数据中台行业研究

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:深圳市盛世华研企业管理有限公司（二零一二年十二月）2020-2025年中国数字中台行业新市场开拓策略研究报告可落地执行的实战解决方案让每个人都能成为战略专家管理专家行业专家……报告目录2020-2025年中国数字中台行业新市场开拓策略研究报告第一章企业新市场开拓策略概述................................................................................................................6第一节研究报告简介............................................................................................................................6第二节研究原则与方法........................................................................................................................7一、研究原则..................................................................................................................................7二、研究方法..................................................................................................................................7第三节研究企业新市场开拓策略的重要性及意义............................................................................9一、重要性.....................................................................................................................................

数据中台并不是一个跨时代的全新理念，就好比当年微服务概念一样，其实质还是组件化、模块化。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承。这个意义上说，数据中台并不神秘。之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，另一个是这套模型在阿里曾经体现了巨大的应用价值，其他企业也应该对其借鉴使用，也应该能够体现更大价值。任何一家企业在实施数据中台前，首先要思考清楚几件事：1）什么是数据中台；2）数据中台建设的价值在哪里；3）数据中台和传统数仓有何区别。在实施了大量数据中台案例后，我们认为一个企业如果只是把数据应用场景定位到企业经营分析，或定位到报表系统上，那么企业大可不必实施数据中台战略，采用传统数仓即可实现。如果企业除了传统的BI，还会有诸如智能运营、用户画像、智慧门店等多元化的数据消费和应用场景，同时企业积累了大量历史数据，想挖掘这些历史数据价值，那么企业就十分有必要实施数据中台项目，真正实现用数据来驱动企业运营，实现降本增效的目的。

可以这么理解，但技术上有很多工程要完成的，比如衔接数据采集入库，做数据预处理，为数据分析做格式转换，数据挖掘任务要搭建实验平台，为展示提供统一数据源。这些都算中台范畴哦，

数据中台可以助推大数据落地，基于中台架构，大数据可以和业务数据、财务数据结合在一起，循着轻量级、场景化、实时性、自动化、智能化的方向，共同赋能企业业务发展。

客户数据中台即为CDP（CustomerDataPlatform），是营销人员用来收集有关客户的所有可用数据并将其汇整到单个数据库的平台，该数据库与公司所使用的其他营销系统和平台集成在一起并易于访问。目前客户数据中台的概念已经普及到各个行业，威马、滴滴、MK、中国银行都在使用创略科技提供的服务，希望我的回答对您有帮助。

WakeData数据公司，中台的设定是“双中台”，包含了业务中台和数据中台，业务中台承载公司所有的通用业务，将一切业务数据化。数据中台则基于业务产生的数据反哺业务，将一切数据业务化。意思就是企业的数字化转型要把数据和业务结合起来，实现数据与业务双驱动，这样中台才是真正地赋能数字化转型了。从IT、CT、OT，到DT，数字化转型势不可挡。中台可以说是数字时代企业业务应用实现技术架构中的核心部分。未来，在头部企业带动下，中部企业会迅速跟进，形成技术发展潮流，并形成一大批成功的应用案例，助力企业数字化经济的发展。扩展资料：产品价值：1、拓展分析的深度和广度。同步记录和直观展现用户的分析思考过程，实现任意深度和广度的数据探索和业务分析2、升级传统分析型信息化系统构建方式。动态切换分析思考过程和思考成果，优化传统看板内容固定、不能灵活分析的缺点，升级传统的BI、数据可视化、分析型信息化系统构建方式。3、利于构建企业业务分析知识库。凝聚用户的业务认知经验，促进形成企业业务分析知识库，普及普通业务人员开展数据分析的能力。4、让数据分析成为一门体系化、工业化行为。让思考认知过程可见、可复制、可追溯，便于集体讨论、复盘，让数据分析上升为集体行为，走向体系化、工业化。参考资料来源：百度百科-佰聆数据股份有限公司

先理解数据中台对企业能够带来什么价值，再去选择企业适合什么样的数据中台，WakeData的数据中台可以帮助企业IT从业务支撑走向业务驱动。

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。一、区别：数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近，能更快速的相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。二、关系：数据湖、数据仓库地是面向不同对象的不同形态的数据资产。而数据中台强调的是服务于前台，实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。数据中台像一个“数据工厂”，涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件，随着数据中台的发展，未来很有可能数据湖和数据仓库的概念会被弱化。三、小结：数据空间持续增长，为了更好地发挥数据价值，未来数据技术趋于融合，同时也在不断创新。

正常情况下会细分为大数据开发岗位（包含平台开发、行业应用开发）、大数据运维、大数据分析等岗位，不同岗位的任务具有一定的差异。当前随着云计算、大数据平台逐渐开始落地应用，大数据开发工程师（行业领域）的岗位需求正在不断增加，目前也有不少程序员（Java方向）也会转向大数据开发岗位，这些岗位的岗位附加值还是比较高的。这些开发岗位的日常工作基本上就是完成代码的编写，只不过需要与大数据平台进行交互，需要调用大数据平台的各种服务来完成功能实现，总体上的难度并不算大，但是需要具有一定的行业经验。大数据工程师是做什么的？分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。