數據中臺的核心價值，數據中臺是什么

1，數據中臺是什么2，企業做數據中臺有什么用處3，數據中臺能為企業帶來什么4，為什么要做數據中臺5，數據中臺是什么1，數據中臺是什么就是數據庫，簡單的理解，你可以認為是一個代碼數據庫，營銷數據庫，銷售數據庫，知識數據庫，客戶數據庫等等，這些都被稱為數據中臺
2，企業做數據中臺有什么用處假設兩臺機器配置型號都一樣。你可以有下面幾個使用方法。 1、可以作為erp系統的熱備份設備。提升系統安全性。 2、可以將erp系統的數據庫獨立出來，提升系統的性能。 3、可以做其他的應用。比如給公司做個對外宣傳的網站，做打印服務器，或者做個內部資料備份站都是可以的。 4、出租或出售給需要的人，盡可能收回資金，降低設備折舊費用。引用wakedata創始人李柯辰說的：數據中臺為企業帶來了提高獲客、轉化、客單、體驗、用戶忠誠度等的商業價值；組織效率提升、知識傳遞的管理流程價值；以及降本增效、質量把控的it能力價值。
3，數據中臺能為企業帶來什么借助數據中臺提供的dmp等數據工具，為數據打上標簽，根據標簽形成企業專屬用戶畫像，賦能企業在不同場景下的精準營銷、智能推薦等活動需求。wakedata的數據中臺提供大數據平臺、中臺工具、中臺應用等產品與服務，從數據資產化、價值化兩個維度賦能企業數字化轉型升級。數據中臺可以統一管理企業數據，激活企業數據核心價值，釋放企業數據生產力，驅動智慧運營和創新。通過數據中臺不僅打通了企業內部從業務到財務的數據，還打通了企業外部的社會大數據到內部的財務業務數據；可以確保同一類或用一個數據來源是唯一的，其它系統可以把這些數據復用、共享起來，使得以此數據產生出來的后續處理的數據結果的準確性、唯一性；可以為業務運營和企業管理賦能，比如在網購的時候，電商系統會根據客戶以往購買的習慣，“猜你喜歡”，很快會蹦出來專門給客戶推薦的商品，這就是中臺提供的重要賦能。
4，為什么要做數據中臺先理解數據中臺對企業能夠帶來什么價值，再去選擇企業適合什么樣的數據中臺，wakedata的數據中臺可以幫助企業it從業務支撐走向業務驅動。數據中臺是用來處理企業各方數據的。比如企業的銷售業績可以通過可視化圖呈現，比excel 方便直接很多。還有銷售來源渠道分析等等一系列的數據處理工作都可以通過數據中臺實現。同時，數據中臺可以將企業所有數據關聯，人事數據，銷售數據等等關聯在一起也有意想不到的效果。大企業都會做自己的數據中臺。數據中臺主要是對數據理，讓數據變現的。今年，馬老師（馬云）說過，數據中臺成為大數據行業的熱門概念，它最先是從阿里引出的，“很多人會把數據比作“石油”，阿里巴巴要成為全球電子商務的“水電煤”。我們現在搭建的數據中臺，就是希望扮演“發電廠”的角色。” 數字化轉型是當前熱門話題，很多傳統企業需要運用數字化轉型，去提升自己的運營效率、提升用戶體驗。數字化轉型中對于大數據的應用很廣泛，對于企業的影響也很直接。 5，數據中臺是什么數據中臺的規模和復雜程度都可大可小，企業要根據自身的業務去做選擇，靈活地部署數據中臺。現在支持按需自由組合、分步靈活部署實施的廠商有wakedata，希望可以幫到你。數據中臺是指通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。數據中臺把數據統一之后，會形成標準數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉淀，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。中臺的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多bu、多系統的負責協同。中臺是平臺化的自然演進，這種演進帶來“去中心化“的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。擴展資料1，回歸服務的本質－數據重用浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了“書同文，車同軌”，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了“重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。”2，數據中臺需要不斷的業務滋養在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沉淀和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，一個數據模型如果一味追求穩定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。數據模型不需要“穩定”，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的字段單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。3，數據中臺是培育業務創新的土壤企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中臺開始，不能總是從基礎做起，數據中臺是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據準備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的arpu數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯，速度可想而知。4，數據中臺是人才成長的搖籃原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什么東西對于企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。現在有了數據中臺，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，o域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平臺，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。數據中臺的核心是data api，起到連接前臺和后臺的作用，通過api的方式提供數據服務，而不是像以往那樣直接把數據庫給到前臺，讓前臺開發自行使用數據。那么產生dataapi的過程，dataapi怎么可以產生得更快，data api怎么可以更加清晰，data api的數據質量怎么可以更好，這些就是需要圍繞數據中臺去構建的能力。（數據中臺示意圖）（wakedata數據中臺架構）用一句話來簡單的介紹，“數據中臺是數據服務(data api)工廠”，數據中臺的核心是data api。我也不太明白這個數據中臺到底是指的是什么了？