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息息相關(guān)的兩大體系：數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務(wù)系統(tǒng)

2020.06.09 4397 分享

      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)中臺的BI呈現(xiàn)

      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(biāo)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(jìn)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(biāo)進(jìn)行評估。是協(xié)助企業(yè)制定出最佳的策略與目標(biāo)的決策性支持工具。


圖：BI大屏范例


      因此數(shù)據(jù)中臺與BI商業(yè)智能是相互相成，在現(xiàn)有體系下，BI市場呈現(xiàn)百花齊放的生態(tài)，國內(nèi)有阿里云的QuickBI，帆軟BI工具和永洪BI工具，國外已Tableau（最近被Salesforce收購），QlikView, PowerBI等工具。幾乎在所有的數(shù)據(jù)中臺中均需要引入BI工具：
      促進(jìn)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(lán)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(biāo)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(rèn)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(biāo)一致。


圖1：人群圈選應(yīng)用范例


      商業(yè)智慧BI報表輸出是數(shù)據(jù)中臺最重要的表現(xiàn)形式，但不是唯一的表現(xiàn)形式，數(shù)據(jù)中臺還有很多其他數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)提供數(shù)據(jù)結(jié)果，通過人群圈選、企業(yè)參謀、企業(yè)數(shù)據(jù)App應(yīng)用等可以方便實現(xiàn)企業(yè)對數(shù)據(jù)需求。

數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務(wù)中臺的協(xié)同

      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(zhǔn)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


       業(yè)務(wù)中臺的主戰(zhàn)場是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，滿足業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)需求，其核心是分布式系統(tǒng)和多中心分布式業(yè)務(wù)計算架構(gòu)，滿足的業(yè)務(wù)系統(tǒng)所要求的快速查詢，業(yè)務(wù)交易。數(shù)據(jù)中臺所面臨的是海量數(shù)據(jù)計算問題，通過大數(shù)據(jù)計算實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，挖掘出有價值的信息，對業(yè)務(wù)中臺有數(shù)據(jù)回刷和業(yè)務(wù)反輔，因此二者是相輔相成，是一個互補關(guān)系。
      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(jìn)行標(biāo)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(xì)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


      商業(yè)智能報表是雙中臺合作另一個普遍結(jié)合點，數(shù)據(jù)中臺擅長離線大數(shù)據(jù)計算，通過數(shù)據(jù)模型可以產(chǎn)生商業(yè)智能分析，對業(yè)務(wù)人員有商業(yè)決策的幫助，而業(yè)務(wù)系統(tǒng)往往有數(shù)據(jù)分析和報表呈現(xiàn)的要求，而這塊會占用大量業(yè)務(wù)中臺的計算能力從而影響正常的業(yè)務(wù)計算，因此二者結(jié)合既可以節(jié)省有限的計算資源又可以滿足用戶的商業(yè)智慧的要求。
      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(xì)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(biāo)準(zhǔn)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。

尾聲

      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)
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