数据中台
数据中台
所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。...(more)
所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

问题

银行数据中台·2020-06-03
匿名用户
77 会员关注
为什么提中台概念?这要问马老师个人理解是阿里遇到了不得不整合数据和平台的地步,已经到了尾大不掉,无法敏捷响应的地步这是一个企业发展壮大过程中必须面对的现实问题就像人,太胖了就需要减肥了,需要锻炼身体,把赘肉减掉,只留下必须的控制身体敏捷活动的矫健肌肉,提升效率,降低成...
银行数据中台·2020-06-02
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
77 会员关注
有没有成功案例不了解,但中台建设的建议是,自主主导,合作实施请别人做规划和实施,很难落地成功。虽然可以宣传说成功了,但成不成功冷暖自知建议多参加些交流,或者多找一些厂商交流,自我认知提升了,能自主把控了,再实施不迟...
银行数据中台·2020-06-02
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
65 会员关注
我理解应该包括:数据仓库、数据标准、数据服务、数据可视化
银行数据中台·2020-05-21
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
65 会员关注
数据中台解决的问题可以总结为如下三点:效率问题:为什么应用开发增加一个报表,就要十几天时间?为什么不能实时获得用户推荐清单?当业务人员对数据产生一点疑问的时候,需要花费很长的时间,结果发现是数据源的数据变了,最终影响上线时间。协作问题:当业务应用开发的时候,虽然和别的项...
银行数据中台·2020-06-03
匿名用户
77 会员关注
竟然有bug,写半天丢失了这里不知道能不能满足你的要求,也不知道有没有真正成功的案例,我的回答可能令你失望,我这里只能基于过往经验和思考,给一些一般性原则,指导实践和摸索我们也在摸索实践中,中台建设是个过程,很难一蹴而就,把它放在平台融合,数据融合过程中,比较能容易看到其价...
银行中台·2020-05-21
biocy · 五八到家信息技术有限公司 擅长领域:大数据, 云计算, 中台
3 会员关注
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,会遗留下另一些不通用的数据模型,按照原有业务模式进行数据流转时会有...
系统集成数据中台·2020-05-25
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
77 会员关注
首先我觉得需要理清大数据平台和中台的关系,按照建设大数据平台需要什么样的基础设施资源来先建设大数据平台相关可复用工具、可复用服务,同时这些工具、服务又能满足安全或者等保要求,这是第一步然后这些大数据平台可复用的工具、可复用服务为其他团队、其他业务提供标准化...
银行数据治理·2020-06-03
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
77 会员关注
关于(一),这是很现实的问题.所以数据治理很多人一再强调由高层来主导,这样才能有长期的规划和必须的资源.中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中,提到“发挥行业协会商会作用,推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准...
银行数据中台·2020-06-03
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
77 会员关注
简单一句话,平台支撑中台,就是数据平台和数据中台的关系平台有很多,数据库,数据仓库,大数据平台,数据治理平台等等数据中台是从数据中提取出可复用的数据,构建为可复用服务和可复用能力,可复用服务和可复用能力需要数据平台支撑...

描述

所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。...(more)
所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。
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