海量数据和各种业务场景导致数据中间数据量大幅增加

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海量数据和各种业务场景导致数据中间数据量大幅增加，积累了丰富的数据指标。需要应用智能技术提供通用智能服务，为业务决策提供直接辅助场景。常见的智能应用场景包括商品销售预测、千人推荐算法、营销活动预测等。同时，智能技术算法可以降低前端员工使用数据的门槛，提高整体工作效率和生产效率。

CTO/CIO在选择性能中台时，CTO/CIO应该考虑架构是否具有前瞻性，是否能与技术变革带来的架构和功能变化相兼容。数据中心应该是开放的，能够满足企业的各种需求，具有通用性，能够满足各种技术和应用开发的需求，保证数字化转型的真正落地。

事实上，数据中心是技术的概念，也是企业管理的概念。数据中心位于前台和后台之间，是一个企业级的数据共享和能力再利用平台。通过整合海量、多源、异构的企业数据，为业务前台提供数据资源和能力支持，实现数据驱动的精细化运营，是一系列数据组件或模块的集合。

Akulaku反欺诈中台算法负责人黄宏主要负责公司的反欺诈策略，针对金融风险控制和电子商务风险控制，使用图形数据库处理具体的信用和反欺诈问题。

谢晨：对于数据中台的价值，我们关注几个方面。一是数据的标准化程度，二是数据的有效覆盖，三是数据的粒度。从部门考核到团队考核，再到个人考核，这就是不同的粒度。

一是介绍了数据服务平台的相关背景，包括大数据市场规模介绍、数据中心的发展趋势、金融机构建设数据服务平台的迫切需求；讨论了金融机构数据中心建设的关键要素，以及如何利用数据服务平台帮助金融机构实现数据价值的实现；二是数据服务平台SmartDSP的详细介绍，包括平台定位、功能架构、技术架构、服务管理流程演示；第三，数据服务平台在。

首先是数据处理层面。第一年，科技数字中心支持多样性、海量数据高性能的分布式存储和交换，并通过实时端到端数据流连接企业设计、生产、物流和服务等各个环节的数据，然后借助清晰的数据地图和形象直观地展示数据及其关系，方便用户讨论、探索本质、发现问题。这一系列优势是企业数字智能运营的前提。

二是多点是一站式全渠道数字化解决方案。一站式系统是多个供应商，可能有商品、商店、不同供应商系统之间的开放比较复杂，在大数据应用方面，很难集成多个系统。多点这种一站式模式，业务中间站和数据中间站融为一体，数据统一，基于大数据智能化，是一站式全渠道数字零售的好处。

数据分离使得难以形成共享的数据服务能力或平台，成为企业数字化转型的最大痛点。因此，如何构建数据资产体系，释放数据资产价值，如何建立数据中心，解决数据孤岛和数据烟囱问题，成为转型的关键。

国泰君安证券首席信息官俞峰以券商数字化转型的实践与探索为题，认为数字化转型是在全渠道、全场景、全环节下实现业务数据化和数据业务化，开放数据、流程、场景，优化信息流、资金流、物流等。，实现迭代、系统、全面的变革。推进数字化转型，要做到以下几点:一是优化客户体验之旅，提升以客户为中心的营销和服务能力(如实现线上智能APP、线下智能网点、发展智能客服、智能投资等)。);二是创新产品和服务，促进业务创新，降低成本，提高效率，防范和控制风险(如构建数据驱动的综合风险控制体系)；三是打造数据、技术、业务中心，打造平台型能力；四是布局金融技术、M&A、跨境合作，成立金融技术子公司。

目前，制造企业普遍尝试实施数据智能项目，开始建设数据仓库、数据中心等软硬件基础设施。同时，还引入了数据治理相关技术手段，包括数据中心、主数据系统等相关系统，实施了数据可视化等应用。然而，在数据智能落地的最后一公里过程中，围绕数据的编辑、存管和分析应用，仍然存在许多技术和管理上的痛点和难点，阻碍了数据智能技术的大规模落地。