久等啦! 2019 年第一篇 让我们从认真学习数据中台开始~ 你准备好了吗? 文 | 铁叫兽 编辑 | 刘能 本文约 1275 字,预计阅读时间 3 分钟 铁叫兽 10年 数据相关经验,曾在阿里从事过DBA、数仓、数据解决方案,主要经历了阿里去IOE和集团数据中台的研发落地,目前在数澜从事解决方案相关工作。 1 在解决你是否需要数据中台这个问题之前,让我们先理理它究竟是什么。 它是工具?是方法?还是组织架构?我的回答是:都不仅仅是。 数据中台包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。 企业所属行业不同,经营策略不同,从而数据场景也千差万别。再加上企业人员运用数据的能力参差不齐,这就导致了每一家企业的数据中台都是独一无二的,不是购买一个所谓的数据中台工具就能解决的。当然合适的工具是可以降低企业应用数据难度的,这是强调的是「合适的」,而不是「高级的」。 既然每一家企业的数据中台都不一样,那市面上是否有成功案例可以借鉴? 有,阿里巴巴是目前成功实施数据中台项目的企业,也是第一个提出数据中台概念的企业,这里有必要简单了解下这段历史: 备注:主要通过四个维度回顾阿里巴巴在 2015 年之前在数据中台的建设演变,不能再说了 2 回顾这段经历你会发现,它的出现基于以下前提: 1)丰富的数据维度 TCIF & IDMAPPING,淘宝消费者信息工厂和用户识别,打通了阿里集团所有相关业务域,建立了几千个标签来刻画用户画像。比如:你的真实性别、购物性别、音乐风格偏爱是「R&B」、你的线上购物行为特征是「爱薅羊毛还是财大气粗」等等。 2)多个大数据场景 数据服务支撑了阿里妈妈、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景,每天都有上亿的调用次数。通过业务效果反馈,进而不断优化调整数据和模型。 根据以上两点,下面列举几个简单的例子: 主要通过 APP 运营专业类内容收取广告费,提供免费的 WIFI 服务吸引顾客,随着 DAU 的增加,需要给用户提供个性化内容。 大数据场景:目前比较合适的是启动一个内容推荐类的算法项目,但在可见未来的情况下,没有看到更多数据场景。 主要通过在线下门店和线上互联网的方式进行水果销售,目前门店数量已超过 1000 家。需要用大数据来精细化运营用户和商品,目前已经搭建了大数据平台构建了数仓。 |
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