什么数据产品包含在数据中台？

2024-04-21

数据中台在企业数字化转型中的价值

1. 数据整合与管理：数据中心可以整合和管理公司内外的数据，形成统一的数据平台。这将有助于消除数据孤岛，提高数据质量和一致性，为企业的决策和运营提供全面准确的数据支持。

2. 数据服务：数据中台以服务的形式向业务部门提供数据，使得数据更容易获取和使用。这降低了业务部门使用数据的门槛，提高了数据的利用率和价值。

3. 数据驱动决策：通过数据中心，企业可以更方便地分析和挖掘数据，发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供数据支持。这有助于提高企业的决策效率和准确性，降低决策风险。

4. 促进商业创新：数据中心为企业提供了大量的数据和强大的数据处理能力，帮助企业发现新的商机和创新点，促进企业的业务创新和发展。

数据中台需要包含的核心模块

1. 数据仓库：为企业存储和管理大量数据，提供高效的数据统计和分析功能。

2. 数据湖：一种大型、集中式存储库，可以存储所有随机规模的结构化和非结构化数据。

3. 数据集成工具：用来整合和清洁不同来源的数据，确保数据的真实性和一致性。

4. 资料分析工具：提供可视化的数据分析功能，帮助用户发现数据中的规律和趋势。

5. 资料挖掘工具：深入挖掘算法和模型数据，发现数据中的潜在价值和相关性。

6. 资料服务平台：以服务的形式向业务部门提供数据，包括API数据、数据统计、数据推送等功能。

第三，数据中台产品架构

图表：网易数据中台产品矩阵

数据台的目的是：效率、成本、复用、业务数据化、数据资产化、资产业务化。降低获取和维护业务创新过程所需数据的成本，使数据分析和大数据人工智能技术更加快捷。很多文章会说，数据中台输出是API，API就是服务，但是一个API要更快更高效的导出，要看数据同步、数据清理加工、资产沉淀等多个运行阶段。桶效应，任何部分都有缺点，整体效率不会高。所以，我把数据中台的产品架构分成五层：

数据服务层:基于数据资产、平台工具输出分析服务、数据统计服务、可视化服务、标签、算法服务等。

资产层：包括资产建设、资产管理、资产盘点等数仓模型。

数据处理层:基于领域模型进行ETL的过程，包括R&D、调度、运输、运营和维护批次和流动数据。

数据集成层：数据进入湖泊的第一步，将不同数据库的数据同步到统一的数据仓库或数据湖泊。

基础设施层：底层是大数据集群服务，包括存储、计算、资源调度和Hadoop生态系统的各部件管理。