API、前端服务组件和标签管理这些中台服务外,还要构建数据中台,通过这种构建方式,可以检测组件的运行状况,除了公司内部使用外,还服务于高阶用户,这就是数据中台的相关应用(包括,对话机器人和知识图谱等),当然,目前仍在不断拓展数据中台的应用。

  “数据中台”应对改变及其应用场景

  数据中台一定要配合流程和组织架构变化。第一点是组织架构的改变,在传统模式下,做大数据需要一两百人,其中包括模型开发、数据开发、运维开发,应用开发等角色,团队之间协调人力和数据资源之间,需要不断协商。所以,东方金信推荐客户成立一个数据中台小团队,来配合下游的应用开发,并且,通过下游需求来丰富自己的组件和服务,这就是组织结构的改变。除了组织结构的变化之外,流程也在发生着变化。传统的大数据DevOps流程从应用开发、立项、需求管理、ETL信息调研、发布和部署、系统测试,最后到部署投产,即使只是修改脚本上的一个注释,最快也需要一到三个月的时间,这是非常痛苦的。然而,基于数据中台的开发,快速应用构建器和应用服务,直接完成建构,灰度验证,可在线直接发布,这种模式让中台开发的速度提高了,由以前天级、月级到现在小时级的发布。

  东方金信的数据中台的应用场景(即业务场景),以下有两个案例:

  第一个案例:某政府的市民热线,在市民打进热线后,数据中台可快速识别热线信息,根据政府知识图谱,快速将市民反馈的问题分配到具体的委办局甚至负责人,这样一来,提高了整个市民满意度,也为社会管理提供了很好的经验。

  第二个案例:某燃气公司的采购和销售符合预测应用。燃气公司与电网一样,是采销分离的,数据中台可以根据销售情况,包括城市模型和用气模型,对整个燃气销售进行预测(目前,中级预测可达95%以上,甚至更高的预测准确度),而基于数据中台机器学习套件,做深度整合,包括数据服务、外部数据管理、标签管理和数据流程等模块做的识别服务。

  最后,简要介绍一下“东方金信”。“东方金信”成立于2013年,最初专注于大数据系列产品研发,是Hadoop国际主流发行商,同时也是中国大数据的主要方案商和提供商。除此之外,今年还获得了腾讯的投资,目前,东方金信的数据中台产品在数十家客户中得到了广泛应用。如果您想与东方金信沟通合作,请联系【B.P商业伙伴】合作小助理,手机&微信,咨询电话400-900-5636,我们会为您快速对接,为生态建设服务。

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  近日,由B.P商业伙伴主办的2019中国数字生态大会在北京国际会议中心盛大召开。东方金信数据研究院院长付威在生态战略分论坛上发表了题为“构建企业数据中台”的演讲。

  

  东方金信数据研究院院长 付威

  “数据中台”释义

  “数据中台”这一词是由互联网企业提出的,目的是快速满足业务场景的需求,就像战争模式的变化,二战时期打仗采取的是成千上万人作战的模式,而现在采取的是几十个人作战的模式,但是作战效能不变。在互联网场景下,数据一定要快速、灵活地支持业务,效能也要不变,这就是整个数据中台诞生的业务背景。这不单单只是业务,还需要技术做支撑,这意味着:所有诞生的新概念的背后都是技术概念,而不是纯粹的业务概念。至今,业界对“数据中台”还没有一个清晰明确的定义,不同领域人对“数据中台”也有着不一样的理解,不过,“数据中台”涵盖的范围都是大同小异的。东方金信对“数据中台”的理解是,“数据中台”建立在标准大数据环境之下,为业务应用提供数据解决方案的一系列服务和组建集合,同时,也要有与之相配合的组织架构和流程。

  “数据中台”的组成成分

  关于数据中台的架构,东方金信对大数据产品的体系架构,是建立在安全容器基础构架之上,其次是数据存储和扩展式的数据存储产品,往上是数据资产开发管理(包括,数据人工智能以及数据中台应用服务等)。现在很多技术服务是层次化的,仅凭单一企业是无法涵盖全部的数据中台的产品的,所以,整个市场必须是生态的,合作需要贯穿整个项目。在该场景中,除了要提供数据API、前端服务组件和标签管理这些中台服务外,还要构建数据中台,通过这种构建方式,可以检测组件的运行状况,除了公司内部使用外,还服务于高阶用户,这就是数据中台的相关应用(包括,对话机器人和知识图谱等),当然,目前仍在不断拓展数据中台的应用。

  “数据中台”应对改变及其应用场景

  数据中台一定要配合流程和组织架构变化。第一点是组织架构的改变,在传统模式下,做大数据需要一两百人,其中包括模型开发、数据开发、运维开发,应用开发等角色,团队之间协调人力和数据资源之间,需要不断协商。所以,东方金信推荐客户成立一个数据中台小团队,来配合下游的应用开发,并且,通过下游需求来丰富自己的组件和服务,这就是组织结构的改变。除了组织结构的变化之外,流程也在发生着变化。传统的大数据DevOps流程从应用开发、立项、需求管理、ETL信息调研、发布和部署、系统测试,最后到部署投产,即使只是修改脚本上的一个注释,最快也需要一到三个月的时间,这是非常痛苦的。然而,基于数据中台的开发,快速应用构建器和应用服务,直接完成建构,灰度验证,可在线直接发布,这种模式让中台开发的速度提高了,由以前天级、月级到现在小时级的发布。

  东方金信的数据中台的应用场景(即业务场景),以下有两个案例:

  第一个案例:某政府的市民热线,在市民打进热线后,数据中台可快速识别热线信息,根据政府知识图谱,快速将市民反馈的问题分配到具体的委办局甚至负责人,这样一来,提高了整个市民满意度,也为社会管理提供了很好的经验。

  第二个案例:某燃气公司的采购和销售符合预测应用。燃气公司与电网一样,是采销分离的,数据中台可以根据销售情况,包括城市模型和用气模型,对整个燃气销售进行预测(目前,中级预测可达95%以上,甚至更高的预测准确度),而基于数据中台机器学习套件,做深度整合,包括数据服务、外部数据管理、标签管理和数据流程等模块做的识别服务。

  最后,简要介绍一下“东方金信”。“东方金信”成立于2013年,最初专注于大数据系列产品研发,是Hadoop国际主流发行商,同时也是中国大数据的主要方案商和提供商。除此之外,今年还获得了腾讯的投资,目前,东方金信的数据中台产品在数十家客户中得到了广泛应用。如果您想与东方金信沟通合作,请联系【B.P商业伙伴】合作小助理,手机&微信,咨询电话400-900-5636,我们会为您快速对接,为生态建设服务。

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