数据中心和大数据分析平台的技术内容

注:谈到数据的维度，我们经常立即谈到数据中心和大数据分析平台的技术内容。但事实上，数据维度的核心仍然是数据驱动操作的思维变化。而且，这种驱动是实时敏捷的驱动，是对运营的持续优化改善。

结合前期调研的业务需求和数据现状，从宏观层面规划出数据中台的各个模块、各个功能部件所用到的技术总体架构图。总体架构由数据采集、数据存储、数据流、网络、部署、安全等组成。

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析，数据中心提供数据服务后提供给业务系统，目标是将数据能力渗透到各业务环节，不限于决策分析类场景。数据中心持续将数据资产化、价值化应用于业务，关注数据价值的运营。

如果以消费者为中心进行系列正确的市场营销的话，蚂蚁云数据中心通过全域数据中心解决方案面向品牌能力的基本能力，今年的双十一期间，很多品牌已经在此基础上自由发挥，增加了更多的场景和可能性。

数据中心可以释放数据基础设施，考虑如何利用数据解决业务痛点，提高公司效率的组织能力要求，也可以更加偏向于业务分析和结构能力、数据模型算法能力、创新应用产品设计和规划能力的发展。良品店副社长周世雄在接受采访时说。

另一方面，市场营销场景可以扩展到服务中。也就是说，通CC融合了通信中台的市场营销补丁功能，利用生产类新闻阅读率高的自然优势，之后追加市场营销内容补丁，提高市场营销内容的阅读率，为企业创造新的市场营销场景。同时，不同渠道不同产品之间也可以进行跨销售，据麦肯锡数据统计，成功的数字营销服务一体化可以提高银行跨销售的成功率160%。

(2)设计和建设数据中心的全球结构，数据向上、业务向下同步思考，复盖会员、产品、店铺、交易支付、供应链、公共六个数据域，建设会员中心、产品中心、店铺中心三个主题数据中心，统一消费者、产品、店铺数据的收集、加工和分析

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数据本身也是一项业务，它应该能够从业务中提供业务。这是数据中台应用层的核心解决问题。数据能源场景、一线部门和业务。在数据中台框架下，数据能力的应用有更大的发展空间。

数据流动:从业务数据进入数据收集通道，到进入数据中心台在各加工任务中流动，再到数据对外服务的过程，需要什么样的存储、什么样的技术处理等，这些步骤在设计时需要以数据流动的流程图的形式画出来。