珠海建站模板系统包括 珠海建站模板厂家

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数据中台建设内容包括哪几个方面？

一、全域数据采集与引入
以需求为驱动，以数据多样性的全域思想为指导，采集与引入全业务（电商、零售、生产等）、多终端（PC、H5、APP等）、多形态（自身业务系统、三方购买、互联网采集抓取）的数据。

二、标准规范数据架构与研发
统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式，通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。

三、连接与深度萃取数据价值
形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系，深度萃取数据价值。

四、统一数据资产管理
构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。

五、统一主题式服务
通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表。"

北明数科DTechInsight数据中台：提供一站式数据解决方案，构建数据分析和运营能力，解决数据“存、通、治、用”等难题，实现数据化、精细化、智能化，助力“政企”数字化转型，让数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。

（一）、产品蓝图

DTechInsight数据中台—产品蓝图

（二）、应用场景

1、多源异构数据汇聚

中台首先是一种战略选择，一种组织形式，其次才是一些有形的产品支撑和实施的方法论。

由于企事业部门之间的系统分散开发或者些单位系统重建或引进系统开发项目，导致很多单位内部之间的信息不能共享，产生数据与信息孤岛；或者没有统一的数据规范和标准，造成数据整合的不便。数据还仅仅停留在散乱的资源阶段，离数据“变现”，形成数据资产的理想阶段，还相距甚远。

为解决上述问题，就需要企业自身进行合理有效的数据资源规划，梳理清楚企业自身的“数据家底”，从而掌握企业当前数据资源的详实状况，明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类，以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。

数据资源规划是数据治理，数据建模，数据资产管理，数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件，因此数据资源规划的作用至关重要，包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。

数据资源梳理：即企业需要梳理清楚：数据来自谁，用在何处，如何存储？一般而言，业内会从三个维度，来对数据资源进行分类管理，数据产生主体、数据来源、存储形式等。

数据资源规划实施：企业在数据资源规划与获取的过程中，除了需要企业内部提供有效的组织保障，包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作，而且还需要全面的对整个企业或政府部门组织需求分析调研，这样才可有效帮助企业理清数据资源家底，明确数据资源获取与使用的方式方法。

数据资源可视化：在数据中台理念下，我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。

数据资源分析报告：企业以前对自身数据资源的认识是模糊的，企业需要一份完整详备的数据资源分析报告，指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设，最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点，袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。

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数据中台泛指通过数据处理、分析等技术，对企业内外部海量数据进行采集、计算、存储、加工、分析等一系列活动，凸显数据价值，加强企业对数据的利用，通过MDM主数据管理平台、DRP数据填报平台、DAP数据分析平台来支持数据中台搭建。数据中台建设主要包括以下内容：

1.数据规划：对企业内部数据需求进行梳理规划，根据数据需求建立正确的数据管理策略，治理内部数据的同时，加强对外部数据的采集及利用能力，主要规划内容包括：数据管理框架、数据标准制定、数据采集、清洗、转换、存储、安全、利用、测试等方式。

2.流程梳理：制定数据管理框架，将企业内外部数据使用的部门、关系流程走向、业务之间联系梳理明确，之后将其串联成一个整体，满足后续采集、清洗、存储分析等要求。

3.数据采集：对企业涉及的内外部业务数据进行线上、线下的采集、抽取、挖掘，包括内外部结构化数据、半结构化化数据、非结构化数据等。

数据中台的关键是数据的标准化、集成和共享。

1. 数据标准化：数据中台需要将企业内部所有的数据进行标准化处理，包括数据的格式、定义、命名规范等，以确保不同系统之间的数据可以互相识别和共享。

2. 数据集成：数据中台需要将企业内部所有的数据进行集成，包括从不同的系统和数据源中提取数据，进行数据清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和完整性。

3. 数据共享：数据中台需要将企业内部所有的数据进行共享，包括将数据提供给不同的业务系统和应用程序使用，以实现数据的流通和共享，提高数据的价值和效用。

除了数据的标准化、集成和共享，数据中台还需要具备高可靠性、高安全性、高可扩展性等特点，以满足企业不断增长的业务需求。同时，数据中台还需要具备数据治理、数据质量管理、数据隐私保护等能力，以确保数据的合规性和安全性。

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