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關(guān)于企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的探討

2021-12-31 03:24王六森
中國(guó)科技縱橫 2021年21期
關(guān)鍵詞:中臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)模型

王六森

(廣州賽寶認(rèn)證中心服務(wù)有限公司,廣東廣州 511370)

企業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn),不只是表面上管理方式的改變,更重要的是底層思維邏輯的改變。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Ronald Coase提出,企業(yè)的實(shí)質(zhì)是一種基于社會(huì)資源配置的組織模式。如果市場(chǎng)交易成本大于企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)管理成本時(shí),企業(yè)就是優(yōu)于市場(chǎng)的資源配置模式,反之當(dāng)市場(chǎng)交易的邊際成本小于或等于企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)管理成本時(shí),就是企業(yè)能否生存的安全邊界。隨著“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”時(shí)代已經(jīng)到來(lái),規(guī)模不再是企業(yè)唯一追求點(diǎn)之后,如何用“數(shù)字能力”形成“企業(yè)算法”,幫公司提升效率、順利轉(zhuǎn)型,成為了關(guān)鍵命題。

1.數(shù)據(jù)中臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)中臺(tái)被稱為大數(shù)據(jù)的下一站,初始由阿里在2015年發(fā)起,2020年9月,國(guó)資委也發(fā)文從國(guó)家戰(zhàn)略的高度以及全球信息技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì),強(qiáng)調(diào)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作重要意義,提出要探索構(gòu)建“數(shù)據(jù)中臺(tái)”“業(yè)務(wù)中臺(tái)”等新型IT架構(gòu)模式。數(shù)據(jù)中臺(tái)核心理念是數(shù)據(jù)共享,其目的是針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)新性、靈活性的特征,構(gòu)建新型的企業(yè)組織機(jī)制和業(yè)務(wù)機(jī)制,最終實(shí)現(xiàn)管理模式的創(chuàng)新。類似于美軍的“特種部隊(duì)(小前臺(tái))+航母艦群(大中臺(tái))”模式,特種部隊(duì)(小前臺(tái))只有十幾人甚至幾人組成的特種部隊(duì)在戰(zhàn)場(chǎng)一線,可以根據(jù)實(shí)際情況迅速?zèng)Q策,并引導(dǎo)精準(zhǔn)打擊。而精準(zhǔn)打擊的導(dǎo)彈往往是從航母艦群(大中臺(tái))上發(fā)射而出,后方會(huì)提供強(qiáng)大的偵查火力后勤支援。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的實(shí)現(xiàn),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層解構(gòu)并抽取出公共接口,與數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)級(jí)的邏輯概念,更貼近業(yè)務(wù),能更快地響應(yīng)業(yè)務(wù)需求,數(shù)據(jù)API是提供給業(yè)務(wù)服務(wù)的主要方式,可以搭建在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)之上[1]。綜合目前已有的數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù),數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)可以總結(jié)為5層1庫(kù)1模型,如圖1所示,5層即數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理;1庫(kù)為企業(yè)知識(shí)庫(kù);1模型為企業(yè)算法模型。

圖1 數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 數(shù)據(jù)模型

可以借鑒數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL思路構(gòu)建分層模型,分層模型有3層:基礎(chǔ)模型主要對(duì)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行初級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化處理;融合模型按照維度對(duì)基礎(chǔ)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,整合的模式包含關(guān)聯(lián)、解析、歸總等;挖掘模型則偏向于具體業(yè)務(wù)層面,分析業(yè)務(wù)的生命周期,定義業(yè)務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、指標(biāo)。建立數(shù)據(jù)模型的主要關(guān)鍵點(diǎn):(1)數(shù)據(jù)模型應(yīng)滿足3NF范式要求。(2)數(shù)據(jù)顆粒度,過(guò)細(xì)則不便于上層數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)解析,過(guò)粗則難以滿足多維度的定制化查詢需求。(3)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)冗余,局部的冗余可以避免關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性,從而導(dǎo)致性能下降。

1.2 數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)服務(wù)提供給數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員,也包括業(yè)務(wù)分析人員,其目的是便于使用者進(jìn)行算法分析。數(shù)據(jù)服務(wù)需要依據(jù)業(yè)務(wù)要求對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行封裝,應(yīng)包含的功能有:(1)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化:標(biāo)準(zhǔn)化的主要作用是便于后期使用,所以需要提供統(tǒng)一的查詢?cè)噲D。(2)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)可視化:主要是生成數(shù)據(jù)API,通過(guò)數(shù)據(jù)API的開(kāi)發(fā)可以降低開(kāi)發(fā)要求,也便于后期維護(hù)。

隨著企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的深入,各類大數(shù)據(jù)應(yīng)用層出不窮,對(duì)于數(shù)據(jù)服務(wù)的需求非常迫切,大數(shù)據(jù)如果不服務(wù)化,就無(wú)法規(guī)模化,例如:電信運(yùn)營(yíng)商行業(yè)可以封裝終端洞察、金融征信、位置洞察等各種服務(wù),便可以滿足內(nèi)外數(shù)據(jù)服務(wù)的要求。

1.3 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

業(yè)務(wù)多樣性和多邊形決定了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)服務(wù)不能滿足,數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)便是啟動(dòng)前臺(tái)后臺(tái)銜接的重要一環(huán),按照不同角色也分為3層,對(duì)于業(yè)務(wù)人員,則提供數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫(kù),便于對(duì)營(yíng)銷客戶群關(guān)聯(lián)解析;對(duì)于用戶,則提供數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái),便于對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和可視化開(kāi)發(fā);對(duì)于技術(shù)人員,則可以提供各種數(shù)據(jù)組件,即自主定義個(gè)性化數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

1.4 數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理也就是一套關(guān)于企業(yè)數(shù)據(jù)的管理體系,需要編制與企業(yè)數(shù)據(jù)管理相關(guān)的組織、流程、制度、技術(shù)要求等。通過(guò)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)管理能力提升,以及數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)變現(xiàn)等措施改進(jìn),達(dá)到為企業(yè)業(yè)務(wù)賦能。數(shù)據(jù)治理需要關(guān)注的:(1)實(shí)施關(guān)鍵路徑,實(shí)施數(shù)據(jù)治理的公司應(yīng)根據(jù)各自數(shù)據(jù)治理目標(biāo)策劃對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵路徑,例如:電商行業(yè)采用的關(guān)鍵路徑是數(shù)據(jù)價(jià)值、數(shù)據(jù)安全等。(2)數(shù)據(jù)安全,不能脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景考慮數(shù)據(jù)安全,避免數(shù)據(jù)管理過(guò)緊或者過(guò)松。(3)數(shù)據(jù)質(zhì)量,同數(shù)據(jù)安全一樣不能脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景,數(shù)據(jù)質(zhì)量需要在應(yīng)用過(guò)程中才能達(dá)到最優(yōu)化,在業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)程中,同步解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。

1.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)

能給企業(yè)未來(lái)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)據(jù)資源,以及歸企業(yè)所有或管控,應(yīng)從業(yè)務(wù)角度去聚焦和定義企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),數(shù)據(jù)資產(chǎn)不同于數(shù)據(jù),具有唯一性,數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)劃的前期需要制訂數(shù)據(jù)全景圖,通過(guò)全景圖建立企業(yè)內(nèi)部可以跨業(yè)務(wù)、跨部門的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)據(jù)全景圖的基礎(chǔ)上可以整理出數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。

1.6 企業(yè)知識(shí)庫(kù)

隨著業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng),信息、知識(shí)積累越來(lái)越多,這些散落的信息蘊(yùn)含巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值,如何利用積累的知識(shí)來(lái)輔助決策,需要公司能夠有效的組織知識(shí),構(gòu)建“企業(yè)大腦”來(lái)激發(fā)知識(shí)的價(jià)值。企業(yè)搭建統(tǒng)一的知識(shí)共享平臺(tái),更好的實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)的積累、傳承與進(jìn)化。知識(shí)共享平臺(tái)可以基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成企業(yè)的知識(shí)圖譜,知識(shí)共享平臺(tái)在底層可以采集不能來(lái)源和格式的數(shù)據(jù),核心層包括知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)加工、知識(shí)應(yīng)用能力,上層支持不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用落地。

1.7 企業(yè)算法

企業(yè)即算法,管理即決策。但好的算法依賴于好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),同時(shí)也能反向迭代優(yōu)化決策算法。通過(guò)對(duì)企業(yè)算法的顯性化,可利于企業(yè)高層達(dá)成共識(shí),為企業(yè)規(guī)?;l(fā)展奠定基礎(chǔ)。這需要企業(yè)核心高管積極承擔(dān)“企業(yè)算法管理師”的角色,通過(guò)PDCA的方式優(yōu)化企業(yè)算法,建立符合企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展和戰(zhàn)略需求的管理結(jié)構(gòu)和體系[2]。美國(guó)通用電氣公司曾嘗試用自己前期成功的企業(yè)算法進(jìn)入其他行業(yè),包括軌道交通、家電設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備等,但嘗試后發(fā)現(xiàn)企業(yè)算法收益大打折扣,便開(kāi)始去多元化,聚焦其優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域的航空發(fā)動(dòng)機(jī)和燃?xì)獍l(fā)電機(jī)等。該案例說(shuō)明企業(yè)高管必須客觀評(píng)估所要進(jìn)入的行業(yè)與其算法是否匹配,明確企業(yè)的核心優(yōu)勢(shì),并在過(guò)程中提煉出屬于自己的企業(yè)算法。

2.數(shù)據(jù)中臺(tái)的意義

阿里CEO 張勇說(shuō):“數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代正撲面而來(lái),社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活的方方面面正在發(fā)生巨大的變化。我們不僅要積極擁抱變化,而且要主動(dòng)創(chuàng)造變化,這樣才能引領(lǐng)時(shí)代的腳步,成為新時(shí)代的“造風(fēng)者”!”數(shù)據(jù)中臺(tái)是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)新產(chǎn)物,數(shù)據(jù)中臺(tái)不是一套業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng),只針對(duì)某部分環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)、獨(dú)立存儲(chǔ)、計(jì)算分析,而是將企業(yè)的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、供應(yīng)鏈、客戶體系、渠道銷售等所有環(huán)節(jié)全部打通,將全部環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯總到一起,形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),建立中央數(shù)據(jù)倉(cāng),然后根據(jù)各個(gè)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)需要,支持各業(yè)務(wù)端形成智能分析,智能決策,最終賦能各業(yè)務(wù)端[3]。以往企業(yè)的做法是對(duì)標(biāo)行業(yè)標(biāo)桿,但行業(yè)標(biāo)桿只是領(lǐng)先企業(yè)共性的總結(jié),其深層缺乏一套個(gè)性化的數(shù)據(jù)中臺(tái),好的數(shù)據(jù)中臺(tái)是基于企業(yè)特色、基于企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

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