数据建设方式对比:传统集成式VS中台式

发布时间:2021-06-23 13:52:16
1.传统集成式数据建设方式

下面以某公司为例回顾传统数据建设方式。该公司存续十年以上,未解决数据分析需求,因此购买了 BI 工具;后来,公司的数据量不断增多,又购置了大数据平台工具;再后来,数据越来越复杂,治理难度越来越大,便又配备了数据治理工具;之后,随着数据同步的要求越来越高,该企业又购买了数据同步工具。就这样随着时间的推移,该公司购买的数据工具越来越多,这些数据工具功能单一,无法满足业务部门不断变化的应用需求。

这是由于企业在采购信息化管理系统时,市场上提供的都是单一功能的产品,无法从整体上提供统一的、可架构的、可延展的信息管理系统。

而集成式数据建设方式虽然能为企业解决某些方面的数据管理问题,但因为企业采购的信息化管理系统隶属于不同厂商,型号不同,系统内对相同业务的定义和解决方式并不一样,所以各个系统只能解决各自的问题,系统内的数据无法自由流动,无法自行联通。譬如数库、ETL 工具、数据挖掘工具、数据分析工具等,均是企业进行信息管理的传统手段,但它们出自不同的厂家,具有不同的型号,仅能单独解决数据存储、数据加载、数据挖掘、数据分析等问题。

又比如,某银行具备良好的技术实力,在信息化管理方面投入较大,在业务数据、运营数据等数据应用链条上,至少配备了七八款信息化管理软件。对于银行来说,最大的难点在于不同的链条上采用了不同的产品,系统与系统之间的数据标准不一致,数据孤岛严重,且缺乏定制化的数据产品,最终导致数据应用出现方向偏差,比如数据治理完善且正确,数据模型建设正确,但无法确定是数据同步出现了问题还是底层的数据没有清洗干净。由于这种集成式的数据建设方式缺乏对数据行为的全面记录,数据出错无法溯源,项目失败无人负责,因此企业对信息化产品满意度低。

另外,从国外信息化系统软件厂商引进的产品普遍信息化建设程度高,信息化细分产品完善,但是每家公司仅专注于各自产品的功能规划与设计,并不对数据的整体应用负责。比如,ODS系统的销售公司仅关注对自家产品进行优化与服务提升,售卖数据仓库的软件厂商也并不关心自家产品是否能与其他信息系统无缝连接。软件厂商并不是从数据应用的角度提供产品,这导致国内公司在配置国外软件系统后会遇到数据联通弱、数据出错频繁、数据应用价值低等问题。

2.新型数据中台式数据建设方式
某电商巨头旗下的网购平台、支付平台等多个业务体系都由数据库提供服务。但随着“双 11”现象级消费活动的举办,几何级的交易量对数据库的内存提出了更高的要求,而这意味着上亿元人民币的采购支出。于是,这个以业务拓展和需求满足为主要市场增长方式的电商巨头化身技术研发公司,开始自主研发数据库之路。在这个过程中,数据中台架构的价值得以挖掘。

从整体上看,中国各个行业内的数据复杂度非常高、数据应用空间非常大,这也决定了配置国外的信息化软件系统不再可行。

在数字时代,数据中台作为企业数字化转型的有力平台,改变了传统的数据集成建设方式,满足了企业海量数据价值挖掘的需求。对于企业来说,数据中台架构建设的首要价值在于数据出错时可以追本溯源,业务报表、数据字典、运营报表等都可以通过中台体系完成数据的跟踪、解析、更正。这不仅为业务单元的数据应用提供了干净的数据底料,还将技术人员从应付简单任务中解脱先来。



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