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数据中台能解决的问题有哪些

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数据中台是企业级大数据通过系统化的方式实现统一、标准、安全、共享的数据组织,以服务化的方式赋能前台数据应用,提高数据的使用效率。

 

那么数据中台能解决的问题有哪些?

 

归结起来,主要是三个:效率、质量和成本。

 

效率问题可以分为数据研发的效率、数据发现的效率和数据分析的效率

 

数据研发的效率问题

 

初期,由于业务模式还不固定,变化比较快,往往缺少良好的主题域和分层设计,烟囱式的开发模式占据主导,随着业务复杂度和规模的上升,大量重复性的数据开发,制约了数据需求交付效率。

 

数据发现的效率问题

 

开发数据和使用数据的人是不同的人,面对动辄数万张表,每张表有数十个甚至上百个字段,准确理解每张表的含义是一件非常困难的事。

 

数据分析的效率问题

 

传统的数据分析基本依赖分析师的个人经验,如何将经验变成一种知识,甚至是一种规范,沉淀到产品中,通过系统自动地进行全维度的钻取分析,降低数据分析的门槛。

 

质量是数据中心需要解决的第二个问题,质量包括数仓设计的质量、指标的一致性。

 

数据研发的质量数据仓设计得好不好,主要体现在三个方面,完善度、复用性和规范性

 

成本是数据中台需要解决的第三个问题,成本包括计算资源成本、存储资源的成本以及人力研发成本。

 

数据如果不定时清理,就会占据存储空间。大数据成本比业务增长还要快,一方面是由于烟囱式的开发导致的数据重复加工,浪费计算和存储资源,另一方面是由于没有定时清理无用数据,浪费了大量的存储资源。

 

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创建时间:2020-07-27 16:16
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