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數(shù)據(jù)中臺對外輸出的表現(xiàn)形式多種多樣,最普遍的做法是BI分析,其次是與業(yè)務(wù)中臺形成一套有機的整體,對業(yè)務(wù)產(chǎn)生真正的價值。
數(shù)據(jù)中臺是以O(shè)neModel統(tǒng)一數(shù)據(jù)構(gòu)建及管理方法論,OneID核心商業(yè)要素資產(chǎn)化為核心,實現(xiàn)全域鏈接、標簽萃取、立體畫像,數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)整體解決方案。其數(shù)據(jù)服務(wù)理念根植于心,強調(diào)業(yè)務(wù)模式。
商業(yè)智慧BI是數(shù)據(jù)分析結(jié)果的最重要的一個表現(xiàn)形式,其與數(shù)據(jù)中臺有非常緊密的關(guān)系,使用數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)處理能力和技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析,大部分情況都需要通過數(shù)據(jù)可視化的方式實現(xiàn),但數(shù)據(jù)可視化有漫長的開發(fā)鏈路、從采集、存儲、加工到呈現(xiàn)各種形態(tài)需要很多前后端的開發(fā)人員介入,而商業(yè)化BI可以大大縮短這個交付和開發(fā)周期,實現(xiàn)商業(yè)價值,數(shù)據(jù)中臺可以視為一系列的商業(yè)業(yè)務(wù)行為的數(shù)據(jù)收集與信息加工,通過技術(shù)與算法模型實現(xiàn)最終的能夠?qū)C合營運、策略的定量化分析數(shù)據(jù),通過BI可以量化的實現(xiàn)對關(guān)鍵性的指標進行評估。是協(xié)助企業(yè)制定出最佳的策略與目標的決策性支持工具。
圖:BI大屏范例
促進企業(yè)的決策流程:通過BI工具可以把數(shù)據(jù)快速的實現(xiàn)可視化,實現(xiàn)企業(yè)信息的集成和信息分析,把企業(yè)經(jīng)營的和外部數(shù)據(jù)集成到一個藍圖中使得決策者能答復(fù)晶晶決策效率與改善決策質(zhì)量。
降低整體運營成本:BI工具能改善企業(yè)的信息獲取能力,大幅度的降低IT人員在數(shù)據(jù)整理,撰寫程序和制作報表的時間和人力投入,將數(shù)據(jù)交由業(yè)務(wù)人員來是實現(xiàn)。
體統(tǒng)組織目標與行動:通過BI的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)支持,使得BI可以為從一線人員到業(yè)務(wù)決策人員共同使用,可以消除一線營銷人員,業(yè)務(wù)人員決策人員信息需求與IT人員的認知差距,讓一線業(yè)務(wù)人員能獲得更直接的信息,全面改善企業(yè)運營,使得組織內(nèi)的每個人目標一致。
圖1:人群圈選應(yīng)用范例
業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺都是阿里巴巴首先推出中臺理念的代表性產(chǎn)品,業(yè)務(wù)中臺打破了傳統(tǒng)的煙囪式的業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)框架,”采用阿里巴巴的數(shù)據(jù)中臺+業(yè)務(wù)中臺雙中臺設(shè)計,采用企業(yè)級的業(yè)務(wù)協(xié)同,阿里內(nèi)部25個事業(yè)部300+業(yè)務(wù)單元,把煙囪架構(gòu)到統(tǒng)一微服務(wù)平臺,從1000+系統(tǒng)到數(shù)十個商業(yè)能力敏捷創(chuàng)新,實際檢驗阿里在4周搭建盒馬業(yè)務(wù)框架,實現(xiàn)了秒級數(shù)據(jù)智能,數(shù)據(jù)從采集、建構(gòu)、展現(xiàn)只要2.5秒”, 行顛在2019年阿里云上海峰會的詮釋非常精準的說明了數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務(wù)中臺的關(guān)系。
業(yè)務(wù)中臺是阿里巴巴中間件團隊的經(jīng)過集團內(nèi)多年久經(jīng)沙場的使用經(jīng)驗沉淀下來由多款分布式基礎(chǔ)組件產(chǎn)品作為核心構(gòu)建的企業(yè)云計算解決方案,包括EDAS(企業(yè)級分布式應(yīng)用服務(wù) Enterprise Distributed Application Service), 分布式數(shù)據(jù)庫DRDS,消息組件MQ,應(yīng)用監(jiān)控系統(tǒng)(ARMS),云服務(wù)總線(Cloud service Bus),分布式事物中間件。其充分利用阿里云 IaaS 資源,引入整套成熟的分布式計算框架(包括分布式服務(wù)化框架、統(tǒng)一的會話框架,鏈路 追蹤和穩(wěn)定性組件等),以應(yīng)用為中心,幫助企業(yè)級客戶輕松構(gòu)建大型分布式應(yīng) 用服務(wù)。體現(xiàn)到包括服務(wù)治理、基礎(chǔ)監(jiān)控、應(yīng)用監(jiān)控和應(yīng)用診斷在內(nèi)的一系列配套管理服務(wù),極大的提升企業(yè)客戶對大型分布式應(yīng)用的管理能力利用彈性伸縮輕松應(yīng)對各種流量高峰。
圖2:業(yè)務(wù)中臺產(chǎn)品矩陣
在眾多業(yè)務(wù)交集中,千人千面的推薦應(yīng)該是雙中臺聯(lián)合的最佳典范,數(shù)據(jù)中臺通過采集系統(tǒng)收集用戶的行為,交易,個人基本屬性等數(shù)據(jù)通過離線分析對用戶進行標簽處理,個人推薦算法模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算出用戶所感興趣的點,根據(jù)用戶間的細小差異結(jié)合商品或內(nèi)容給出推薦信息,在用戶再次登錄時候,業(yè)務(wù)中臺根據(jù)數(shù)據(jù)中臺的推薦信息結(jié)合用戶實時行為數(shù)據(jù)給出千人千面的實時推薦,這一業(yè)務(wù)模式有力的推動了新零售的業(yè)務(wù)的發(fā)展。
圖3:業(yè)務(wù)中臺與數(shù)據(jù)中臺
數(shù)據(jù)中臺與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相比較,更偏向數(shù)倉業(yè)務(wù),是完全替代數(shù)倉系統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng),但與傳統(tǒng)數(shù)倉不同,數(shù)據(jù)中臺可以很好的與傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以形成互輔互成的關(guān)系。
在企業(yè)的IT服務(wù)中,數(shù)據(jù)中臺彌補了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的短板,形成了一套與業(yè)務(wù)合作機制,創(chuàng)新性的驅(qū)動業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)形態(tài)的變化:
業(yè)務(wù)監(jiān)測:新一代大數(shù)據(jù)設(shè)計之初一個重要方向是通過數(shù)據(jù)中臺的全局性的統(tǒng)計和監(jiān)測,疊加算法預(yù)測實時發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的問題,現(xiàn)有業(yè)界IDC自主管理和運營通過大數(shù)據(jù)技術(shù)采集硬件系統(tǒng),業(yè)務(wù)系統(tǒng),數(shù)據(jù)庫等日志實現(xiàn)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的監(jiān)測和預(yù)測。另一方面,很多企業(yè)通過決策分析系統(tǒng)全面掌握業(yè)務(wù)的發(fā)展動向,適時對業(yè)務(wù)做調(diào)整,決策分析系統(tǒng)主要是由數(shù)據(jù)中臺來完成的。
業(yè)務(wù)洞察:現(xiàn)代企業(yè)對企業(yè)的精細化運營提出更高的要求,對數(shù)據(jù)化運營的能力和效率提升的需求也日益迫切。因此需要對行業(yè)分析方法做沉淀和升級,實現(xiàn)以多視角,智能化業(yè)務(wù)判斷,標準化運營和決策的要求,因此需要數(shù)據(jù)中臺的統(tǒng)計和分析功能形成產(chǎn)品對業(yè)務(wù)系統(tǒng)形成業(yè)務(wù)洞察。
業(yè)務(wù)優(yōu)化:通過對業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化可以實現(xiàn)效益的倍增效益,比如智能補貨一直是供應(yīng)鏈優(yōu)化的一大熱點,也是著名的歷史難題。在經(jīng)濟大環(huán)境形勢不太好(創(chuàng)收難)商家供應(yīng)鏈專業(yè)程度低(供應(yīng)鏈成本高)經(jīng)營渠道多鏈路復(fù)雜(協(xié)同難度大)的大背景下,新型的數(shù)據(jù)中臺匯集各路商家和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)賦能,流程優(yōu)化成為可能。
時至今日,數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務(wù)中臺的關(guān)聯(lián)越來越緊密,逐步會變成一個整體,給企業(yè)以業(yè)務(wù)永動機的作用。
來源:阿里數(shù)據(jù)