数据中台像炼石油一样帮助企业炼数据
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2018-09-14 14:59    文章来源:T媒体 卿云
文章摘要:没有人会怀疑这个时代数据的价值,它早已成为光纤尽头等待挖掘的矿藏。

没有人会怀疑这个时代数据的价值,它早已成为光纤尽头等待挖掘的矿藏。

在日前举办的T11 2018大会上,TalkingData CEO 崔晓波介绍,TalkingData帮助知名快餐连锁企业的数千家门店提前一天准确预测出第二天以小时为单位的客流量、原材料消耗数,一年可以节省几亿元。但是对中小企业来说,建立同样的数据模型就非常困难,因为要聚合很多数据源,或许数据中台可以解决。

数据中台的核心是共享能力

数据中台是今年的热门概念,很多企业在打造自己的数据中台,不同企业甚至同一企业的不同部门之间都有各自对数据中台的认知。

TalkingData对数据中台的定义是——指基于数据智能应用探索商业价值的平台,它需要具有数据管理、数据工程和数据科学的能力。

T11 2017上TalkingData发布了数据智能平台1.0,提供数据管理、数据工程以及数据科学的核心能力。T11 2018上将数据智能平台升级到2.0(SmartDP 2.0),内部称之为TalkingData数据中台,拥有管理、工程、科学以及安全、连接、共享六大核心能力。希望将头部企业探索出来的能力和方法通过中台赋能给产业链中的中小企业。

“连接而不是拥有;安全方面数据不动,算法流动;共享是评估中台的唯一标准。”崔晓波用三句话总结了数据中台新增的三项能力,而数据不动算法流动是终极目标。

具体来看,连接而不是拥有意味着未来谁也不会拥有谁的数据,而强调的是将数据做连接,把所有的身份匹配、映射。

数据安全首先合法合规,其次保证数据本身的安全性。崔晓波认为,要解决安全问题,只能保证数据不动,通过算法流动的方式去解决。利用TalkingData积累的完全脱敏并进行隐私保护的TDID,通过ID-Mapping的服务和算法,放到各个数据源帮助做数据的匹配和打通。

数据做连接、关联之后,再提供类似于安全沙箱的环境,将数据在里面做整合,来保证应用、建模时的数据安全。TalkingData目前正与麻省理工学院联合研发开放算法库OPAL框架,将算法前置到数据端,而不用流动数据,以保障数据安全合规。

数据中台理念的由来是共享。崔晓波谈到,很多企业热衷重复造轮子和文人相轻的思想亟待改变。因为和做软件不一样,数据要聚合才能发挥业务的价值。打造一个中台将所有可共享能力放到上面以供重复利用,就可以避免重复造轮子。崔晓波强调:检验中台是否成功的唯一标准就是共享能力。如果没有能力做共享,这个事一定会失败。

在T11 2018大会上前阿里巴巴集团副总裁现红杉资本中国基金专家合伙人车品觉也强调了数据中台的共享能力,“数据中台的核心是在于在多源异构的数据集下,数据中台怎样处理数据共享。数据的共享与分享其实是整个大数据的精神所在。”

车品觉认为数据中台像炼石油一样帮助企业炼化数据,提炼数据价值还需要配套的企业数据文化和人才培养体系,数据委员会将担此重任,数据中台是硬的,而数据委员会是软的,数据治理要软硬结合。

一家公司的业务是垂直的,而数据需要打通,但是知难行易,比如企业内部对于数据资源的归属目前依然存在争论,一切都任重道远。

数据中台在企业数字化变革中

实际上企业正在经历着数字化变革,在慧点科技企业协同及治理创新论坛上,伽信智科创始人及董事长姜晓丹介绍数字化变革的过程是一个长期的过程,大概分三个部分:

第一个部分是数字化。数字化的过程本身承接了信息化的过程,但是信息化的工作还远远没有做到位,还有巨大的空间。

第二部分是数字化之后的数字化转型。数字化转型的关键是以客户为中心。数字化转型的第一个压力是如何在被挤扁的市场空间当中,让企业能够更快感受到客户需求,从客户需求出发,把自己的业务过程全面数字化。数字化的过程也会带着企业从领导力、运营模式、到工作资源等一系列转型,这是信息化从过去的被动模拟到主动转变的关键过程。

第三部分是数字化重塑。利用现代化信息技术把现实世界在数字空间全系重建,搭建一个新的数字平台和企业经营的过程。

数据中台以及企业进入数据驱动决策的管理理念转变都是企业数字化变革浪潮的一部分,有技术的驱动因素更重要的是市场竞争的发展。

阿里云企业业务事业部总经理赵杰辉在GMIC 2018峰会中同样指出企业正经历数字化升级,在这一过程中引入互联网、云计算、AI等技术,其中便有关于数据中台的描述。

赵杰辉认为企业需要将内部基础架构进行互联网化改造,把企业核心能力抽象成企业内部的公共服务,通过互联网体系架构连接,各个领域数据能够形成网络的聚合效应,实时在线的数据共享,让数据成为真正的生产资料。

阿里底层有物联网、云计算,中间层为业务中台、数据中台和AI中台三个中台。业务中台最主要的任务就是基于互联网的业务,在这个基础上把整个集团核心能力抽象成对用户管理的用户中心、对商品管理的商品中心,业务中台不会存在任何一个单业务的数据孤岛。例如用户使用高德出行,因为高德与淘宝订阅的同一个用户中心的服务,用户生活的轨迹淘宝可以实时共享。

所以对一个企业应用来说,要从应用的互联网化改造开始,整个企业对用户的管理、交易管理、供应链管理实现实时在线统一。在业务中台这一层,所有的业务入口都会达成实时数据在线共享,数据才可能具备生产资料属性。而基于数据中台这一层,会进行领域的归类。当对数据达到实时在线分析和归类的状态,引入AI才具备优化的能力。

智能化是我们孜孜不倦的追求,在滚滚前行的数字化变革中数据中台也将发出自己的光和热。


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