隨著數(shù)據(jù)管理的快速變化，市場對于數(shù)據(jù)中臺的熱情逐漸被實際應用中的挑戰(zhàn)所取代，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)備份和系統(tǒng)集成的復雜性。此外，企業(yè)對于數(shù)據(jù)的管理越來越傾向于，尋找更加靈活和定制化的解決方案來滿足其特定的數(shù)據(jù)驅動需求，而非依賴標準化的數(shù)據(jù)中臺架構。

數(shù)據(jù)飛輪驅動業(yè)務增長，定義企業(yè)數(shù)據(jù)新范式_數(shù)據(jù)

一、數(shù)據(jù)倉庫：

數(shù)據(jù)通常是按照一定的規(guī)律從業(yè)務的系統(tǒng)（如 ERP 和 CRM、OA、WMS等）、數(shù)據(jù)庫以及外部數(shù)據(jù)源（如第三方合作伙伴系統(tǒng)、物聯(lián)網LOT設備等）流入數(shù)據(jù)倉庫。近年來，數(shù)據(jù)存儲位置已經從傳統(tǒng)的本地基礎架構發(fā)展到多種環(huán)境（包括私有云和公有云等）。

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現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫能夠同時處理“結構化”和“非結構化”數(shù)據(jù)，比如視頻、圖片和LOT傳感器數(shù)據(jù)。一些數(shù)據(jù)倉庫利用集成分析工具和內存數(shù)據(jù)庫技術（如Redis、Elasticsearch、RocketMQ、memcached等）來實現(xiàn)對緩存數(shù)據(jù)的實時訪問，加快數(shù)據(jù)的訪問速度與效率。如果沒有數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)就難以整合不同渠道的數(shù)據(jù)來源，也不能確保數(shù)據(jù)的格式是否可以滿足分析要求，更無法獲得當前和長期的數(shù)據(jù)視圖。

1.Redis 是一種基于內存的鍵值存儲系統(tǒng)，具有高速讀寫性能。

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2.ES是一種分布式的搜索和分析引擎，用于全文檢索和數(shù)據(jù)分析。

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3.RocketMQ是一種分布式消息隊列系統(tǒng)，用于實現(xiàn)異步消息通信。

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總結：數(shù)據(jù)倉庫 (DW) 是一種數(shù)字化存儲系統(tǒng)，用于連接和協(xié)調來自不同數(shù)據(jù)源的大量數(shù)據(jù)，其目的是為數(shù)據(jù)的智能化、報告和分析提供數(shù)據(jù)支持，支持企業(yè)將數(shù)據(jù)轉化為洞察，制定由數(shù)據(jù)驅動的明智決策，數(shù)據(jù)倉庫會集中存儲歷史數(shù)據(jù)和最新數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供統(tǒng)一的真實數(shù)據(jù)源。

那么，為了更好地管理和分析海量數(shù)據(jù)，企業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫會存在什么樣的問題？數(shù)據(jù)倉庫大多數(shù)采用ETL的方式（提取、轉換、加載），將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)中提取出來，進行轉換和處理，再加載到目標數(shù)據(jù)庫中。但是在數(shù)據(jù)中臺中，需要更加靈活的數(shù)據(jù)處理方式，包括實時處理、流處理、批處理等，能夠滿足不同場景下的數(shù)據(jù)處理需求。

其次，數(shù)據(jù)倉庫主要應用于報表生成、決策分析等場景，能夠提供豐富的可視化圖表和數(shù)據(jù)分析結果。但是數(shù)據(jù)中臺則更加注重數(shù)據(jù)的共享和復用，能夠支持多種數(shù)據(jù)應用場景，如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能等場景。

二、數(shù)據(jù)中臺：

數(shù)據(jù)中臺是指一個企業(yè)內部的數(shù)據(jù)管理和分發(fā)平臺，它通過集中管理和整合企業(yè)內部的數(shù)據(jù)資源，為企業(yè)的業(yè)務部門、數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員等提供數(shù)據(jù)服務和支持。數(shù)據(jù)中臺的目標是將企業(yè)內部的數(shù)據(jù)資源轉化為具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)資產，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。它建立在大數(shù)據(jù)技術基礎上，用于集中收集、整合、存儲、管理、處理和共享企業(yè)內外所有數(shù)據(jù)資源。

數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢：

• 可以使企業(yè)內部的數(shù)據(jù)資源得到更好的利用和管理，從而提高企業(yè)的數(shù)據(jù)驅動能力和創(chuàng)新能力。
• 可以為企業(yè)提供更高效、更準確、更實時的數(shù)據(jù)服務，促進企業(yè)數(shù)字化轉型和業(yè)務創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)中臺架構強調數(shù)據(jù)的一致性、標準化、可重用性和可共享性，通過數(shù)據(jù)中臺可以使企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產的高效利用和增值，促進各個業(yè)務部門之間以及企業(yè)內部和外部的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產規(guī)?；鲩L和重復利用，數(shù)據(jù)中臺旨在解決企業(yè)內部數(shù)據(jù)孤島問題，推進數(shù)字化轉型企業(yè)運營管理。

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此外，數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)級的能力復用平臺，還在大數(shù)據(jù)生態(tài)中處于承上啟下的功能，提供面向數(shù)據(jù)應用支撐的底座能力。數(shù)據(jù)中臺的戰(zhàn)略核心是數(shù)據(jù)服務的共享，通過建立一套可持續(xù)的機制，使企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠被有效利用，釋放數(shù)據(jù)價值，建立數(shù)據(jù)資產管理中樞，提升數(shù)據(jù)資產的運用價值，助力企業(yè)高質量高速度發(fā)展。

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那么，數(shù)據(jù)中臺的也會出現(xiàn)啥問題呢？主要的問題是錯誤地把手段當成目標，數(shù)據(jù)驅動最終是要落在企業(yè)不同人員對數(shù)據(jù)的消費上，比如建設數(shù)據(jù)中臺，可以更好地管理和治理數(shù)據(jù)，建設再好的基礎設施也是做無用功，因為這只是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的一個基本的步驟，沒有解決數(shù)據(jù)消費最終場景的問題。

另外，在數(shù)據(jù)平臺的建設過程中，也存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重、數(shù)據(jù)質量差、數(shù)據(jù)管理缺失、數(shù)據(jù)應用場景不明、數(shù)據(jù)基礎薄弱、數(shù)據(jù)治理匱乏、投入技術成本過高、產出見效慢、缺乏有效的規(guī)劃，嚴重影響了數(shù)據(jù)中臺的有效建設和運營，需要企業(yè)和相關方共同努力解決。

三、數(shù)據(jù)飛輪：

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)消費者數(shù)量越來越多、密度越來越高，企業(yè)所積蓄的數(shù)據(jù)驅動的勢能也越來越大，推動形成了企業(yè)科學決策和驅動增長的新范式——“數(shù)據(jù)飛輪”。

數(shù)據(jù)驅動理念已成為各個行業(yè)企業(yè)中數(shù)智化轉型的關鍵，其必要性無需多談，真正需要深入探討的是“有數(shù)據(jù)但不驅動”。如果想要真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動，就必須以數(shù)據(jù)消費作為數(shù)據(jù)驅動的核心。

近年來，隨著人工AI技術的快速發(fā)展，作為人工智能重要分支的大模型技術在多個領域發(fā)揮著重要的作用，為各行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展提供了強有力的支持。未來，大模型和數(shù)據(jù)飛輪相結合，可在多個場景發(fā)揮更大價值。

比如，我們可以通過自然語言問答的方式來自動去檢索多種數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)結果集、數(shù)據(jù)指標、數(shù)據(jù)知識庫等。在這一交互過程中，大模型可以更好地理解用戶的真實意圖，提供更快的響應的體驗，降低找數(shù)據(jù)成本和數(shù)據(jù)消費的門檻。

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數(shù)據(jù)飛輪能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的持續(xù)循環(huán)利用和業(yè)務價值的快速迭代。在數(shù)據(jù)飛輪模型中，數(shù)據(jù)不僅被收集和存儲，而且被不斷地用于驅動業(yè)務流程的優(yōu)化、創(chuàng)新和增長。最重要的是數(shù)據(jù)飛輪在數(shù)據(jù)平臺的基礎上，體現(xiàn)數(shù)據(jù)消費的重要性，幫助企業(yè)形成數(shù)據(jù)應用和業(yè)務價值提升的良性循環(huán)。

總之，數(shù)據(jù)中臺是一種集成企業(yè)內外各類數(shù)據(jù)資源，通過標準化處理、存儲和分析，為前臺業(yè)務提供高效數(shù)據(jù)服務支持的技術和管理體系，而數(shù)據(jù)飛輪則強調數(shù)據(jù)的持續(xù)循環(huán)利用和業(yè)務價值的快速迭代。