数据平台化（数据化平台是什么样的平台?）

本篇文章给大家谈谈数据平台化，以及数据化平台是什么样的平台?对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台化的知识，其中也会对数据化平台是什么样的平台?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、数据化管理平台对于社区有什么好处？
• 2、数据中台有什么好处？
• 3、数据平台建设的方案有哪几种?
• 4、什么是数据平台
• 5、企业数字化建设最佳实践“全景图”
• 6、2021-09-12 从IT到DT：数据平台赋能企业数字化转型

数据化管理平台对于社区有什么好处？

在物联网、大数据、人工智能的环境下，国家全面推动智慧城市的建设，数据分析也融入到城市的建设之中。那么数据化管理平台对社区的建设究竟有什么好处？能给我们带来什么呢？
1.数据化的管理平台可以形成精准的信息流，在房屋注册时，物业方会掌握社区内每家每户的住户情况，同时系统还能根据业主消费等信息对用户进行分析，了解用户需求，这对进行社区活动也有很大的帮助，减轻物业负担。
2.在社区建立数据化管理平台响应国家政策。在十二五规划中曾明确提出要重点把智慧城市建设当成城市发展的目标，而将数据分析知识应用到日常生活中即是建立了智慧社区，是智慧城市的开始。所以，构建智慧社区已是大势所趋，也是未来的发展方向。
3.打造数据化管理平台还有利于城市楼盘的出售，目前很多楼盘的开发商最大的问题是尾房多，许多小区卖不出去成了空楼，智慧社区的出现也成了小区的一大卖点。同时，打造数据化管理平台也能拥有全面智能化的物业管理功能，获得信息发布平台及系统集成服务，提升楼盘价值，扩大品牌影响力。
综上，在社区内打造数据化管理平台已经是大势所趋，有百利而无一害。
望采纳。

数据中台有什么好处？

数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台，数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台，帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据，到更容易的应用数据，最后能够实现数据智能。

数据平台的好处：

1、避免数据的重复计算

2、提升数据服务力

3、提高数据共享力

4、将数据资产化管理

具体表现为：

1）提升开发效率，降低开发难度，同时覆盖所有数据加工处理的应用场景，开发效率提升2倍。

2）降低开发成本，构建数据服务对上层应用提供数据服务，通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统，屏蔽了业务数据的变更，导致上层的数据分析失败或者异常，另外通过数据服务，将服务管理和可视化，提升服务和数据资产的复用性，开发成本降低50%。

3）构建企业自有的数据资产，通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产，数据资产可以对上层应用提供服务，企业可以依据数据资产构建自己的应用，实现数据价值。

4）提升数据质量，通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果，对各个业务系统形成统一的管理标准，并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量，实现企业的数据资产化；

5）数据安全提升，通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定，并通过资产加密和脱敏等功能，实现企业数据安全脱敏和存储，保障企业的数据安全。

6）开发数据挖掘算法和智能预测算法，通过数据进行问题预测，从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。

7）通过数据平台的数据资产，数据门户，提升上层应用使用数据易用度，让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品，同时提供可视，可以订阅，可以下载等多种使用方式。

数据平台建设的方案有哪几种?

1、常规数据仓库

数据仓库数据平台化的重点数据平台化，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

2、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

3、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

4、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

关于数据平台建设的方案有哪几种，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

什么是数据平台

数据接口平台主要是集结采集、储存、运算和结果调用数据平台化的网站或软件。举个例子类似慢慢买数据接口平台数据平台化，你搜索iphoneX 256G,通过后台程序的运行展示全网在售的iphoneX 商城及价格数据平台化，而这个结果是可以直接通过接口调用获得。

企业数字化建设最佳实践“全景图”

新冠疫情加速了全球进入数据资产化时代的步伐，中国的企业面临企业数字化转型的新机遇，对于创业者来说，如何把握疫情之下的全球产业重构趋势，重塑企业核心竞争力就显得尤为重要。

而且，直接掌握企业命脉的企业管理者，对于数字化转型都持认同态度，希望通过数字化转型推动企业服务能力、提高客户体验。

但企业的数字化转型之路，也不是一蹴而就的，从IT角度来讲，企业需要基于IT技术提供的支持，让业务和技术产生真正的交互，企业掌握建设和使用技术的能力。另一方面，数据已经成为企业最重要的资产，搭建数字化平台，将可以有效利用数据为企业持续创造价值。

对于转型中的企业来说，该如何去做选择呢？近日，袋鼠云战略副总裁张旭就结合自己多年的实践经验，总结出了企业数字化建设最佳实践“全景图"，剖析了企业在数字化过程中的具体实施路径。

企业数字化建设全景展示

自企业注重数字化之后，会发现有很多企业都是从传统BI转过来，或者从各种数据开始，搭建好技术或者产品就开始了。但是，企业数字化建设是一个非常庞大的体系，涉及到顶层设计、咨询规划、技术设施、数据运营等。甚至有很多企业，尽管认识到了数据价值，投入了大量的人力和资金，但是效果却甚微。

从这一角度出发，如果企业要做数据中台的话，还是应该让咨询先行，做好数据化的顶层设计和咨询规划，然后就数据平台化、数据资产化、数据服务化，一直到数据价值化，这些是一个企业数字化建设的主航道，最终一定要去实现业务价值。而数据运营、组织保障层面，包括数据资产管理、数据治理、数据安全与标准等等，应该为主航道让行。

当然，做数字化少不了基础设施，无论是咨询还是数据价值化等，每一步都需要相对好的工具去支撑，一方面可以提升效率，一方面也可以将产品固定下来。因此，企业在数字化建设路径规划时，应该分清主要内容和辅助内容，才能起到事半功倍的效果。

企业数字化建设全景图

1、 数字化咨询

数字化咨询的第一步，应该是做企业数据化价值建设的调研报告，对企业有一个客观全面的了解。

具体来看，在做业务调研时，可以了解业务流程和业务场景，了解各个岗位对数据的需求。接下来，需要做的是信息化调研，可以了解企业当前的信息化建设情况以及服务厂商，而且信息化是数据化的前提，数据化的建设也会反向推动信息化的提升，所以要做好信息化调研。最后，是数字化调研，可以了解企业的数据化架构、内容、成果。

如今，其实很多企业早就已经开始数字化的沉淀，但是现在需要共同去管理，因此还需要做一个数字化情况的整体评估，找到当前数据化的问题点和薄弱点，如企业资金的投入力量够不够、组织保障情况如何、整体框架等等。

在把现状摸清楚之后，接下来的第二步，就是要做企业数据应用的规划，也是回答数字化的价值所在。

《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》里是这么写的，数字的价值当前没有一个人能说得清楚，甚至当下看到的价值，有可能是冰山一角。

尽管未来也许会如上所说，但是当下我们能做的就是，把企业中数据应用的场景和数据应用的可能性进行梳理，便于企业领导决策。

在这一层面，首先要做的是梳理清楚企业的业务架构，对企业进行全面调研，客观描述企业架构，作为数据应用规划的前提和依据。然后，进行数据应用场景的规划，了解企业与数据应用，可以服务哪些岗位和场景，帮助各个岗位解决哪些问题。

有了数据应用规划，接下来可以将数据应用场景层层拆解，细分到指标及标签粒度，依据企业业务场景进行标准指标及报表体系构建，从而建立管理及维护机制，确保数据权威性和内部一致性。

通过这几个维度的搭建后，最后就是把企业数据应用的规划做一个优先顺序排序，确定实施优先级及行动路线。这样的话，就可以判断企业可以先做什么，再做什么。之所以这样做，就是可以推动企业做一个至少两到三年的规划，体现数字化建设的价值。

2、数据平台化

第二部分是数据平台化，首先要做的，就是平台的选型标准与策略，主要分为五点：

第一，产品选型，包括数据库、数据仓库、开源大数据组建、大数据开发平台目前在数字化上，除了互联网行业，最超前的就属银行业。目前，很多银行前几年就已经选取了数仓，也有大数据，二者并存于企业中，但这是有一定问题的，做不了实时计算。因此企业需要选择适合自己业务价值的产品。

第二，上云方案的选择。企业应该选择公有云还是私有云，或者是混合云，这个是需要注意的。第三，如何与原有的体系进行融合。对于传统企业来说，原有的数据仓库属于原有资产，但不能因为上新设施就将原来的设施全部推翻，要学会融合。

第四，数据互通的问题，也就是数据如何融合、数据如何互通，这也是很重要的一点。

第五，就是升级方案的选择。企业如果上新了一堆东西，但是之后无法策划下来，那就是问题了。因此，企业要对现有技术方案做一个完整的技术选型报告，解决掉上述五点问题。

在选择完平台之后，接下来要做的是数据资源的盘点和汇聚。

对于企业来说，首先是要对所有的信息化系统等结构化数据进行摸排，了解企业真正可以使用的有多少，然后有多少需要上平台，尽管前期投入会很大，工期长，但是整体效益高。

最后，还有一种就是搭建中台投入大量人力和物力，将所有系统都放置其中。但是现在基本上是按照业务领域去选择，比如营销、物流、供应链等等，即能满足当前需求又能兼顾部分未来发展，在需要扩展时相对方便，综合投入产出也会很高。

3、数据资产化

数据资产，近几年已经得到相对广泛的认可，未来数据资产一定会纳入财务体系，成为企业的无形资产。从这个角度出发，该如何看待数据资产呢？

第一，它可以汇聚全域数据；第二，可以构建可扩展的数据仓库模型，相对比较灵活多变；第三，可以搭建完善的数据开发标准和规范；最后，奠定数据资产的基础，支撑数据应用建设。

现在，我们最看重的就是最后一步，通过模型可以进行论证。在实际的观察中，我们发现，健壮的数据资产商，可以降低应用开发50%的成本，提升50%的开发效率，百分之百提升复杂数据程序的成功率。

在数据资产的价值上，很多企业都觉得很重要，但是在实践过程中只多了一个最小的成本方案，其实应该把数据资产层建起来，这样当出现二十个、五十个甚至一百个数据应用的时候，就能体现其价值了。

另外，还要强调的三点：第一，需要让老板清楚数据资产，做到可视的感觉；第二，要学会管理，对于数据资产的上线下线要配合起来；第三，把数据应用支撑做好，有一个可变现的过程。做到了这三点，也就可以让数据资产真正成为企业未来的核心资产管理范畴。

4、数据服务化

数据服务化的流程，在业务端产生了众多的零散数据，分布在各个库里或者是文件里，并没有形成企业的数据资产，也没有数据服务，直接就是数据应用。

但如今，我们强调数据资产和数据服务，就会把大量的数据资产编排成可用的数据应用服务，导入很多隐形的东西，比如数据API、标签引擎、可视化分析大屏等等产品，将大量引擎的Deon关系放到数据服务层。当我们去做数据应用的时候，就是对服务层的高效利用，就可以把这一层做的更加 健康 ，以此来支撑数据应用。

总结来说，数据服务化是数据资产变现的过程，数据中台不但要承载数据资产，更要承担大量在数据资产中的开发和加工工作，把数据资产提炼成为业务需要的和可以使用的数据，同时将这些数据以数据服务的形式直接提供也业务人员，或者间接的提供给应用系统来使用。

5、数据价值化

数据价值化是一个变现的过程，由于数据平台化、数据资产化、数据服务化的完整构建，数据应用得以在企业内部低成本、高效率的构建和试错，数据化应用数量大幅增长，最终输送到企业的各个层级、各个岗位和各种业务场景，从提升营收、降低成本、控制业务风险，提高业务效率，创新业务模式等多方面实现数据价值。

以鞋服企业李宁为例，在其每个店里都有一个岗位叫买手，决定店内的采购资金的使用。假设一个买手有100万资金，如何去分配购买鞋服的比例，购买的鞋子中的品类如何选择，这个角色就需要根据市场的敏锐度去判断，岗位在门店就很关键。如果这个角色做不好，就会出现物品滞销，库存很多需要打折，或者早早卖完等情况。

针对李宁这种情况，袋鼠云当时去做了智能组货的配置，通过对店周围的人群、销量进行分析，把这个东西打印出来给到买手，发现准确度超过了80%的买手的感觉判断。最后呈现的效果看到销量或者利润都有相对明显的提升，这其实就是数据的价值。

6、数据化运营与保障贯穿始终

最后要特别强调的是数据化的运营和保障。我们发现，数据供应链中的主流程中，每一个环节都需要去做保障。今天主要说的是数据组织，在很多的项目中遇到一个问题，就是袋鼠云本身比较偏技术，但后来发现应该相对重视组织管理。

比如，阿里在做数据中台组织的时候，就把所有TO B相关的数据人员、数据分析师、数据开发，通通抽调到数据中台来，业务部门只负责提需求，随后就会有一个专门的人来业务部门对接。在做完之后，把数据应用的结果反馈给业务部门，业务的价值高低，由业务部门来判断，而数据生产部门只负责实现。

因此，我们建议，企业在数字化组织上一定有分工，技术部门去构建健壮的平台，业务部门负责业务价值。如果企业的数据应用还是相互独立的，业务部门也是自己做自己的，就会产生很多阻碍，不利于发挥数据应用的最大价值。

因此，企业在数字化进程中，一定要让数据化运营与保障贯穿始终，才能最大程度的保证企业数字化转型的成功！

2021-09-12 从IT到DT：数据平台赋能企业数字化转型

数字技术创新是数字经济持续发展的原动力，数据平台能根本上帮助企业解决数字化转型中碰到的瓶颈和痛点，但同样需要企业从战略高度进行顶层设计、确定规模化投入政策，才能确保数据平台作为应用的基础设施并落地建设，承担起企业数据资产全生命周期的管理。     

    数据平台与数据中台的区别是数据平台依然是技术上的概念，而数据中台和业务中台是相辅相成的，企业组织需要重构成为前台、中台、后台的架构。 关于数据平台化和数据化平台是什么样的平台?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。 数据平台化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据化平台是什么样的平台?、数据平台化的信息别忘了在本站进行查找喔。

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