服务好的数据中台_服务质量好的数据中台

内容来源：慈喀SEO百科所属栏目：资讯导读最后更新：21小时前

服务好的数据中台

服务好的数据中台_服务质量好的数据中台

传统景区数字化转型难题？数据中台来帮忙！各位景区朋友们，你们是不是也发现，随着科技的发展，越来越多的景区开始踏上数字化转型的道路？可是，自家景区却因为庞大的建设工作，感觉智慧化和信息化的步伐总是慢半拍？别担心，今天咱们就来聊聊这个事儿！数字化转型的困境 😵 首先，很多景区都在用上智能化的设备、线上平台、云端系统，而自家景区却还在为各种分散的业态头疼。线下业态的数据壁垒，简直就是个“数据孤岛”，让人抓狂！其次，看着别家景区从零开始，一步步蓬勃发展，自家景区也跃跃欲试。于是，先搞个简单的系统试试水，结果发现，这些系统各自为政，形成了“信息孤岛”，数据根本没法发挥应有的价值。别灰心！解决方案来了！💡 不过，别灰心！景区多业态双中台来救急啦！这个系统从根本上解决了各业态庞大的数据管理问题，以统筹数据需求为起点，建立新型的旅游信息服务管理平台。系统轻量化，进入方便、操作快捷、功能强大、数据精准，简直是为景区量身定做的数字化管理神器！具体怎么用？🤔 通过这个系统，你可以有效管理经营报表、数据账单，再也不用担心数据模糊、错漏等问题。这样一来，景区的运营效率和管理水平都能大大提升，游客的体验也会更好！结语所以，别家景区能做到的，咱们也能做到！只要用心去规划，去实施，相信不久的将来，自家景区也能焕发出数字化的光彩！加油吧，景区朋友们！💪慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

亲测哪家强？国内MarTech云最近花了好几个月的时间，对比了几家国内的MarTech营销云企业，终于找到了一家觉得不错的。为了市场部的精准线索增长，真是费了不少劲儿。那么，什么是MarTech呢？简单来说，MarTech就是营销科技，把营销和科技结合起来，用科技手段来辅助营销。在北美，MarTech已经非常成熟了，但在国内还算是新兴行业。目前，医药健康、高科技、工业制造和企业服务等toB行业用得比较多。为什么最终选择了这家MarTech营销云工具呢？主要有以下几个原因：免费试用服务超赞 🆓 这家公司支持免费试用，而且试用期间随时可以联系他们，远程指导改进，服务态度超级好。真正感受到线索增长、成本降低的效果后，我才决定正式使用。线下拓客功能强大 📞 作为传统toB企业，线下拓展一直是我们头疼的问题。用了这家MarTech营销云的线下拓客功能后，才发现以前错过了不少客户。他们的场景功能模块非常实用，让我们能够更好地匹配客户需求。线上拓客数据管理 📊 MarTech营销云的数据中台功能非常强大，能够统一管理所有客户数据，自动追踪每个客户的来源，不用手工输入。通过打分系统，自动化筛选出高意向客户给销售团队，效率大大提升。国内MarTech市场现状 🌐 说实话，国内的MarTech营销云企业真的不多，选择起来也比较困难。希望我的分享能对大家有所帮助。如果你也在寻找合适的MarTech营销云工具，不妨试试这家，说不定会有意想不到的效果哦！慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

未来数字中国：五大趋势与挑战一、数据战略崛起，企业决策新风向 📈 随着数字化转型的深入，数据战略在企业中越来越受到重视。早期互联网和移动互联网的普及，让企业逐渐意识到数据的重要性和价值。现在，无论是政策推动还是市场竞争，数据战略已经成为企业决策的核心。二、数字化解决方案需求激增 🔍 从战略到落地，企业需要实操方法和路径规划。数据仓库和BI工具虽然已经存在多年，但如果没有专业的指导和解决方案，它们只是摆设。像神策、Growing IO这样的数据产品服务商，通过提供定制化的用户增长分析解决方案，帮助企业更好地利用数据。因此，数字化建设需要一批专业的数字化咨询服务团队。三、数据资产化与治理成为基石 🗺️ 传统企业面临数据孤岛和数据质量问题，这成为数字化建设的制约因素。想要数字化应用上层建筑更加健壮，必须从最基础的数据基建开始。这需要数据ETL开发工程师和数据治理工程师的参与，数据中台的建设离不开数据仓库或数据湖。四、数据分析与算法挖掘助力决策 🧠 大数据的4V特征（高价值、低密度、海量、迅速）要求从数据中萃取价值。数字化建设的终极目标是降本增效。数据分析师和算法工程师需要与业务部门紧密合作，从应用场景出发，挖掘更多决策洞见，而不仅仅是简单的数据分析报告。五、数据安全红线不容忽视 🛡️ 数据安全有了法律依据，企业在使用数据时必须在法律许可范围内进行。这包括数据的脱敏、加密等安全措施，确保数据的合法使用。想了解更多请加慈喀SEO百科小编QQ:853616368

📊 数据中台：数据服务中心的7个关键点数据服务中心就像是数据消费场景中的柜台，消费者来到这里告诉他们想要的数据类型（指标、维度），然后由中心查询并准备好这些数据提供给消费者。消费者的关注点不在于数据是如何生产的，而在于最终交付的数据是否统一且质量可靠。在《大数据实践之路》中，数据服务中心的设计思路被拆解为以下步骤： 1️⃣ 数据写入查询库 📁 首先，需要准备好数据源，将数仓中计算好的结果写入查询库中，以供后续使用。 2️⃣ 搭建元数据模型 📊 消费者向数据服务中心提出需求，这些需求本质上是一张数据表，列出了他们想要的字段。这些字段可能来自数仓底层的多张表，比如交易用户数来自交易类表，注册用户数来自注册类表。如果需要多个字段，就需要在不同的表中查询结果，然后合并成一张表提供给消费者。这里的交易类表和注册类表是物理表，真实存在于数据库中；而最终提供给消费者的逻辑表不是真实存在的，而是在查询过程中动态计算出来的。元数据模型就是物理表和逻辑表的映射关系。 3️⃣ 按主题归类 🏷️ 逻辑表按照主题进行分类，以便更多的用户进行消费。 4️⃣ 缓存优化 💾 为了减少数据查询时间和计算资源消耗，通常会缓存一些数据到本地，下次查询时直接读取。 5️⃣ 数据接口化 🔌 消费者可以通过API调用逻辑表进行数据消费。消费者来到柜台说明需求，让柜台人员清楚知道需求，以便后台进行数据查询。 6️⃣ 构建API集市 🏢 逻辑表按主题分类，支持用户通过API方式进行调用消费。如果有其他用户需要消费相同的逻辑表，可以继续申请API权限。 7️⃣ 构建统一的数据服务 🌐 针对不同的数据消费场景，单纯使用API方式可能无法满足所有需求。为了获得更大的数据量，可以采用数据推送的方式；对于定制化的数据需求，如用户画像、用户分群等，可以通过特征服务进行数据对接。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

能源行业数字化转型案例分享在数字化、智能化的浪潮中，硕迪科技始终以客户为中心，提供一站式的数字化解决方案和专业的实施团队。多年来的实施经验，让硕迪科技开发出了一套好用的商业智能产品，以及有经验的实施团队，大大提升了商业智能项目的搭建效率。硕迪科技自主研发的硕迪数据分析系统，是一个一站式的数据开发、管理和运营平台。凭借对行业数据的深刻理解，硕迪科技帮助企业搭建标准的数据架构，持续推动企业数字化转型。数据中台是解决数据孤岛问题的关键，但落地慢、技术门槛高等问题一直困扰着企业。硕迪数据分析系统成为硕迪科技在帮助客户搭建数仓和数据中台的好帮手，在多年实施经验的加持下，能为企业提升约70%的搭建效率。其轻量级、一站式、易上手的核心特点及广泛的应用场景，获得了用户的一致好评。硕迪科技实现了从数据采集、数据建模、数据治理、数据服务到数据应用对企业数据全链路的管理。加速打通企业数据壁垒、实现数据平滑迁移、数据管理一体化、开发平台统一化、形成数据管理闭环，围绕“让数据成为驱动力”帮助企业数据资产价值最大化。在能源行业，硕迪科技已积累了丰富的实施经验。基于硕迪数据分析系统，硕迪科技搭建了一套成熟的体系，助力能源企业的生产和管理，实现降本增效。在数据采集与分析方面，硕迪科技将结构化和非结构化的数据整合在一起，通过检查、清理、转换和建模，高效完成数据采集与分析过程。这不仅提升了数据的准确性，还为企业决策提供了有力支持。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

企业数字化建设全流程图谱目前数字化转型是每个企业都正在且必须要做的事情，那么如何做好数据化建设的各个环节呢，这张知识地图直接搞定。数据应用落地-数据分析挖掘：七大板块 1. 数据可视化报告 2. 数据库基本操作 3. 常见业务分析模型：RFM模型、ABC分类模型、漏斗模型、波士顿模型等 4. 一个完整的数据分析流程 5. 数据分析与建模 6. 统计学基础：描述统计&推断型统计 7. 数据分析常用工具数据应用落地-报表&BI：四大板块 1. 工具选型 2. 报表体系 3. 企业数据分析 4. BI分析数据平台搭建-数据中台：七大流程 1. 数据中台构架与数据治理流程 2. 数据治理体系-治理 3. 数据资产体系-规则 4. 数据技术体系-底座 5. 数据模型体系--整合 6. 数据服务体系-共享 7. 数据运营体系-保障数据平台搭建-大数据平台（技术栈）：七大流程 1. 大数据处理架构演进 2. 技术线 3. 大数据平台技术架构 4. 实时数仓和离线数仓 5. 大数据分级存储 6. Hadoop生态 7. 大数据平台Hadoop生态数据平台搭建-数据仓库：八大流程 1. 数仓规范 2. 维度建模 3. 前期调研 4. ETL开发 5. 指标梳理 6. 数仓分层 7. 数仓建模 8. 元数据管理数据质量保障-数据治理：三大架构 1. 总体框架 2. 组织架构-推行保障 3. 数据治理核心模块慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

DCMM适用于哪些企业和场景？一文解答！ DCMM是一个专门针对企业数据管理和应用能力的评估框架。从理论上讲，任何企业都可以申请DCMM评估，但目前主要适用于以下两类企业：数据拥有方 🏦 银行、能源、通信等大数据拥有和使用的大型企业。这些企业通常拥有大量的数据资源，需要通过DCMM评估来提升数据管理和应用能力。信息技术服务方 💻 数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商等。这些企业专注于数据管理技术的研发和服务，通过DCMM评估可以提升自身的技术能力和服务水平。 DCMM评估可以帮助企业更好地管理数据资源，提升数据质量和应用效率，从而在激烈的市场竞争中获得优势。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

📊数据中台全链路案例解析，干货满满！ 👋 大家好，今天来和大家分享一些我在数据中台产品搭建方面的实战经验。 💡 数据平台已经成为企业竞争力的核心。我们的团队负责搭建的数据中台产品服务于各个业务领域，包括营销、采购、财务、人力资源等，同时我们也为众多互联网客户、大中型传统企业和国企央企提供商业化服务。 📚 本章内容主要包括以下几个方面： 1️⃣ 数据平台的重要性 2️⃣ 数据产品架构与建设方法论 3️⃣ 0-1数据集成平台案例 4️⃣ 0-1搭建指标管理平台案例 5️⃣ 0-1搭建离线开发平台案例 6️⃣ 0-1搭建实时开发平台案例 7️⃣ 0-1搭建标签画像平台案例 8️⃣ 0-1搭建数据服务平台案例 9️⃣ 0-1数据治理之数据质检平台案例 🔟 0-1搭建BI分析平台路径案例 📖 所有案例都是基于真实产品的落地策略，通过场景数据来推理，帮助大家全面掌握数据中台产品的各个模块。希望这些经验对大家有所帮助！慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

如何在业务线多的场景下做好数据治理🤔 在业务线众多的情况下，如何有效进行数据治理呢？以下是一些建议：召开跨部门会议：组织一个包含部门总监、中台和业务人员的会议，针对每个部门的业务场景进行培训。这样可以减少需求沟通的差异，及时解决业务部门的需求变更问题。引导业务部门自助取数：通过培训，引导业务部门自助获取数据，减少IT与业务之间的理解差异。这样，IT团队可以更好地服务于业务，而不是闭门造车。专注研发与用数：研发人员专注于研发，而业务人员专注于使用数据，这样可以提高工作效率，减少不必要的沟通成本。通过以上方法，可以有效提升数据治理的效果，确保数据的准确性和及时性，从而更好地支持业务决策。想了解更多请加慈喀SEO百科小编QQ:853616368

📊大数据、BI与数据中台的关系🔍 🔍首先，让我们从BI（商业智能）说起。一个完整的BI解决方案通常包括底层的数据仓库、ETL（提取、转换、加载）和前端的可视化报表。数据仓库负责建模，ETL负责组织填充这些模型数据，最终供前端使用进行可视化展示。ETL的调度通常是T+1，即每天晚上同步一次，主要处理结构化数据。 🌐随着数据量的激增，大数据技术应运而生。大数据能够处理各种结构化和非结构化的数据，包括离线和实时的数据。传统的关系型数据仓库在大数据架构下得到了升级。大数据将数据转化为结构化可分析的形式，从而支持BI分析。 📱在数据中台，用户画像数据可以被封装起来，对外推送，提供给第三方应用，如数据营销和个性化推荐等。这赋予了中台数据对外服务的属性。同时，业务系统之间的数据交换可以通过数据服务进行，解决各种底层的交换协议和传输协议的差异。 🔄在大数据架构的基础上，数据采集能力得到了扩展，除了原有的大数据架构数据仓库建模外，还加入了数据资产的概念、数据资产盘点和数据资产管理。靠右扩展了数据服务的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。 📈因此，大数据架构下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据服务构成了数据中台的几大核心。数据中台的底子是大数据架构，数据仓库是传统BI数据仓库的大数据升级，而BI则变成了数据中台之上的应用层，利用中台的数据服务获取数据进行分析展现。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)