简单谈谈大数据平台和数据中心

请注意，这里不是简单说明标准的实施方法论，而是基于客户的需求和目标，在此部分详细说明基于数据中台当前产品的功能结构和部件，如何基于客户业务系统和数据现状，完成统一客户的统一视图交流，数据服务能力的开放

在大数据行业，最后想简单谈谈大数据平台和数据中心。上述广义大数据平台是企业级超融合概念，数据收集、存储、处理、分析等环节在技术结构和数据中没有明显差异，大数据平台满足以业务为驱动的建设模式和数据服务化条件，大数据平台一般被视为数据中心

杨辰韵:智能客户数据中台CDP可以说是我们产品矩阵的基础，2017年发表了IQ，也就是我们的机械学习算法模块。这是深入学习和机械学习的预测营销建模的算法组合。

在整个中台战略中，业务中台起着核心作用。业务中台建设的本质是从业务链的整体形势出发，通过企业实时、统一、在线的业务数据，实现全球业务的数字连接。另一方面，业务中台可以沉淀多个业务环节和链条所用的业务能力，形成共同的服务组件，以服务中心的方式支持前台不同业务的在线处理流程。解决了过去独立业务体系建设的各种弊端，避免了重复建设和资源浪费。

银行的核心系统从最初只能处理单一网站业务的单一版本，到实现在线，数据的集中和瘦核心的建设，到今天进入分布式、中台化、智能化的新阶段，每次变革和高级都离不开技术革新的强有力推进。

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数据治理框架包含数据目录、数据管理、模型管理、数据质量等4个模块。数据地图、数据资产目录、知识图谱及数据血缘的主要作用是为展示数据的属性及相互关系，因此都纳入数据目录模块。数据模型能提高数据中台对外部应用需求的反应能力，固化的中间模型数据需要专门管理。模型管理包括模型目录、模型血缘和模型地图。数据管理又可以细分为元数据管理、主数据管理、标签数据管理及源数据管理。数据质量管理模块按照制定的数据标准及数据稽核规则对数据中台中的数据进行质量管理。

李成江认为，目前数据中台路线运动员众多，不同厂商及其产品具有独特性，经过过过去几年的躁动，逐渐合理，处于比较良性的市场竞争结构。从出身区分，有三种以上的特点