数据中心平台的未来发展方向

数据管理是一套完整的组织、系统和技术管理行为。数据管理项目的范围通常包括：组织建设、数据安全、数据开发、数据质量、元数据管理、数据价值等模块。通过统一的数据口径，打破数据障碍，疏通各业务系统中原有拥堵的数据障碍湖，将其汇入数据平台的海洋海洋。

一些模型已经建立在数据仓库中，但只有当数据岛突破时，这些模型才能被称为数据资产。指标库标准化后，可组合成个性化的中间组件，以满足基于业务的指标需求和资产管理。

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其中，三个中心是存储中心、分析探索中心、业务授权中心；六种能力包括数据收集能力、数据集成能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个系统是安全运行维护系统和数据分析支持系统。三个中心、六个能力和两个安全系统都建立在一个云基础上，以满足企业私有化或混合云多云的部署形式。同时，灵活的组件式可插拔部署形式可以帮助企业更快地启动，并按计划逐步完善数据平台建设。

目前，框架中的大多数数数据中心平台都偏离了线。虽然我们有一些实时任务，但实时任务的比例仍然相对较低，实时任务在数据重用和公共计算逻辑方面做得不够好。未来，数据中心平台的构建可以将离线构建数据中心平台的方法论应用到实时链接中，构建实时数据中心平台，这是数据中心平台未来发展的重要方向。

纵观 IT 技术发展过程，从简单的企业管理系统数据分析到传统的企业数据仓库建设报告分析，到大数据仓库建设和数据分析，到基于数据湖的大数据仓库分析，到当前的数据平台，对于企业数据价值提取，企业使用技术源源不断地涌现，那么数据平台的未来发展方向是什么呢？

在大数据时代，数据的整个生命周期包括：数据生成、数据存储、数据传输、数据使用、数据共享和数据销毁。每个链接基于不同类型的数据，对不同的人员有不同的数据安全风险。数据安全可以通过一些技术手段实现。

未来，数据中心平台可以进行智能数据管理。基于数据中心平台构建的数据管理平台可以设置哪些分析指标，哪些维度可以根据数据中心平台构建。当用户提供指标时，平台立即呈现当前指标可分析的维度，甚至可以自动分析相应的维度。

现在我们建造的数据中台数据开发人员花了很多时间 ETL SQL 编码、ETL 在代码构建方面，未来数据中心平台的实现可以朝着自动代码构建和生成的方向发展，非技术人员也可以通过一些可视化操作完成自动任务和临时表的处理，这对开发人员数据开发和提高效率非常有帮助。

通过数据中平实现与生产相关的系统（MES，ERP）从管理和生产的角度，对能源绩效进行分析，为生产决策和节能措施提供数据支持。

报告：自今年以来，盐城大丰供电公司充分探索企业平台数据价值，开发应用基于区域行业和关键用户电力监测分析平台，通过行业电力特点和增长预测，为企业有序电力提供指导，促进企业业务风险控制，提高企业管理质量和效率的新高度。