业务中台和数据中台的双轮驱动

业务中台和数据中台的双轮驱动。业务平台可以在业务场景中进行高质量的业务数据沉淀。为了使数据能力反馈业务，需要从业务场景入手，通过数据平台构建企业大数据处理分析机制，实现业务数据闭环，形成数字资产，构建银行差异化的核心竞争力。业务中心负责数据的收集和回流，而数据中心可以操作一系列大数据技术来提炼、加工、分析和应用数字石油，从而实现业务和数据的正螺旋上升。

同时，数据平台也是企业运营和控制的诊断器，可以积极识别企业流程、系统、数据和业务模式、业务和数据紧密结合形成螺旋上升模式，如产业财务链接，通过管理变革、数字授权加强业务扩张和管理升级双轮驱动，重塑企业财务组织模式，促进财务会计与管理会计的最大分离，使财务会计更加专业化，财务业务更加一体化。

学工管理系统

此时，数据中台已经跨越了企业的边界，与其他企业和行业的数据中台形成了网络和互动关系。企业的商业思维模式开始走向更高的阶段：基于数据的经验驱动和直觉模式。与服务型的旧经验驱动和直觉模式相比，生态型经验是一种量化经验，是一种基于对数据内部模式深刻认知的更高层次的直觉模式，是业务人员思维模式螺旋上升的另一个层次。业务人员对数据的理解将超越原来的行业，从更高更广的角度审视自己的数据，产生更深刻的洞察力。

首先，数据中心平台统一沉淀数据。当其他系统需要时，可以直接提供，以避免重复开发。业务人员可以从入口看到所有所需的数据。

帮助业务是数据工作的起点和立足点。数据中心项目的规划设计必须结合业务考虑，提高业务数据意识，实现数据和业务的双向积极反馈，共同实现业务目标。

从数据驱动企业务的角度分为决策和优化两个层次。最常见的决策级别是各种大屏幕、仪表板、报表和分析工具。为了提高数据查询性能，需要具备数据仓库的能力，搭建大数据平台。如果企业想实现数据的快速实施，那么你仍然需要有数据 Paas 能力，让企业快速满足业务创新能力。这就是为什么中大型的原因 B 端企业需要数据中台，AI 中台。优化级需要涉及一些数据 智能相关产品形式分析分为描述性分析、诊断性分析和预测性分析。描述性分析和诊断性分析属于决策级，优化级属于数据智能类，将涉及AI。让我们回到具体的场景，

本阶段的数据平台本质上仍然是数据仓库，与传统数据仓库的定位和功能没有太大区别。此时，企业的业务思维模式主要由经验驱动，主要由业务直觉驱动。数据没有与业务深度集成，企业的工作模式和思维模式也没有转变和升级。

其中，数据中心已成为新零售数字化转型的关键。众所周知，数据中心的本质是共享数据能力，避免重复轮子，抽象数据能力。