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数据中台主要实现的功能如下:
1、数据采集整合:创建企业数据中台第一步,打破企业内部各个业务系统的数据隔阂,形成统一的数据中心,为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。
2、数据提纯加工:主要是对数据统一标准、补充属性,然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表,满足企业对数据的需求。
3、数据服务可视化:对数据进行计算逻辑的封装,生成API服务,上层数据应用可以对接数据服务API,让数据快速应用到业务场景中。数据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。
4、数据价值变现:通过打通企业数据,提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力,为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。
数据中台是什么?
数据中台是指通过数据技术,收集、计算、存储、加工大量数据,同时统一标准和口径。统一数据后,数据中心将形成标准数据,然后存储,形成大数据生产层,为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关,是企业独有的,可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本,而且具有差异化的竞争优势。
1、数据来源的区别:传统数据仓库主要存储来自业务数据库的结构化数据,这些数据以行和列的形式存在,类似于表格。相比之下,数据中台不仅包括数据仓库,还可以包含非结构化数据和半结构化数据,它不仅仅是一个工具或存储系统。
2、建模方法的区别:数据仓库通常采用自顶向下的建设模式,这种模式需要明确的业务分析作为驱动,且其延续性较低。而数据中台采用自底向上的建设方式,能够根据业务需求的变化不断进行迭代和升级,更加贴近业务。
3、建设目标的区别:数据仓库的主要目标是输出特定业务主题的BI报表和决策支持,其目的相对单一。数据中台的目标则是打破不同数据域之间的孤立状态,统一数据标准和口径,以最大化业务数据的应用价值。
4、数据应用的区别:数据仓库主要服务于管理决策等分析场景,在其他方面如数据建模、数据追踪和探索、深度挖掘等方面存在局限。数据中台通过服务化的数据供应,不仅适用于分析场景,还可以用于交易类场景,如营销推荐、风险评估等。
综上所述,我们可以根据官方定义进一步理解两者的概念:
数据仓库:它是一个存储大量结构化数据的大容量存储库,位于多个数据库之上。数据仓库用于频繁和可重复的分析,帮助企业实现商业智能(BI)构建。
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