【焦点】德勤创新数字化服务之德数据洞察平台(D.Data Platform),即德数据服务平台正式上线

首页 > 市场   发布机构: 德勤Deloitte  2019-10-18 17:43

在7月发布的《德勤创新数字化服务之德数据服务平台》一文中我们提到随着大数据时代的到来,企业数字化转型已迫在眉睫。企业数据中台的建立是企业数字化转型的一个标志性转折,数据中台备受热捧,标志着在企业信息化或者数字化的历史上,数据从未距离业务那么近,说明数字化转型正从流程优先走向数据优先。

数据作为企业管理和价值挖掘的抓手,在未来市场竞争中所起到的作用尤为显著。面对日益剧增的企业数据中台需求,德勤与亚马逊AWS团队联合打造了德数据洞察平台(D.Data Platform)

数据中台是什么?

为什么企业蜂拥打造数据中台?

伴随着企业业务的多元化发展,业务数据累积越来越多,数据中台就是将各个业务版块多年来积累的数据,按业务特征进行横向关联和统一,按数据用途进行纵向分层,最终沉淀为公共的数据服务能力

从数据中台掀起的热潮的看似偶然,其实必然。它让我们真正意识到数据形成资产化之后带来的巨大价值,以及企业与机构在未来的竞争中构建起数据资产体系和组织架构调整的重要性。

当数据中台成为大势所趋之际,对于各大传统行业而言,不禁要问:如何打造适合自身业务的数据中台?互联网公司的数据中台战略固然有其可取之处,但是邯郸学步则可能导致满盘皆输。事实上,数据中台终究只是一个代名词而已,形成适合自身业务的数据资产管理体系,通过数据资产化实现为前台业务提供“养料”和支撑,能让数据赋能业务,才是传统企业打造数据中台的核心本质。

德勤是如何搭建企业级的数据中台,以具备为企业提供全链路的数据解决方案的数据能力的?

德数据洞察平台(D. Data Platform)是德勤与亚马逊AWS团队合作,基于AWS丰富的数据服务组件,结合德勤多年专业数据业务应用经验,贴合实际的业务场景,从数据的“收”、“存”、“管”、“用”着手,搭建从原始数据燃料的筛选提炼,到快速高效地转化数据原材料,并结合AI建模与流计算输出,形成企业所需要的数字化动能,并最终能被应用到企业多样化的商业问题场景中,满足企业数字化洞察与决策需要的数据中台。

数据价值链:数据源选择——数据传输解析——数据存储——数据消费。

德数据洞察平台当前的“数据源”选择可支持“实时数据”、“离线数据”、“定时数据”,以及来自于互联网按需爬取的数据。平台支持各种格式和形式的数据,结合使用了AWS数据湖服务组件,将各类格式和形式的流数据、音频视频数据,文本数据、图像数据,结构化数据等通过特定的“数据传输解析”方式按数据使用的频度和不同应用场景,分别存储于不同应用分区内,这些分区包括数据报表应用分区、数据挖掘应用分区、元数据定义与数据搜索目录分区、以及数据湖存储分区。通过业务方的不同需求,获取不同数据,最终被用于应用数据服务、即席查询、机器学习、商业智能报表等“数据消费”场景中。

D. Data Platform根据数据的价值流向,集合不同的数据源,通过汇聚,摄入分层次的存储到一个数据的大仓库(即数据湖),针对不同数据使用方,从数据湖的不同层级抽取数据,并融合/挖掘各种适用特定商业问题分析洞察的数据,输出最终基于数据洞察的商业问题答案。

D. Data Platform通过提取在多个渠道中产生的海量数据,智能地处理这些横跨多个系统和的数据。平台利用不同的数据解析组件,解析转换各数据到数据湖。数据湖不但能存储传统类型数据,也能存储任意其他类型数据,当前数据平台下的数据源包括大众数据、微博数据、高德数据、以及来自于我们自身开发的各类应用数据。数据湖的存储是分层次的,数据按不同领域进行分类存储(例如用户数据、销售数据、行为数据、宏观数据等),通过对不同层次的数据做进一步的处理与分析后, 产生最终输出,供各类数据应用终端进行消费(例如数据接口调用,它能将不同的请求路由到相对应的微服务应用中,给此类应用终端提供数据洞察结果进行展示) 。

如何借助德数据洞察平台帮助企业解决商业问题?

德数据洞察平台提供一整套端到端的专业化数据服务,将数据资源有效转化为强大的数字化引擎助推力,为企业解决不同业务领域的数据相关问题,诸如精准营销投放、门店网络规划、产品销量预测、物流网络规划、门户网站线上用户行为分析等等。

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