为什么要数据平台（为什么要有数据支撑）

本篇文章给大家谈谈为什么要数据平台，以及为什么要有数据支撑对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享为什么要数据平台的知识，其中也会对为什么要有数据支撑进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？
• 2、为什么要做数据中台？
• 3、为什么企业需要整套的数据监测平台？
• 4、为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台?
• 5、企业为什么要做数据中台？

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。
2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：
业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。
说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。
数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：
现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？
增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？
以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。
先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。
公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。
3、如何搭建大数据平台
建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。
涉及到：
技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？
团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？
对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。
商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。
数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：
开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建
数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题
数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向
数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化
数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率
主要特点有：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

为什么要做数据中台？

随着数字经济的快速发展为什么要数据平台，数据作为企业一项重要的资产为什么要数据平台，正得到企业越来越多的重视。以数据驱动管理创新成为众多企业数字化转型的一个重要目标。
随着中国经济增速逐渐下行为什么要数据平台，以及企业竞争环境的日益复杂，许多企业陷入收入增长放缓、利润空间逐步缩小的局面，企业所面临的日益上升的人力资源成本、资金成本、环境成本、税费支出等，对企业形成更大的市场约束。在此背景下，加强企业内部挖潜、提高企业治理的精细化水平成为什么要数据平台了中国企业的一种普遍选择。数据管理作为提升企业精细化水平的一种重要手段，受到企业越来越多的重视。企业的数字化转型逐渐由流程驱动进入数据驱动的时代。
从本质上看，数据应用的核心是解决效率和决策问题。在瞬息万变的市场环境中，以数据驱动为基础的信息化架构，必须具备对公司经营变化和业务创新的快速响应能力，进而让企业变得更灵活、更敏捷、更智能，决策更科学。数据中台的出现，很好地满足为什么要数据平台了企业精细化管理对IT系统所提出的上述诉求。
中台概念来源于阿里。其产生的核心思想是“共享”和“复用”。中台概念与前台和后台相对应。前台是面向客户的市场、销售和服务部门或系统，后台是技术支持、研发、财务、人力资源、内部审计等二线支撑部门或系统。中台则是指介于前台和后台之间的一个综合能力平台，可以有效地连接前后台，具备对于前台业务变化及创新的快速响应能力。中台的提出和落地，将企业信息化架构由不同平台下分散的烟囱式系统集群变革为部署在同一平台下基于服务的应用系统集群。
数据中台是中台的核心平台之一。简而言之，其机制是将传统数据仓库扩展到企业级所有数据的更大领域，对这些数据进行数据采集、数据建模、数据服务，并提供给前端开展不同维度的数据应用。正是基于上述特点，企业服务中台化，成为众多企业数字化转型的一个核心方向。
企业的信息化构建必须和企业的战略发展相契合，固然，信息技术的快速进步，为企业信息化建设提供了更为先进的应用模式，为企业在信息系统功能实现上提供了更多的可能性，但与此同时，企业也需要明白，企业信息化构建并非是一个一蹴而就的过程，“大干快上”有时反而会得不偿失。企业应根据企业所处的不同发展阶段、公司不同时期的发展战略有规划地逐步实施和调整。企业信息化建设应着眼于公司长期发展需要，做好顶层设计。系统设计应尽量遵循系统集成原则、数据共享原则、灵活复制和扩展原则等，以降低系统随着战略、业务变化而进行系统改造时的成本。

为什么企业需要整套的数据监测平台？

对于IT团队而言，在对应用程序造成不利影响之前发现应用程序中的错误是至关重要的，这不仅可以节省大量的成本还可以降低风险。APM可以在应用程序执行并使用后监视和标记问题，永远不会遇到没人使用的问题，但是一旦问题出现并影响到了用户体验，APM就可以第一时间进行预警并标记，极大的优化MTTR。但重要的一点是，所有这些部分都是整体性的，应该相互联系，如果只拥有单独使用的APM工具，并无法合并不同的指标和数据，那么这些工具将永远仅用作点解决方案。而听云可以一体化监控方案则深度融合和集成用户体验、基础设施和日志监控平台，提供端到端直至软硬件资源的一体化监控方案平台，大大的提高了问题定位与根因分析的精准度和效率，快速帮助运维人员缩小排查范围。

为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台?

大数据时代是未来为什么要数据平台的趋势，为了适应社会发展，必须建立，这样才能够生存下去。

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务为什么要数据平台；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

何为大数据分析平台？

首先，最底层的是各种各样的数据源。当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。

然后从这些数据源采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。

下一阶段是数据的处理和分析，包括从数据分析人员从原始数据中分析出来的一些拓展信息，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，分析预测等。

最后一层，是可视化和展示各个不同分析算法处理过的结果。这个步骤包括从预先计算汇总的结果中读取和用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。

大数据分析平台的应用

最基础的大数据分析平台有上述的几层架构，如果是数据量庞大的企业，会需要架构更加复杂的分析平台。

如果我们现在要为一间规模庞大的金融集团构建大数据分析平台，这个金融集团的基本现状为其商城已经建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；并且开展了供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。但是该集团仍然存在一些问题，它的商城数据仓库积累的数据没有充分的利用，缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图，以及缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系和客户的360度视图，客户行为分析和预测无法实现。

那么，想而知，对于这个集团目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该集团的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

企业为什么要做数据中台？

数据中台在国内最成功的搭建就是阿里巴巴的"小前台、大中台"战略，而其数据中台架构为阿里业务带来的效果也是显而易见的。

不光阿里的业务竞争对手腾讯、网易认可并推出自己的构想，很多上市公司都提出了数据中台的建设构想，依靠数据重塑业务链条。

与大型头部互联网公司的投资盛况相对的，市场也出现了不少唱衰的声音，存在"烂尾"、"无效"等问题。

"你说我们要不要做个数据中台？"

总是会有这样的提问出现，而发问的往往都是手握大型项目的高管们。可实际上，能提出这个问题的，又多数是看着别人做了中台，自己也想要跟风做一个，赶上趋势，结果却是"上中台，人下台"。

阿里巴巴董事长兼CEO张勇在湖畔大学分享时也说：如果一个企业奔着中台做中台，就是死。

那么，企业到底需不需要建设数据中台？要建什么样的？要怎么建？

数据中台能解决的问题

要想知道数据中台到底该不该推进，首先要知道数据中台到底能够解决什么问题。

数据的收集和管理

实现对数据的收集、整理、归纳，对多样的数据源进行合并和完善。

数据的提炼和分析

通过对数据加工处理，保证业务部门在需要特定数据的时候，直接提供相对应数据信息。

数据的利用和升值

实现数据的二次开发利用，转化为对企业业务发展有益的有效信息，提高数据的利用率。

其实可以很明显的看出，数据中台在帮助企业转型升级上，效果是显著的。

那与数据中台类似的数据湖也好，数据平台也好，在过去都没有像数据中台这么热门，业务部门又为什么这么热衷于数据中台？

还是从数据中台所能解决的问题上能够看出来，让数据更灵活更快速地服务于各项业务，是数据中台的建设宗旨。

能结合具体业务场景的数据中台，才是适合企业的

整合数据，业务数据化

强调业务数据的沉淀和收集，将业务相关环节实现以数据的形式存储，这也是业务数据化最起码、最直接的表现。

搭建"数据中台"后的企业实现与业务数据的强结合，既避免了重复无效操作，也提升了工作效率和数据共享能力，保证了数据的一致性。

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加工处理，数据业务化

通过对业务运作中汇总的数据进行二次加工，找出规律，利用规律，让数据反哺业务，最终得以体现数据的价值。

主要强调数据的创新使用，利用积累的数据开展新业务。

比如，淘宝根据搜索习惯等等大数据，通过算法判断取向喜好，推送产品，这就是数据业务化。

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融会贯通，联结数据和业务的孤岛

如果一个公司的数据中台没有和具体业务场景结合，那么这种数据中台只是蹭热度，没有实际效益。

比如数据量庞大的电商企业，企业运作过程中的仓储、供应、物流、市场运营都是各自独立的数据集群，甚至使用不同的数据管理系统，为了确保业务的正常运转，就必须要消弭数据与业务之间的鸿沟，搭建一个数据中台。

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结语

想要实现数据中台与企业具体业务场景的结合，就意味着不能依靠通用的搭建模板，定制化成了企业中台战略的一个重要议题。

中台服务公司的销售为了拿下客户，多半会夸大效果，什么都承诺，什么东西都有，一套中台模板"包治百病"。

数据中台的建设与数字化转型一样，其实也是一个螺旋上升的过程，不需要"稳定不变"，而往往需要不断根据业务具体情况，进行系统化的定制，并且依据世事变化的需求而完善。

可以说，任何一家承诺可以提供现成的数据中台，直接投入应用的服务商都是"大忽悠"。

企业"费尽心思"搭建的数据中台，必须要符合本身的业务取向和运作走向，百数打通企业个性化定制的数据中台之路。

据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了其提供的定制化数据中台及其衍生服务。

更有价值的中台是符合具体业务的数据中台，而不是通用型的数据中台，而业务型数据中台的搭建，定制化没准真是一把钥匙。

关于为什么要数据平台和为什么要有数据支撑的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 为什么要数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于为什么要有数据支撑、为什么要数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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