數據中臺和技術中臺，數據中臺和雙中臺是什么關系
1，數據中臺和雙中臺是什么關系2，數據中臺是分析數據的地方嗎3，數據中臺是什么4，互聯網公司中所謂中臺是怎么定義的5，業務中臺和數據中臺有什么關系1，數據中臺和雙中臺是什么關系
業務中臺與數據中臺相輔相成，互相支撐的，就像一起構建起了戰場強大的后方炮火群！做雙中臺建設的話可以看下wakedata，做的不錯~基礎數據是系統的數據字典，在系統初始化的時候，就存在于系統數據庫中，是結構性或者功能性的支撐。 業務數據是系統啟用后，新添加的數據。
2，數據中臺是分析數據的地方嗎 可以這么理解數據中臺能夠幫助企業聚合內外部數據，支撐高效的數據服務，最終提升企業決策水平和業務表現。企業期待數據中臺能夠把原始數據轉化為數據資產，快速構建數據服務，使企業可以持續、充分地利用數據，實現數據可見、可懂、可用及可運營的目標，以數據洞察來驅動決策和運營，不斷深化數字化轉型。具備業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化的能力，為企業生態內外員工、客戶、合作伙伴提供數據生命周期的一系列服務以及一站式全鏈路解決方案。可以這么理解，但技術上有很多工程要完成的，比如銜接數據采集入庫，做數據預處理，為數據分析做格式轉換，數據挖掘任務要搭建實驗平臺，為展示提供統一數據源。這些都算中臺范疇哦，可以這么理解數據中臺能夠幫助企業聚合內外部數據，支撐高效的數據服務，最終提升企業決策水平和業務表現。企業期待數據中臺能夠把原始數據轉化為數據資產，快速構建數據服務，使企業可以持續、充分地利用數據，實現數據可見、可懂、可用及可運營的目標，以數據洞察來驅動決策和運營，不斷深化數字化轉型。具備業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化的能力，為企業生態內外員工、客戶、合作伙伴提供數據生命周期的一系列服務以及一站式全鏈路解決方案。......數據分析只是數據中臺很基礎很基礎的一個能力，它更亮眼的功能，你可以看下wakedata對數據中臺的規劃，他們做的數據中臺功能還是很全面的，包括了大數據、流計算平臺、數據接入、數據開發、數據治理和機器學習等平臺，然后在數據應用與服務層面，在一般的智能推薦、用戶畫像的基礎上，據說還提供自助營銷工具開發的，可以說很全面了。就看你能否進入后臺，如果可以進入后臺，直接修改數據庫內的相關記錄就ok數據中臺更多的是將大數據平臺上沉淀下來的數據進行采集、計算、存儲、加工；更大程度上發掘數據的價值。例如電商行業，經過訂單數據不同維度大數據的采集，通過觀云長bi系統可將有效數據進行提煉，可生成經營分析報表，為企業精準營銷提供數據依據。
3，數據中臺是什么 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。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）我也不太明白這個數據中臺到底是指的是什么了？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。
4，互聯網公司中所謂中臺是怎么定義的 中臺是一套結合互聯網技術和行業特性，將企業核心能力以共享服務中心進行沉淀，形成“大中臺、小前臺”的組織和業務機制，供企業快速低成本的進行業務創新的企業架構。以公共平臺和底層技術支撐為核心，“大中臺”體系為前臺等業務端提供平臺級專業支持。伯特咨詢回答中臺戰略作為近幾年興起的熱點概念，本質上是企業在謀求平臺化模式轉型的過程中，為了解決既有的前臺、后臺協作不力的問題，所疊加出來的新管理對象。在當今互聯網時代，?戶是一切商業行為的基礎。為了快速響應用戶需求，平臺化模式的優點得到充分體現，因為它賦予或加強了企業在的?戶響應能力，可以幫助企業在競爭中先發制?。在平臺化模式中，組織前端通常是指企業最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與用戶的交點。為了保持良好的用戶響應能力，前端組織通常表現為小規模、靈活機動。相比之下，組織后端通常是指管理企業核心資源的系統，這些系統更加強調穩定、規范，往往受到安全、審計、合規、法律等方面的限制，無法快速變化并直接支持前臺的創新需求。在此情況下，為了確保前臺、后臺既能各司其職，又能協調一致，就衍生出了“中臺”這一解決方案。所謂中臺，是指真正為前臺而生的平臺（可以是技術平臺，業務能力甚至是組織機構），它存在的唯一目的就是更好的服務前臺規模化創新，進而更好的響應服務引領用戶，使企業真正做到自身能力與用戶需求的持續對接。中臺就像是在前臺與后臺之間添加的?組“變速?輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，是前臺與后臺的橋梁。它為前臺而生，易于前臺使用，將后臺資源順滑流向用戶，響應用戶。伯特咨詢基于研究及企業實踐發現，企業的中臺戰略主要包括兩種發展方向：一是將早已臃腫不堪的前臺系統中的穩定、通用業務能力“沉降”到中臺層，為前臺系統減肥，恢復前臺的快速響應能力；二是將后臺系統中需要頻繁變化的、或是需要被前臺直接使用的業務能力“提取”到中臺層，賦予前臺業務能力更強的靈活度、更低的變更成本，從而為前臺提供更強大的“能力炮火”?援。具體到不同企業，中臺戰略的表現形式包括業務中臺、數據中臺、技術中臺、研發中臺以及組織中臺等多種類型，大家談及較多的阿里中臺戰略集中表現為業務中臺&數據中臺，而海爾自主經營體模式則主要依托于組織中臺的構建。對于中臺戰略的設計、實現與持續更新，主要有兩個關鍵決策點：1. 能力轉化是核心：無論何種形式、何種導向的中臺戰略，其本質必須是“能力轉化”，即圍繞“以用戶為中心的持續化規模創新”這一目標，將后臺的一種或多種資源轉化為前臺易于使用的特定能力，幫助企業贏得競爭優勢；2. 價值評判看前臺：評價企業中臺戰略的成功與否，最終既不是技術的先進性，也不是轉化和提供了哪些能力，主要的評價權還是來自于前臺業務。前臺想不想用，愛不愛用，好不好用，幫了前臺多大的忙，從中臺獲得了多大的好處，愿意掏出多少利潤來幫助建設中臺，這才是甄別中臺戰略對錯好壞的唯一標準。當然，中臺戰略并不是普遍適用的萬能模式，企業還是要結合自身業務特征、運營特點進行整體考量。一般來說，當企業存在多種形態的前臺業務，且這些業務在資源、場景、模式等方面存在共性特征時，借助中臺戰略來提升整體運營管理效能是相對可行的。也就是說，中臺的威力在于“業務模式重用”。阿里和滴滴都是很好的例子，一套業務模式可以應用在多個業務場景。如果業務場景差異巨大，無法找到可重用的業務場景，則中臺威力就大大受限。不過目前沒有不代表
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2，數據中臺是分析數據的地方嗎 可以這么理解數據中臺能夠幫助企業聚合內外部數據，支撐高效的數據服務，最終提升企業決策水平和業務表現。企業期待數據中臺能夠把原始數據轉化為數據資產，快速構建數據服務，使企業可以持續、充分地利用數據，實現數據可見、可懂、可用及可運營的目標，以數據洞察來驅動決策和運營，不斷深化數字化轉型。具備業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化的能力，為企業生態內外員工、客戶、合作伙伴提供數據生命周期的一系列服務以及一站式全鏈路解決方案。可以這么理解，但技術上有很多工程要完成的，比如銜接數據采集入庫，做數據預處理，為數據分析做格式轉換，數據挖掘任務要搭建實驗平臺，為展示提供統一數據源。這些都算中臺范疇哦，可以這么理解數據中臺能夠幫助企業聚合內外部數據，支撐高效的數據服務，最終提升企業決策水平和業務表現。企業期待數據中臺能夠把原始數據轉化為數據資產，快速構建數據服務，使企業可以持續、充分地利用數據，實現數據可見、可懂、可用及可運營的目標，以數據洞察來驅動決策和運營，不斷深化數字化轉型。具備業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化的能力，為企業生態內外員工、客戶、合作伙伴提供數據生命周期的一系列服務以及一站式全鏈路解決方案。......數據分析只是數據中臺很基礎很基礎的一個能力，它更亮眼的功能，你可以看下wakedata對數據中臺的規劃，他們做的數據中臺功能還是很全面的，包括了大數據、流計算平臺、數據接入、數據開發、數據治理和機器學習等平臺，然后在數據應用與服務層面，在一般的智能推薦、用戶畫像的基礎上，據說還提供自助營銷工具開發的，可以說很全面了。就看你能否進入后臺，如果可以進入后臺，直接修改數據庫內的相關記錄就ok數據中臺更多的是將大數據平臺上沉淀下來的數據進行采集、計算、存儲、加工；更大程度上發掘數據的價值。例如電商行業，經過訂單數據不同維度大數據的采集，通過觀云長bi系統可將有效數據進行提煉，可生成經營分析報表，為企業精準營銷提供數據依據。
3，數據中臺是什么 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。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）我也不太明白這個數據中臺到底是指的是什么了？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。
4，互聯網公司中所謂中臺是怎么定義的 中臺是一套結合互聯網技術和行業特性，將企業核心能力以共享服務中心進行沉淀，形成“大中臺、小前臺”的組織和業務機制，供企業快速低成本的進行業務創新的企業架構。以公共平臺和底層技術支撐為核心，“大中臺”體系為前臺等業務端提供平臺級專業支持。伯特咨詢回答中臺戰略作為近幾年興起的熱點概念，本質上是企業在謀求平臺化模式轉型的過程中，為了解決既有的前臺、后臺協作不力的問題，所疊加出來的新管理對象。在當今互聯網時代，?戶是一切商業行為的基礎。為了快速響應用戶需求，平臺化模式的優點得到充分體現，因為它賦予或加強了企業在的?戶響應能力，可以幫助企業在競爭中先發制?。在平臺化模式中，組織前端通常是指企業最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與用戶的交點。為了保持良好的用戶響應能力，前端組織通常表現為小規模、靈活機動。相比之下，組織后端通常是指管理企業核心資源的系統，這些系統更加強調穩定、規范，往往受到安全、審計、合規、法律等方面的限制，無法快速變化并直接支持前臺的創新需求。在此情況下，為了確保前臺、后臺既能各司其職，又能協調一致，就衍生出了“中臺”這一解決方案。所謂中臺，是指真正為前臺而生的平臺（可以是技術平臺，業務能力甚至是組織機構），它存在的唯一目的就是更好的服務前臺規模化創新，進而更好的響應服務引領用戶，使企業真正做到自身能力與用戶需求的持續對接。中臺就像是在前臺與后臺之間添加的?組“變速?輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，是前臺與后臺的橋梁。它為前臺而生，易于前臺使用，將后臺資源順滑流向用戶，響應用戶。伯特咨詢基于研究及企業實踐發現，企業的中臺戰略主要包括兩種發展方向：一是將早已臃腫不堪的前臺系統中的穩定、通用業務能力“沉降”到中臺層，為前臺系統減肥，恢復前臺的快速響應能力；二是將后臺系統中需要頻繁變化的、或是需要被前臺直接使用的業務能力“提取”到中臺層，賦予前臺業務能力更強的靈活度、更低的變更成本，從而為前臺提供更強大的“能力炮火”?援。具體到不同企業，中臺戰略的表現形式包括業務中臺、數據中臺、技術中臺、研發中臺以及組織中臺等多種類型，大家談及較多的阿里中臺戰略集中表現為業務中臺&數據中臺，而海爾自主經營體模式則主要依托于組織中臺的構建。對于中臺戰略的設計、實現與持續更新，主要有兩個關鍵決策點：1. 能力轉化是核心：無論何種形式、何種導向的中臺戰略，其本質必須是“能力轉化”，即圍繞“以用戶為中心的持續化規模創新”這一目標，將后臺的一種或多種資源轉化為前臺易于使用的特定能力，幫助企業贏得競爭優勢；2. 價值評判看前臺：評價企業中臺戰略的成功與否，最終既不是技術的先進性，也不是轉化和提供了哪些能力，主要的評價權還是來自于前臺業務。前臺想不想用，愛不愛用，好不好用，幫了前臺多大的忙，從中臺獲得了多大的好處，愿意掏出多少利潤來幫助建設中臺，這才是甄別中臺戰略對錯好壞的唯一標準。當然，中臺戰略并不是普遍適用的萬能模式，企業還是要結合自身業務特征、運營特點進行整體考量。一般來說，當企業存在多種形態的前臺業務，且這些業務在資源、場景、模式等方面存在共性特征時，借助中臺戰略來提升整體運營管理效能是相對可行的。也就是說，中臺的威力在于“業務模式重用”。阿里和滴滴都是很好的例子，一套業務模式可以應用在多個業務場景。如果業務場景差異巨大，無法找到可重用的業務場景，則中臺威力就大大受限。不過目前沒有不代表
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