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企业为什么需要数据管理平台?

|亿信华辰大数据知识库2022-11-04

企业为什么需要数据管理平台?

中国信息技术经过多年的网络化发展,形成了富含价值的海量数据,但也形成了许多相互脱节、私密独立的非公开化的信息孤岛,数据得不到有效利用。如今,打破信息孤岛已成为大数据发展的重大需求,成为了制约大数据价值链上下游的“卡脖子”技术,将数据融合才是大数据的真正价值所在。

中国信息技术经过多年的网络化发展,形成了富含价值的海量数据,但也形成了许多相互脱节、私密独立的非公开化的信息孤岛,数据得不到有效利用。如今,打破信息孤岛已成为大数据发展的重大需求,成为了制约大数据价值链上下游的“卡脖子”技术,将数据融合才是大数据的真正价值所在。


一、什么是数据管理平台 (DMP)
简单地说,DMP 平台可帮助您收集、组织和激活各种来源的数据,并将这些数据放入可用窗体中。尽管 DMP 可以接收和管理不同类型的数据,但它们通常用于非个人身份信息。
随着您的客户数据不断积累,找到用于管理和存储这些数据的智能解决方案将成为一项重要任务。但合适的数据解决方案不仅仅局限于管理和存储。DMP 不仅可帮助您解决从您的所有来源收集和管理复杂数据集的难题,而且还能够分析您的数据以获取可行的见解,促进外部数据的采购和转移,以及与第三方广告网络和交易系统连接以进行针对性的广告购买。

但是,DMP 也存在一些局限,因此调查 DMP 是否是适合您公司的数据存储和分析解决方案非常重要。根据您要处理的数据的类型,使用不同类型的数据存储系统可以最好地满足您的需求。


二、数据管理平台的价值
1、更智能的推荐和定位
作为消费者,人们现在对推荐引擎非常熟悉,以至于可能不知道大数据自出现以来推荐引擎有了多大的发展和进步。
2、敏捷供应链管理
因为大数据分析可以将来自电子商务网站和零售应用程序的客户趋势与供应商数据、实时定价、甚至航运和天气信息结合起来,从而提供前所未有的商业智能。从这些见解中获益的不仅仅是大公司,即使是小型电子商务企业也可以利用客户情报和实时定价来优化商业决策,如库存水平和风险降低,或临时或季节性的人员配备。
3、改进运营
使用大数据可以改善各种业务活动,但最有趣和最有价值的活动之一是使用大数据分析来改善业务运营。
4、数据驱动创新
创新不仅仅是灵感的问题,还需要很多艰苦的工作来确定需要实施新的努力和实验的主题领域。大数据工具可以开发的越来越多,通常是新的产品和服务。有时,为了共享而清理、准备和管理的数据本身就是一种产品,即使有最好的大数据工具,数据本身也不会产生新的见解。大数据分析仍然需要数据科学家和商业智能分析师的理解和想象力。
5、更有洞察力的市场情报
正如大数据可以帮助人们更详细地了解顾客的购物行为一样,它也可以加深和拓宽人们对市场动态的理解。从早餐到度假,社交媒体是市场情报的常见来源,对于任何人能想象到的几乎所有商业交易,都有人分享他们的偏好、经验、建议……还有他们的自画像!这些信息对营销人员来说是无价的。
6、更好的客户洞察

当现代企业转向数据来了解他们的客户(个人或公司)时,有大量的数据源可供选择。帮助理解客户需求的数据来源包括:传统的客户洞察来源;外部资源;社交媒体活动;外部调查数据。


三、如何建立数据管理平台?
1、需求情况
需求分析的主要是业务指标、主题模块和分析场景的确定。
1)、前期需要确定数据管理平台面向的适用对象,不同层级的领导人员关注的指标不同,需要规划分析指标及分析形式。比如领导只关注销售额、利润率等等几个主要数据,而业务层在指标的基础之上可能还涉及到钻取分析、联动分析等。
2)需求的主体主要包含三部分的内容:需求模块+模块指标+分析形式。通过需求模块+模块指标+分析形式,初步框定需求内容,评估工作量及实施报价。比如销售分析,涉及到客户分析、订单分析、产品分析、渠道分析等分析指标,各个指标可能需要层级钻取分析、同比分析等分析形式。
2、数据情况
1)数据来源
考虑数据主要来源的业务系统有哪些?是否需要建立数据仓库?以及前期准备工作,比如相关数据字典准备,甚至是取数接口等问题。举个例子,比如财务数据来自EAS,管理数据来自OA,销售数据来自SAP,以及各个业务系统的数据库类型。
2)数据情况
业务数据管理平台系统内最大单表的数据量及数据增量是多少。通过了解最大单表的数据量及数据增量,初步规划数据处理方案,是否要建立中间层,索引,GP等,选择合适的分析平台,是BI还是一般的报表平台。
3)数据补录
主要是维度数据维护与事实数据补录,具体的工作就是填报页面的维护。比如人力分析中的工资分析,一般是财务线下数据,那么需要开发填报导入页面以作数据录入。这项工作需要考虑补录的数据录到什么地方:如果建立数据仓库就直接填入数仓中;但是如果通过直连开发报表,是否需要将补录的数据直接录入到业务系统中。
4)数据仓库
针对需求主体、分析指标及数据情况判定是否需要建立数据仓库。如果需要将财务数据、费用数据整合分析,但是财务数据来自EAS,费用数据来自OA,那么这样的情况就需要建立数据仓库以实现整合分析。这里需要考虑在建立数据仓库之后,相关维度数据的对应关系是否和人员组织架构有效对应。
四、关于亿信华辰
目前,集团企业在以数字化为基础向信息化和智能化发展的过程中,仍然面临数据源分散不一致、数据质量难把控、数据可视化难度大、数据挖掘浅等困难。针对此问题,亿信华辰可提供一站式大数据解决方案,其实就相当于一个大数据采集、汇总、分析、管理平台,将一堆毫无交集的数据进行一番交融荟萃,从而催生出新的商业模式。
我们看到,基于亿信华辰数据采集工具i@Report、数据工厂EsDataFactory、数据分析工具亿信BI,可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,帮助企业有序的管理,持续挖掘企业的数据价值。
据了解,早已实现盈利的亿信华辰,目前更关注对B2B领域大中型客户的开发。在超过20个垂直行业中,亿信华辰已经具备完善的产品及服务能力,是国内唯一能提供全生命周期结构化大数据存储、处理、管理、可视化分析和应用的厂商,这主要得益于亿信华辰在技术上的长期高投入。
一切以客户需求为导向,执着于技术创新,最大限度满足客户的需求,一直是亿信华辰秉承的企业精神。在未来,面对机遇与挑战,亿信华辰将更加注重客户感受,以做好客户服务为主,做客户最信赖的BI产品,必将推动中国大数据、人工智能相关领域的发展和壮大。
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