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。

热点

数据中台·2019-12-27
michael1983联盟成员 · 某证券 擅长领域:服务器, 云计算, 存储
312 会员关注
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评价3
金币5
软件开发数据中台·2020-06-01
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
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建立唯一标识,全过程关联链接
银行数据中台·2020-07-31
左右 · ex-IBM 擅长领域:大数据, 商业智能, 联机分析处理
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简单说说我的想法,---- 直接回答题干 ----如果说现有Hive作为数仓,那么性能肯定不能满足查询的,替代方案可以选择MPP数据库,但是由于MPP数据库目前看来还是有软硬件+人员能力限制条件的,基本上也要搞成一个团体作战项目才能摸索出来。你提到的多表关联倒不是什么障碍,建设数...
银行数据中台·2020-06-02
木讷大叔爱运维 · 互联网+金融 擅长领域:系统运维, 自动化运维, 一体化运维
10 会员关注
这是一个很好的问题,不止数据中台,很多涉及历史数据查询的场景都会遇到。数据内容分层和数据组件分级是可以总结出一套明确方法论来指导实践的。笔者在之前的文章中曾经系统的分享过,各位架构师可以查询阅读。这里抛砖引玉,以金融业常见的客户交易明细查询场景为例,说明方法论...
银行数据中台·2020-06-02
木讷大叔爱运维 · 互联网+金融 擅长领域:系统运维, 自动化运维, 一体化运维
10 会员关注
数据中台建设必要性的论证是每家机构必做的功课,目前没有一个成熟且可量化的论证方案。这次讨论交流中也有很多朋友在咨询,这里我结合金融数据中台的建设实践,分享一个论证方案的思路,供各位参考。整体思路:Step1 :数据中台的“能力“有哪些 -> Step2 :企业当前数据体系的“...
互联网服务数据中台·2020-06-04
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
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数据整合,传统使用数据仓库,大数据平台来实现,但做“数据中台”,我们觉得要换种思路了,中台要去做数据融合,而不仅仅是数据整合相差一个字,做法和意义是完全不一样的,数据融合要基于企业主数据重构数据模型数据体系,更好的支撑中台服务,重构而不是集成,是彻底的变革。当然理想很丰满...
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
75 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·2020-06-02
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
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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
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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...
银行数据安全·2020-05-21
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
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中台的本质是复用,中台的价值也在于复用,因此中台不管业务也不管数据,只管可复用能力可复用服务。可复用数据以标准化服务在中台提供服务供所有业务使用,谁的业务创造价值,价值就属于谁的。数据运营由数据运营团队负责,但数据管理不一定在数据运营团队。数据安全由数据管理团队...

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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