生产单位团队:将数据中心和业务中心的管理

生产单位团队：将数据中心和业务中心的管理数据整合到具体的细分业务中，完成数据双胞胎场景中的业务数据整合，及时预测设备生产变化的结果，提高服务细分业务单位的生产效率；

主要数据是指参与业务事件的主题或资源，是具有高业务价值、跨过程和跨系统重复使用的数据。虽然一般认为主要数据的构建不在数据系统构建的范围内，而是面向业务系统，但主要数据深刻影响了数据分析的质量。我们经常发现，在不同的业务过程中，相同的物理识别是不一致的，最终导致跨业务流程的联合分析。一般来说，有两种方法可以统一企业的全球物理数据识别。一是确保业务系统生成的数据本身通过主数据统一。第二种方法是通过算法映射在数据中心平台内进行转换和连接。但前者是根本原因，后者是症状。

结合过去帮助100多家行业龙头企业建设数据中心平台的经验，系统总结了一套可实施的数据中心平台建设方法论。这本书受到了许多行业专家的高度评价和推荐，包括阿里巴巴集团的联合创始人。

如今，随着金融创新的不断推进，商业银行的业务规模不断扩大，如何有效地存储、处理和利用大量数据是一个巨大的挑战。通过现场开发和智能运维，了解市场需求，致力于巩固金融机构业务转型的数据基础。与传统的竖井系统相比，先进的数据中心平台解决方案采用集中的微服务、云计算架构，以标准化、服务、组件、自动化模式，通过IT搭建平台，业务唱歌，实现数据与业务的深度融合，促进数据增值。同时，在项目建设中使用SharkData该组件是先进数通自主研发的企业级智能数据研发管理平台。

本书由国内数据中台领域的领先企业数兰科技正式制作。几位联合创始人亲自撰写。7位作者是资深数据人，其中大部分来自阿里巴巴数据中台团队。

随着数据技术架构和方法论的完善，现阶段数据平台建设的难点更加集中在如何将成熟的技术方案与行业和企业的实际情况和特点相结合，即企业需要制造商的个人咨询和规划服务，以充分发挥数据平台的效率。

数据平台是一个需要持续运行的长期项目。京东云通过资源整合、集中配置、沉淀能力等逐步实施机制，实现了企业系列数据组件和模块的集合，并结合业务场景各阶段的需求。

她建议进一步健全地方性信用数据中台，充实信用数据。交通银行基于大数据局的数据中台开发了“政交汇”系统，但受限于数据尚不全面的原因，无法进行更加全面精准的信用分析。她建议由政府牵头，统一指挥，继续完善企业信用信息基础数据库建设，明确数据标准和归集周期，汇聚更多的政府部门和公共事业单位数据，特别是税务、用电、用水、政府采购、海关进出口贸易、企业经营、招聘、融资等结构化或非结构化数据，使金融机构在作信用分析时，数据更全面，评价更精准。