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发布日期:2022-03-28 来源:
大数据技术的“重装再生”
大数据的数据开发平台对于大数据技术的重要性,相当于是对各类庞杂的大数据技术的再集成、再抽象和面对最终数据开发者和使用者的可视化体验。实际上在大数据技术之前的数据库和数据仓库时代,就已经有了各类数据开发工具,而大数据的数据开发平台不仅是替换之前数据库和数据仓库的各类数据开发和管理工具,更是在此之上面向数据资产的治理平台以及面向业务的支撑平台。
蒲继强把大数据的数据开发平台发展历程,归于四个阶段:首先,在关系型数据库和数据仓库时代,当时就有业界所熟知的PowerCenter等数据开发工具,解决从数据开发、采集到整合加工以及任务调度等问题,但是缺乏统一的数据服务和模型设计。
在第三个阶段存在的问题,就是在数据建设的过程中,不能制定数据规范和标准,也就是以数据质量为代表的数据资产管理与治理。现在很多大企业的数据量越来越多,数据源范围不断扩大,数据治理特别是数据质量管理,就会成为一个很大的问题。
于是,就进入了第四个阶段,也就是从一站式数据开发向数据开发与数据治理并行的方向发展。蒲继强认为,在数据开发的过程中,同时进行数据治理,包括数据质量、数据安全等规范统一起来,有利于后面的数据业务化和场景化。特别是在数据开发过程中就已经实现了数据的标准化了,后期也就不需要再花大力气重新进行数据治理。
当前,正处于大数据的数据开发平台的第四个阶段,也就是一站式数据的开发与治理平台,这也是中国信通院在今年增加数据开发平台评测的重要背景。
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与业界已有面向分析的数据管理方案不同,面向业务的数据中台与业务中台相生相伴,而在此逻辑下诞生的、面向数据中台的数据开发平台和数据资产运营平台又是相生相伴,因此云徙科技的数据开发平台即云徙科技数据研发平台,就是在这样一个大逻辑下的产物,或者说是由业务中台和数据中台“倒推”出来的数据开发平台。
云徙科技的数据开发平台是数据研发管理平台的一部分,数据研发管理平台又是数据中台的一部分。云徙科技数据研发管理平台包括数据开发平台、数据资产管理、数据服务、ID-Mapping、标签平台和自助分析等组成部分,而云徙科技的数据研发管理平台与数据资产运营平台是相辅相成的。云徙科技的数据资产运营平台包括了数据源、主题域模型、标签模型、算法模型等组成部分,完成了数据资产的治理和运营,向上支持新零售等场景的交易智能、营销智能、服务智能等分析、决策和应用。这些构成了云徙科技的数据中台。
总结而言:随着中国快速推进数字经济建设,将数据资源纳入新型生产要素,中国的大数据技术方案也在快速转向支撑业务的业务技术方案而非单纯面向技术的技术方案,这个方案的一个落地形式就是数据中台。数据中台打通了企业前期信息化建设出现的数据“烟囱”,无需对业务系统进行大规模改造,就可以支撑新型企业和产业互联网应用,以及相应的业务中台。而面向数据中台的数据开发平台,是企业数据战略的关键核心,一站式解决了数据开发建模与数据资产运营,结合低代码和云原生等最新技术,真正帮助企业“唤醒”大数据、激活数据要素,实现从数据资源到数据资产,建立基于数据要素的数字经济新商业模式。