总结了一个数据中台收益框架,掌握这些内容有什么用?

总结了一个数据中台收益框架，该框架包括两个维度、九个细分项。掌握这些内容有什么用？最核心的是找到我们建设数据中心台的目标，指导这9个项目，明确价值和方向，找到应用场景，以此为牵引建设自己的数据中心台。

多年从事金融业数据应用计划、数据管理，从企业级数据管理、数据仓库(大数据平台)建设、数据中心到AI数据应用，具有丰富的产品计划设计和项目管理经验。

同时，4个系统的数据都实时上传到数据中心，从数据中心进行统一的数据总结和分析。例如，如果某个技术参数发生规律变动，数据中心可以通过分析发现，立即反馈给工厂，指导生产分析的原因。飞鹤信息化中心的基础结构和智能制造经理蒋朝福补充道路。

在数据中心，江敏说:中国信息化经过30年，随着硬件和软件等基础设施的不断完善和成熟，企业积累的大量数据就像一个巨大的金矿。数据中心的作用是资产化这些数据，迅速持续使用数据。

有了核心思想，如何开始数仓建设，数仓建设者是技术专家，也是大部分业务专家，采用的方式是需求推进数据建设，由于数据中心，各业务知识体系集中，各业务数据不分散，数仓建设速度加快。

当然，物极必反。在过去的两年里，这种横向拉伸也有一些非常极端的例子，即时尚、运动和数据中心。最后，没有什么可做的，因为没有明确内涵的中心建设是极其危险的，投资很大，价值兑现周期很长。然而，只有从视角来看，中心建设才有意义。只有当它具有全面使用的潜力时，中心建设才有定制的空间。节奏不能控制成绩的话，会给前台带来很多成本，如果中途没有生产的话，如何支撑持续的外部压力是挑战。这种情况下，中台在自身企业到底要长成什么样子？还没有想清楚，就冲着大中台的理想理念往里冲，必然是水土不服的，没有什么东西或者说它的理想状况就靠一个概念就能达成的，这也是为什么我们不希望去提很多时髦的提法，更多的是去关注它的内涵的原因。

数据中台建设，始于数据治理，数据治理的难点在于数据贯标。由于银行过去对数据价值的认识不足，对数据管理不重视，目前数据质量差，大规模数据应用前必须管理数据，数据管理必须制定数据政策、管理规则、信息标准。然后贯彻相关政策、规则和标准，简称贯彻。数据标准的制定相对容易，难点是贯彻。

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但是，现在有多少企业实现了AI驱动？我认为AI是基于数据的，现在能够实现数据驱动的公司很少，更不用说AI驱动了。如果不是大规模的AI应用场景，其实AI中台构建的意义并不大。

之后，面对企业和基础支持的问题，与电气商务企业面向顾客的维度相比，传统企业的业务价值链很长，在企业中很难成为中心，但是管理中心是共通的，机会很大，所以在员工和合作伙伴的服务方面需要基础的数据支持。

科学数据的加工处理可以与大型数据软件(数据中心)相结合，但另一种更有效的方法是基于VM/docker的云分析服务，一些常见的科学数据分析软件甚至编程环境，提供在线互动服务。