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企业数据中台建设过程中面临的三大挑战

时间:2020-07-10来源:知乎浏览数:74

1)业务挑战:如何以大数据赋能,反哺业务精耕?

越是成功的企业,业务发展的痛点越难以单点解决,需要整体思考、科学决策、集体行动,在业务的创新中解决这些痛点。
比如,如何做好会员精细化运营?如何为门店挑选合适的商品且控制好库存?如何动态打折以至不损伤毛利等等,是摆在企业前面的一个个难题,直接影响到企业的规模扩展或者利润提升,也是企业迫切需要解决的问题。
这就需要构建数据中台,通过大数据赋能业务。

相比传统数据业务,大数据业务的优势在于,通过整体规划智能化的数据应用,来推动业务创新。这就是企业数字化转型的业务内涵。这些数据智能应用需要将业务经验和解决方法论、全域的数据模型,与算法模型相结合,我们称之为“业务智能模型”,它的价值在于“降本增效”。
在奇点云过去三年的数据中台实践中,我们发现这些业务智能模型遍布在整个零售产业上下游。比如通过全方位的数据反馈并指导买手做好选品;又如通过商品的聚类,发现某类特征的商品,可以优化打折速度和幅度,以此提高整体的折扣率从而增加毛利等。再比如,通过门店和商品数据,通过最优算法,解决“什么样的店铺类型应该铺什么商品”,以提升门店的顾客进店转化率,从而提升效益。
业务智能模型需要数据和业务系统深度结合,在运营工作中直接产生效果,让业务能够自动化、高效地运转起来。

2)技术挑战:如何高效的数据治理,远离数据“黑洞“?
要做好有价值的业务智能模型,离不开高质量、高可用的、全域的数据中台,数据治理就显得非常重要。“数据治理”是企业数字化转型中典型的大数据技术问题。
数据治理,解决的是“业务越来越复杂而数据现状的脏乱差”带来的挑战。如何合理规划数据结构?如何规范定义数据?如何有效管理数据资产?如何安全分发使用数据?这都需要一套完善的数据治理体系,驱动企业数据化运营转型。
数据治理是基础,也制约了企业的数据智能化方向的发展,难以做到数据创新。从理念上来看,“治”不应只在事后,更应在事前,“理”考验的是业务与技术能力的结合。从实际内容上来看,数据治理是一套方法体系+工具集,旨在帮助企业合理的架构数据、规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据,促使数据从成本中心变成价值中心,驱动企业数字化转型。

3)组织挑战:如何深挖数据红利,成为业务创新“能手“?
从解决业务挑战和技术挑战出发,企业必须把数字化转型定义为战略问题,从而推动“数据中台”的落地,这也给企业带来了组织上的挑战。
一般来讲,传统的数仓解决方式有两大问题:一方面从业务系统直接计算数据,非解耦架构对业务系统影响极大。一方面基于DB构建的数据仓库,计算及查询效率难以满足业务数据膨胀的大趋势要求。解决这些问题,已经不是藏在“IT部门”的数据小分队这一组织形式所能够解决的。
2018年7月,阿里云总结了过去的成功经验,在业界大力推出“数据中台”解决方案,很好地解决了这些问题。奇点云提出的数据中台架构与设计,其出发点是支撑复杂的、多系统的、数量巨大的、多应用场景的业务形态。在组织层面理顺以下部门或团队关系,来解决企业在组织落地战略上的困惑:

①与传统IT业务之间的关系:业务和计算分离,业务和数据分离
大数据业务应与业务系统解耦,采用T+1离线计算方法产出结果数据,不直接在业务系统上进行数据计算,实现了业务和计算的分离、业务和数据的分离。

大数据部门的工作起点是满足多种计算场景的需求。支持大数据计算,结合了多种计算引擎,针对不同的场景使用不同的计算引擎,如离线计算引擎、实时计算引擎、多维分析引擎、即席查询引擎、实时搜索引擎。

②与业务部门的关系:站在企业视角打通数据,支撑业务部门用数据
支持各种异构数据源打通,提供了一套基于reader和writer的抽象化数据抽取插件,除了提供系统自带的插件外,还支持自定义实现reader和writer插件,通过公共的管道,实现结构化和非结构化数据的互相传输,统一技术框架。

支持业务部门的高并发多场景的实时查询,数据中台集成了基于分布式的KV查询框架,可以支持海量级别的查询请求,并且响应时间可以控制在毫秒级别。
支持多场景的数据服务,灵活快速支撑业务需求,向导和自定义双模式快速生成API,实时监控API调用情况。
面向业务部门,为业务部门的数据分析、开发提供培训和技术支持。

③与合作伙伴的关系:找到数据部门的核心能力
应该深入业务,影响业务效率。数据模型融合离散的业务数据,可借助数据中台快速构建数据模型,建立全方位的数据视角,消灭信息孤岛和数据差异,灵活支撑业务的变动。
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