数据质量就是保障数据正确性的工具

作者:admin 来源:未知 点击数: 发布时间:2019年08月14日

  数据模型管理,主要是为解决架构设计和数据开发的不一致性,是为了约束平台使用者的表名、字段名的规范性,架构师从工具层合理的进行模型分层和统一开发规范,包括2部分,一个是规则配置,另一个是对表名、字段名的定期校验。

  2017年中国互联网大会期间邬贺铨院士为首批72名中国互联网协会青年专家颁发证书(作者 右八)

  TalkingData创始人兼首席执行官崔晓波认为,互联网公司之间的战役已经结束了。所有企业主战场不在线上而在线下,不管是互联网巨头还是产业巨头都在思考如何利用互联网、数据和相关技术的能力改变线下产业。而且,选择合作伙伴应该遵循一个原则:愿意真的开放数据,愿意给实体产业赋能。

  今年,马老师(马云)说过,数据中台成为大数据行业的热门概念,它最先是从阿里引出的,“很多人会把数据比作“石油”,阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的数据中台,就是希望扮演“发电厂”的角色。”

  过去,所有大数据企业都在做项目,并没有更多资源把能力沉淀成产品和平台。比如很多可共用的数据服务没有服务化、产品化,很多产品总是做重复的动作。

  数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。

  盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段,解决有哪些数据可用、到哪里可以找到数据的难题,并且提升数据资源的利用率。

  数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。

  数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。

  因为在当今互联网时代,用户才是商业战场的中心,为了快速响应用户的需求,借助平台化的力量可以事半功倍。不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求,才是企业得以生存和持续发展的关键因素。

  数据时代带来的挑战不仅仅是数据量的爆发式增长,更重要是如何管理好、治理好、利用好这些数据,显然传统的大数据建设方法论无法满足需求。

  1、数据仓库:用来存储数据的,结构性数据、非结构性数据等,还有离线数据和实时数据等;

  如果把大数据建设工作比如盖高楼的话,那么大数据平台开发和管理工具(数栈)就是打桩机、挖土机、推土机、塔吊..

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