数据中台建设?数据中台建设目标

本文目录一览：

• 1、关于数据中台,这些知识点必懂!(多图详解)
• 2、为什么要打通全渠道数据链
• 3、阿里去中台了?别盲从,你需要的其实是定制化的数据中台建设方案!
• 4、从零到一建设数据中台-功能组织与实现技术
• 5、银行数据中台建设方案提供商有哪些?
• 6、数据中台建设原则

关于数据中台,这些知识点必懂!(多图详解)

关于数据中台必懂的知识点，可以归纳如下： 标准体系 数据中台需要建立一套统一的数据标准体系，以确保数据的规范性、一致性和可用性。这套标准体系涵盖了数据的命名、格式、存储、访问等多个方面，为数据的后续处理和应用提供了基础。 中台搭建 搭建数据中台是实现数据集中管理、深度应用的关键步骤。

关于数据中台必懂的知识点主要包括以下几点： 数据中台的重要性 核心价值：数据中台在处理海量数据时尤为重要，尤其是像发电厂这样的行业，传统方法难以充分挖掘数据价值。 数据中台构建的关键步骤 标准化体系：统一数据格式和规则，确保数据在整个企业内的一致性和准确性。

为什么要打通全渠道数据链

困境四：渠道单一，销售受阻销售渠道少，线上线下未融合打通，智能化低。跨境电商初创期，大部分都是创业企业，或传统供应链B2B转B2C，要求直面C端，或小B。

数字化，是2020年出现的高频词。它不是一个新词，只是疫情的原因让这个词有了更大的实际意义和更广阔的推动力，远程办公，轻量服务，传统企业转型需求在这一年不断激增。

阿里去中台了?别盲从,你需要的其实是定制化的数据中台建设方案!

1、阿里并未完全去中台，而是进行了内部调整，数据中台在企业中仍具有重要价值，且需要定制化建设方案。阿里“去中台化”的实质：阿里的内部调整并非完全否定中台建设，而是根据业务发展需求和竞争环境变化做出的调整。数据中台作为关键组件，仍然提供着重要的数据服务和应用支持。

2、综上所述，阿里内部对中台战略的调整并非完全拆掉中台，而是根据业务和技术发展进行的一种演进。在实施中台战略时，需要深入理解中台的本质，并根据公司自身情况进行定制化设计。

3、“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

从零到一建设数据中台-功能组织与实现技术

1、在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出： 在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

2、一份名为“2022数据中台TOP50榜单”的报告，由《互联网周刊》发布，该榜单汇集了众多数据中台厂商，为寻求合适合作伙伴的企业提供了参考。数据中台并非单一产品，而是企业数据资产化和持续运营的机制。它通过技术手段，实现数据的整合、分析和价值创造，不仅需要先进的技术产品，还需配套的实施方法和经验。

3、对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。

4、促进创新成果的快速落地和推广。- 资金技术实力雄厚的企业：管理中台的建设和运营需要投入大量的资金，用于技术研发、硬件设备购置、人员培训等，同时，管理中台涉及到复杂的技术架构和系统集成，如微服务架构、分布式计算、数据治理等，需要企业具备较强的技术实力和专业的技术团队来进行建设和维护。

5、在大数据价值时期，企业数字化建设加速推进。为了实现这一目标，企业应建立数字化委员会，引入专业的人员，加强与业务部门的协作，并采用合适的数字化工具，如零代码/低代码平台、数据中台、云计算和AI等。数字化转型不应局限于短期内的成果，而应作为企业战略发展的核心部分，注重长期投入与人才培养。

银行数据中台建设方案提供商有哪些?

智能化决策支持 基于历史数据与实时流计算，提供预测性分析（如库存优化、信贷风控），将决策模式从“经验驱动”转向“数据驱动”。敏捷业务创新 通过低代码开发平台和预置算法模型（如推荐系统、智能诊断），缩短新功能开发周期（如某银行信贷审批流程从3天缩短至10分钟）。

后台部门则承担着重要的技术支持和业务处理职责。他们需要确保银行的业务流程顺畅运行，提供高质量的服务。后台员工需要具备较强的技术能力和协调能力，能够处理各种复杂的问题。银行前台、中台和后台三者相辅相成，共同推动银行的持续发展。每个部门都有其独特的角色和职责，共同为银行的客户和股东创造价值。

DCMM评估主要适用于数据拥有方和信息技术服务方，如银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业，以及数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。中国电子信息行业联合会在全国范围内遴选了多家评估机构，企业可以通过这些机构进行DCMM评估。DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。

银行的前台、中台和后台在经营体系中扮演着不同的角色，针对不同岗位的理解，有助于求职者在应聘时更加有的放矢。前台面向客户，直接负责业务拓展，提供一站式、全方位的服务。客户常常会接触到柜员、客户经理、大堂经理等前台岗位，他们直接与客户互动，提供金融咨询与服务。

三大特征：数据能收进来（Link）CDP可以快速连接来自市场、销售、客服等各部门的各类数据源中存储的客户数据。不管是实名客户，还是匿名客户，都可以在CDP中根据业务定义得到合并。为企业提供了完整的、不断更新的客户画像，而不是流于表面的统计数据。

数据中台建设原则

1、数据域是数仓的顶层划分，逻辑表是对物理表的视图抽象。数据服务化是将数据资产用于上层业务层面，通过应用层面和API层面提供服务，同时考虑访问控制、流量控制和审计等安全问题。数据中台建设方法论包括理现状、立架构、建资产、用数据和做运营五个阶段，形成持续改进的PDCA戴明环。

2、从零到一建设数据中台的功能组织与实现技术主要包括以下几点：目录管理：基础功能：梳理业务数据，制定统一的数据目录。流程规范：规范数据的接入、管理、治理、开发和共享的全链条流程。数据集成：数据接入：提供数据接入工具，能够汇聚并接入结构化和非结构化数据。

3、全面的实施咨询方案：为了帮助企业构建高效的数据中台，提供了从需求分析、架构设计、系统集成到运维管理的全过程实施咨询方案。这些方案确保了数据中台建设的顺利实施，为企业数字化转型提供了有力支持。重视方法、原则和数据资产管理：在数据中台的建设过程中，方法、原则和数据资产管理至关重要。

4、数据中台通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，形成标准数据并存储，最终形成大数据资产层，为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务紧密相关，是企业独有的且能复用的资产。数据中台不仅能够降低重复建设的成本，减少烟囱式协作带来的问题，还能够成为企业差异化竞争优势的重要来源。