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数据分析

独家解读:数据与材料信息合二为一(下)

发布时间:2020-09-11 浏览:163

独家解读:一文读懂数据中台与物信融合(下)

独家解读:一文读懂数据中台与物信融合(下)

那么在最后一期中,当我们谈完物质信息的整合之后,就到了谈数据中心的时候了。

独家解读:一文读懂数据中台与物信融合(下)

在我们讨论什么是数据中心之前,我们首先需要了解数据中心是什么。

您可能知道前台和后台,前台是由各种业务系统组成的前端平台。每个前台系统都是一个用户联系人,即企业终端用户可以直接使用或交互的系统,是企业和终端用户的交汇点。比如:用户直接使用的网站、手机APP、微信公众号、小法式等都属于前台领域。

独家解读:一文读懂数据中台与物信融合(下)

后台是由后台治理系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理企业的一种焦点资源(数据计算),如财务系统、生产系统、客户管理系统、堆栈物流管理系统等。

因为与客户直接接触,前台需要快速响应用户需求,注重快速创新和迭代,就像高速齿轮一样。

后台拥有庞大的企业资源,需要稳定和安宁,系统比较大,就像一个巨型齿轮,速度越慢越好。

这样下去,随着业务的增长,后台修改的成本和风险越来越高,带动后台系统稳定性要求越来越高的同时,也响应了用户的持续需求。自然,大威的业务逻辑(业务能量)会直接塞进前台系统,重复的引入也会导致前台系统不断膨胀和臃肿。一个个巨大的“烟囱式单体应用”,用户体验急剧下降!

后台不是为前台做的,怎么办?这就是中泰的诞生!

中间的平台就像前台和后台的传动齿轮。前景和背景的速度匹配是前景和背景之间的桥梁。它是为前台而生的,很容易被前台使用。一方面,后台系统中需要频繁使用的资源顺畅地流向用户,快速响应用户。而前台系统中稳定的、通用的业务,则可以将其“落户”到中台,为前台减肥,恢复前台的响应,赋予这些服务更强的灵活性和更低的改造成本。

正如华为所说,听到枪声的人可以召唤炮火,前台就像一线的特种部队,中台就是前台,快速精准地提供“精干的炮兵”援助。

数据中心

的角色是沉淀、提供一般功能并增强前台的能力。中间站的中间必须对准前台才有意义。

所以现在提出的是:业务中心、数据中心、技术中心、

业务中心:一个类似微服务的业务平台,对于电子商务等行业的前台,可以将重用程度高、通用性强的用户中心、订单中心等业务模块放入业务中心。

技术平台:开发框架、DevOps平台、PaaS平台、容器云、扩散存储等通用技术平台封装集成,可快速重用。

这样我们才能了解数据中心的观点。

数据中心:没有权威边界,现在更统一的说法是指通过数据技术对海量数据进行采集、计算、存储和处理,同时统一规模和口径。数据中心将数据统一后,形成规模化数据,然后进行存储,形成大数据的资产层,为客户提供高效的服务。

看看许多数据中心架构,它们基本上包括数据资产治理、数据模型治理、数据存储操作、数据服务应用等。

左边的图片是阿里内部的数据架构模型,它来自朋友,右边是在网上找到的更详细的架构,侵占和删除。

经过比较,得出结论:数据中心对流入后台或业务平台的各类数据进行整合、存储和计算,并转化为可用的数据模型,形成前台可重用、可共享的焦点数据服务能力。

通过算法挖掘出大量的数据模型。根据应用需求对这些数据模型进行封装,形成数据服务。实际上,此服务与业务中的服务观点完全相同,但数据模型的封装比一般的效率封装稍微困难一些。

但这些还不够。现成的数据和服务不能满足前端个性化的所有要求。此时,授人以渔不如授人以渔。数据中心的最后一层数据开发也根据开放程度分为三个组织。最简单的就是提供标签库(DMP),用户可以快速形成基于标签组装的营销客户群,一般面向业务人员。二是提供一个数据开发平台,在这个平台上用户可以看到所有的数据,进行可视化的开发,一般是给SQL开发者,最后提供应用和组件,让技术人员可以自己创建个性化的数据产品。以上层级是渐进式的,以满足不同组织人员的要求。

浙江移动旗下的中国台中封装了客户洞察、位置洞察、营销治理、终端洞察、金融征信等上百项服务,每月挪用超过1亿次,灵活满足内外大数据服务需求。

物资信息融合与数据中心

在介绍了前面的观点之后,对物资信息融合与数据中心的关系的思考就清晰多了。

我觉得从一个角度来说,物质信息融合和数据中心的局部聚焦是有很大区别的。

信息融合强调智能物联网数据与信息网络数据的融合可以极大地提升数据的价值,应用由此产生。

另一方面,数据中心强调对数据相关的通用能力进行沉淀和封装,可以提高能力的复用性,加快前台的响应速度。

这两种观点相对独立,描述了各自的职责。

另外,数据平台和数据中心平台的关系。

独家解读:一文读懂数据中台与物信融合(下)

作为两个平台产品,我认为物资信息融合数据平台属于中间平台,并不脱离前台赋能领域。但是,能力不仅仅是数据中心,还包括部门技术中心、算法中心、业务中心的内容。

不经意间写了这么多,好吧,以上就是我对资料与中国台湾整合的理解,如果有什么不对劲的地方,欢迎留言或私信讨论。