准确执行是比较难的,执行结果因环境而异,要严格执行还是有办法的。关于上面提到的case都是很难把控的到细节的具体场景,建议从多个环节定规则、勤监督、抓执行: 建立明确的责任体系:制定数据安全制度的同时,要明确责任人
客户画像和精准营销:通过收集客户的行为数据、交易数据、社交数据等信息,分析客户的需求和偏好,制定针对性更强的产品和服务,并实现精准的营销和推广。 风险控制和反欺诈:利用大数据技术对客户的风险评估、信用评分、欺诈
1、企业仅做数字化转型不用掺和过多的概念,资产数字化调配、业务数字化管理、员工数字化协作这些都算企业的数字化转型,核心目的是提升效率、降低成本。本人亲身看到一些小而美的传统企业,会计还在使用算盘,业务照样活得
问题1 个人觉得每个实施数据中台的企业都有做得不到位的地方,但是其合理性是外界体会不到的,还是要看具体的执行结果。拿我司来说使用了很简单粗暴的方法,把数据的使用权限收紧,导致各方每次接入、建模、二次分析都有较
个人觉得以上 “ 技术不够成熟” “ 基础设施基础架构不够重视 ” 都不是实施数据中台的理由,要想把控数据调度、治理、质量,应该有系统化的管理办法,技术部门内部就可以决策了。至于数据中台的实施,要有
个人理解数据中台是围绕数据的解决方案,数据管理平台只是个系统而已,数据中台要从组织、业务、技术多个方面共同推进。首先盘点企业内到底遇到了什么问题,比如是否存在同类业务、同类数据,是否存在业务链路复杂、无法厘清
非常赞同 @适者生存 的两点,要百分百保证数据的唯一性、有效性,必须先说好评判规则,从时间和空间的角度去执行,中台本身就不是完全理解业务的,而是要提供多种能力让业务侧来适配。最大问题是烟囱已经存在了,首要任务是统
中台是一种解决问题的思路,深井组织发展到一定阶段都会面临内部ROI越来越低的问题,大家都很努力做事缺得不到好的结果。站在业务角度看中台,直观感受是复用,有时候与中台对接还带着别扭。站在中台自身角度来说,是规则的制
中台与业务职责边界的划分规则,要保证业务内部可以形成闭环,往往职责边界可以通过明确业务模型达成共识。但是协同工作中产生的利益和问题,如果不能妥善处理,就会影响整个组织效率。比如一份数据从A业务进入,经过B业务的运
从宏观上做中台架构设计都在讲哲学、讲合理性,当进行实施的过程中处处都在挑战人性和组织。尤其面对是传统行业固有成熟的协作模式,组织重构会带来巨大的隐性成本。当收拢一些通用业务模型沉淀到中台之后,会遗留下另一些
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