什么樣的企業(yè)適合建數(shù)據(jù)中臺(tái)？

數(shù)據(jù)中臺(tái)的構(gòu)建需要大量人力物力的投入，所以數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)一定要結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)狀，按需選擇，不可盲目跟風(fēng)。企業(yè)在選擇是否構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)的時(shí)候，可以從以下幾個(gè)方面思考：

首先，看企業(yè)是否有一定的信息基礎(chǔ)，是否實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的過(guò)程，有了一定的數(shù)據(jù)沉淀，數(shù)據(jù)中臺(tái)，顧名思義，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，畢竟巧婦難為無(wú)米之炊；

其次，企業(yè)是否存在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)孤島，是否有需要整合各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的需求，如果有，需要通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通數(shù)據(jù)孤島，整合各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，滿足關(guān)聯(lián)分析的需求。比如某零售企業(yè)，在業(yè)務(wù)發(fā)展初期，商品、銷售、供應(yīng)鏈等都是獨(dú)立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，后期要構(gòu)建智能補(bǔ)貨系統(tǒng)，需要打通多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，因此選擇建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。

最后，在日常的數(shù)據(jù)使用過(guò)程中是否遇到指標(biāo)口徑不一致、需求響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)成本高等痛點(diǎn)，如果滿足前兩個(gè)條件，且在數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在以上所述的一些痛點(diǎn)，那建議你可以考慮將數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目提上日程了。

但是，數(shù)據(jù)中臺(tái)的設(shè)計(jì)必須遵循一定的原則，否則數(shù)據(jù)中臺(tái)的作用無(wú)法體現(xiàn)出來(lái)，例如將數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)或者報(bào)表系統(tǒng)。

1.扁平性原則

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的顯著特點(diǎn)是面向主題的，比如財(cái)務(wù)主題、客戶主題、商品主題，其優(yōu)勢(shì)在于同一主題內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析非常方便且查詢效率非常高；劣勢(shì)在于不同主題之間數(shù)據(jù)分析非常不方便且查詢效率很低，因此現(xiàn)實(shí)中為了跨主題使用數(shù)據(jù)，往往會(huì)使得一份數(shù)據(jù)在不同主題內(nèi)多次存儲(chǔ)，造成了存儲(chǔ)資源的浪費(fèi)與系統(tǒng)維護(hù)的復(fù)雜度，也使得不同主題內(nèi)的數(shù)據(jù)可能無(wú)法保持同步。

2.唯一性原則

一是數(shù)據(jù)抽取腳本的唯一性，比如當(dāng)原有銷售系統(tǒng)升級(jí)或者其他原因?qū)е聰?shù)據(jù)庫(kù)變化，進(jìn)而需要更改抽取腳本時(shí)，只需要修改一處即可；

二是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的唯一性，比如訂單相關(guān)的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在該表內(nèi)，在空間、查詢效率、維護(hù)成本上做了很好的平衡；

三是指標(biāo)的唯一性，比如預(yù)訂貨數(shù)量，一定要在指標(biāo)名稱上明確區(qū)分，以避免使用者之間產(chǎn)生混淆與分歧。

3.數(shù)據(jù)歷史與當(dāng)前并存原則

數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)很大的一點(diǎn)不同就是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的處理，一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，則數(shù)據(jù)一般不能發(fā)生變化；但是數(shù)據(jù)中臺(tái)不同，既要保留歷史狀態(tài)，又要保證當(dāng)前有變化可以對(duì)歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，比如前文提到的參照處理方式，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在抽取時(shí)處理，數(shù)據(jù)中臺(tái)是在查詢時(shí)處理。

4.細(xì)粒度原則

數(shù)據(jù)中臺(tái)一要把所有分析打平，又要考慮以后的平滑擴(kuò)展性，因此數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)時(shí)更多是考慮原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐，而不僅僅是當(dāng)前需求，同時(shí)要考慮數(shù)據(jù)量問(wèn)題，這樣才能保證能支撐企業(yè)以后的深入分析。

5.計(jì)算分層原則

由于所有分析打平，所以數(shù)據(jù)中臺(tái)不能把所有計(jì)算都在數(shù)據(jù)中臺(tái)內(nèi)實(shí)現(xiàn)，而是要進(jìn)行分層計(jì)算。

6.統(tǒng)一數(shù)據(jù)原則

所有進(jìn)入數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)都要進(jìn)行統(tǒng)一處理。但是數(shù)據(jù)統(tǒng)一時(shí)既要考慮原業(yè)務(wù)部門(mén)需要，又要考慮企業(yè)需要。

7.非檔案性維度處理原則

有些維度不是檔案，而是隨著業(yè)務(wù)進(jìn)行不斷增加，但是實(shí)際分析時(shí)又需要按照這個(gè)維度來(lái)進(jìn)行分析，需要進(jìn)行特殊處理。

關(guān)于光點(diǎn)科技

光點(diǎn)科技是一家在政企數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)可視化展示分析方面有著豐富經(jīng)驗(yàn)的公司。作為國(guó)內(nèi)專業(yè)的數(shù)據(jù)智能解決方案專家，光點(diǎn)科技自成立以來(lái)就一直專注于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研發(fā)和落地，服務(wù)的客戶涉及智慧城市、園區(qū)、政府、集團(tuán)企業(yè)、金融、制造、能源、電信、工程、教育、檢驗(yàn)檢測(cè)等多個(gè)行業(yè)。