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從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪,我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進化史

數(shù)字化轉(zhuǎn)型
數(shù)據(jù)管理的演進是由技術(shù)發(fā)展推動的,從數(shù)據(jù)倉庫解決數(shù)據(jù)分散問題,到數(shù)據(jù)中臺整合多樣化數(shù)據(jù),再到數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務的正反饋循環(huán),每一步都體現(xiàn)了企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的進一步挖掘和利用。

在數(shù)字化時代,數(shù)據(jù)的重要性被2023年中央經(jīng)濟工作會議所強調(diào),并在“十三五”、“十四五”規(guī)劃中得到體現(xiàn),被視為推動高質(zhì)量發(fā)展的關鍵生產(chǎn)要素。技術(shù)的進步,從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺,再到數(shù)據(jù)飛輪,不斷推動企業(yè)數(shù)據(jù)管理和應用的革新。本文將從數(shù)據(jù)技術(shù)入門新手的角度探討這些技術(shù)的發(fā)展及其特性。

1數(shù)據(jù)倉庫:數(shù)據(jù)管理的起點

1.1基礎概念

數(shù)據(jù)倉庫是為分析和決策支持而構(gòu)建的數(shù)據(jù)存儲和管理架構(gòu),采用結(jié)構(gòu)化模型如星型或雪花模型,存儲清洗和整合后的數(shù)據(jù),支持復雜查詢和報告。它周期性更新數(shù)據(jù),主要用于歷史分析和業(yè)務報告。

1.2數(shù)據(jù)倉庫的特點

數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是為企業(yè)分析和決策支持而設計的數(shù)據(jù)存儲和管理架構(gòu),具有以下四個顯著特點:

1.面向主題的:數(shù)據(jù)倉庫圍繞特定的業(yè)務主題組織數(shù)據(jù),如電商行業(yè)的交易、會員和商品等,使得數(shù)據(jù)的分析和查詢更加直觀和高效。

2.集成的:它匯集了來自企業(yè)多個數(shù)據(jù)源的信息,包括不同系統(tǒng)和不同類型的數(shù)據(jù)庫,甚至是日志文件,為跨平臺的數(shù)據(jù)一致性和完整性提供了保障。

3.穩(wěn)定的:數(shù)據(jù)一旦被加載到數(shù)據(jù)倉庫中,通常不會頻繁更新或修改,確保了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和用于長期分析的可靠性。

4.反映歷史數(shù)據(jù)變化的:與事務處理型的OLTP數(shù)據(jù)庫不同,數(shù)據(jù)倉庫保存了大量的歷史數(shù)據(jù),支持企業(yè)進行時間序列分析,洞察業(yè)務發(fā)展趨勢和模式。

1.3數(shù)據(jù)倉庫的作用

數(shù)據(jù)倉庫通過聚合來自不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),為業(yè)務智能和分析提供堅實的基礎。它是一個包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫,高度建模以支持有效的數(shù)據(jù)整合和分析。數(shù)據(jù)倉庫的關鍵作用在于實現(xiàn)跨業(yè)務條線和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一,為管理分析和業(yè)務決策提供支持。它將公司的運營數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高價值、可獲取的信息,確保在正確的時間通過合適的方式將正確的信息傳遞給合適的人員,從而提升決策質(zhì)量和業(yè)務效率。

2數(shù)據(jù)中臺:數(shù)據(jù)管理的擴展

2.1基礎概念

數(shù)據(jù)中臺的概念起源于2015年,當時馬云在訪問芬蘭游戲公司Supercell后受到啟發(fā)。Supercell雖小,卻能創(chuàng)造巨大利潤,這得益于其強大的中臺能力,支持多個團隊快速、敏捷地開發(fā)高質(zhì)量游戲。這次訪問促使馬云決定對阿里巴巴進行組織和系統(tǒng)架構(gòu)的調(diào)整,以構(gòu)建一個強大的中臺,支持“大中臺,小前臺”的組織和業(yè)務模式。

在這種模式下,前臺系統(tǒng)直接與用戶交互,如網(wǎng)站、手機應用和社交媒體平臺,而中臺則提煉各業(yè)務線的共性需求,將其轉(zhuǎn)化為組件化資源包,通過接口供前臺使用。這提高了產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新的靈活性,減少了重復工作。

數(shù)據(jù)中臺的主要目的是解決企業(yè)在數(shù)據(jù)激增和業(yè)務擴展中遇到的問題,如統(tǒng)計口徑不一致、重復開發(fā)、響應慢、數(shù)據(jù)質(zhì)量低和成本高。通過數(shù)據(jù)工具如元數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)指標中心、數(shù)倉模型中心、數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心(包括資產(chǎn)質(zhì)量、治理和安全)和數(shù)據(jù)服務中心,數(shù)據(jù)中臺規(guī)范了數(shù)據(jù)供應鏈的各個環(huán)節(jié),提高了數(shù)據(jù)管理和應用的效率。

2.2數(shù)據(jù)中臺的特點

數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的核心,它通過整合多樣化的數(shù)據(jù)資源,提供了一系列標準化、安全、可靠、統(tǒng)一、共享、解耦、服務化的數(shù)據(jù)服務,以支持業(yè)務決策和運營。

2.3數(shù)據(jù)中臺的作用

數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心,通過整合內(nèi)外部數(shù)據(jù),提供標準化、安全、可靠的數(shù)據(jù)服務。它支持數(shù)據(jù)解耦,使企業(yè)能夠靈活構(gòu)建數(shù)據(jù)應用,打破數(shù)據(jù)系統(tǒng)界限,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和智能分析。數(shù)據(jù)中臺利用大數(shù)據(jù)和可視化技術(shù),自動化報表生成,敏捷數(shù)據(jù)分析,可視化數(shù)據(jù)挖掘,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,推動企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高效利用和價值釋放。

3數(shù)據(jù)飛輪:數(shù)據(jù)與業(yè)務的正反饋循環(huán)

3.1基礎概念

數(shù)據(jù)輔助業(yè)務,業(yè)務產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)字系統(tǒng)及AI在企業(yè)的運作邏輯可以看作是數(shù)據(jù)和業(yè)務間的循環(huán)。這個循環(huán)存在正反饋屬性:更大的數(shù)據(jù)量、更深入業(yè)務細節(jié)的數(shù)據(jù)映射更能強化AI決策的精準度與適應性,提升業(yè)務決策質(zhì)量;在AI輔助下,業(yè)務決策、執(zhí)行效率提升的同時也會沉淀更豐富、更匹配AI需求的業(yè)務數(shù)據(jù)。我們提出“數(shù)據(jù)飛輪”概念來描述數(shù)據(jù)和業(yè)務間的這種正反饋循環(huán)。

3.2數(shù)據(jù)飛輪的特點

數(shù)據(jù)飛輪是一種現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理和分析的概念,它強調(diào)通過數(shù)據(jù)的持續(xù)循環(huán)和優(yōu)化來推動業(yè)務增長和創(chuàng)新。數(shù)據(jù)飛輪體現(xiàn)了數(shù)據(jù)與業(yè)務相互促進、不斷循環(huán)的動態(tài)過程。它通過數(shù)據(jù)的持續(xù)應用和反饋,增強了決策的精準度和業(yè)務的執(zhí)行效率,同時,業(yè)務操作又產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),進一步豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)。這一正反饋機制使得數(shù)據(jù)和業(yè)務相互滋養(yǎng),推動企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上實現(xiàn)自我增強和優(yōu)化。數(shù)據(jù)飛輪的關鍵在于其能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的持續(xù)增長和價值最大化,為企業(yè)提供了一個不斷學習和適應的智能核心,從而在激烈的市場競爭中保持領先。

3.3數(shù)據(jù)飛輪的作用

數(shù)據(jù)飛輪為企業(yè)數(shù)據(jù)管理提供了一個理論框架,旨在通過數(shù)據(jù)的循環(huán)利用來驅(qū)動業(yè)務價值的創(chuàng)造和增長。它強化了數(shù)據(jù)在企業(yè)中的戰(zhàn)略地位,促進了數(shù)據(jù)文化的深入和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的有效執(zhí)行。數(shù)據(jù)飛輪通過動態(tài)的數(shù)據(jù)應用,推動了業(yè)務和產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化,形成了正向的反饋循環(huán)。它還擴展了數(shù)據(jù)應用的范圍,實現(xiàn)了跨行業(yè)、跨場景的數(shù)據(jù)閉環(huán),特別是在制造業(yè)中,通過數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化生產(chǎn)和供應鏈。此外,數(shù)據(jù)飛輪與大模型的結(jié)合,為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強大的動力,通過智能化分析和數(shù)據(jù)的持續(xù)迭代,加速了企業(yè)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型步伐。

4數(shù)據(jù)管理的進化原因:技術(shù)驅(qū)動的變革

數(shù)據(jù)管理的演進是由技術(shù)發(fā)展推動的,從數(shù)據(jù)倉庫解決數(shù)據(jù)分散問題,到數(shù)據(jù)中臺整合多樣化數(shù)據(jù),再到數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務的正反饋循環(huán),每一步都體現(xiàn)了企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的進一步挖掘和利用。數(shù)據(jù)中臺強化了數(shù)據(jù)的集成與治理,而數(shù)據(jù)飛輪則通過云計算、大數(shù)據(jù)和AI技術(shù),推動了數(shù)據(jù)的實時分析和業(yè)務流程的優(yōu)化,使數(shù)據(jù)管理成為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引擎。

總體而言,從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺,再到數(shù)據(jù)飛輪的演變,不僅是技術(shù)進步的必然結(jié)果,也是企業(yè)對數(shù)據(jù)戰(zhàn)略地位認識的提升和對數(shù)據(jù)潛力挖掘的深化。每一次技術(shù)的革新都極大地擴展了數(shù)據(jù)的應用范圍,提高了數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量,使得企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)來驅(qū)動業(yè)務增長和創(chuàng)新。隨著技術(shù)的不斷進步,數(shù)據(jù)管理的進化還將繼續(xù),為企業(yè)帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。


責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO博客
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