【19页PPT】数据中台规划评价体系.pptxVIP

数据中台是数据服务的“工厂”，对于业务的价值是“加速从数据到价值的过程，提高企业的响应能力“。在前台业务系统和后台数据系统之

间构建了一条数据和能力的通道，为前台的业务某省市场人员、运营人员与后台的数据专家、算法模型专家、人工智能专家的工作衔接形成一条强有力的支撑纽带，业务团队专注于产品的具体逻辑与业务管理流程，数据专家专注于加速从数据到价值的过程，提高对业务的响应能力。这样一个快速通道、纽带，为企业的数据体系注入了新的活力。;

l数据中台首先是个企业管理的概念，数据中台是一种独立的组织形态，它提供三个方面的东西：共享的数据服务、集中治理数据资产、用数据改造业务

l数据中台理解误区：数据中台不等于数据平台，为什么很多人在谈到“数据中台”的时候都谈到技术呢？因为在信息化时代，负责数据中台的组织需要利用电子信息相关的技术工具来维护数据、并提供数据服务所以很自然的，数据中台就会从一个企业管理概念过渡到技术概念。数据中台和数据平台的区别在于是否以数据驱动业务为目的，并不是所有的数据平台都有此目的。中台是组织形态，平台是应用形态。

l数据中台应该出现的时机：当企业正在数字化转型过程中，并且简单的、侵某省市场推广不再奏效时，才适合聊数字化驱动前线业务的高速创新增长，也正是在这个时间节点才会出现“数据中台”这样的概念。;

n未来企业的业务运营，从操作本质上来讲就是加工和处理数据。数据中台就是企业的数据服务工厂，完成从数据到

价值的加工过程;;;;;;;;

1、数据中台提供两类服务：

一类是数据资产目录，数据探索，数据分析等服务，让业务和应用部门的人员能够在数据中台上协作的使用数据。

一类是数据服务，让各个业务系统能够调用这些服务，包括决策分析类的非实时服务和实时的嵌入式交服务。

2、对应到这两类服务，数据中台的团队应该包括以下三组：中台运营团队：

将整个数据中台的服务和功能作为产品来运营??对应的绩效是用户满意度，用户存留，这些用户相关的指标。

中台开发团队：

负责数据中台的功能层开发，包括平中台本身的架构，中台上的应用（客户服务，业务监控等）功能的开发，对应的绩效是功能的稳定性和客户的满意度。

数据服务开发团队：

负责数据中台之上的数据服务的开发，包括数据处理链的开发，服务的开发等，对应的绩效是数据服务的稳定性，性能和客户的满意度等。

3、企业评价数据中台的标准：

数据中台服务的客户，也就是业务系统的满意度。那么如何度量业务系统的满意度呢？我们认为，标准很简单，也很清晰，那就是数据中台提供的的数据服务被业务系统，被业务人员使用的频率。业务人员和业务系统调用多的服务，一定是对业务更有帮助的数据服务。;

n数据中台体系评价：从图中可以看出，目前数据中台可提供一定数量的服务并覆盖相关场景，并且在数据质量及服务稳定性方面处于

行业中流水平，但在核心指标数据服务使用率上还与行业先进指标有较大差距

数据服务数量;

采集能力存储能力;

民生银行大数据体系架构设计与演进：

在整个规划的指导下，按照不同阶段的主力需求，民生银行大数据建设可以简单分为三个阶段：

第一个阶段是面向客户的在线存储查询阶段：

银行有很多面向客户的数据，数据积累非常快也非常多，以流水数据为例，为了保证系统服务质量，通常是缩短可查询的周期，依托大数据的海量数据存储能力，基于分布式体系构建了历史数据管理平台来满足业务场景中海量数据的存储和查询服务需求。

第二个阶段是离线的批量数据计算及智能数据分析阶段：

在2015年全面启动凤凰计划建设后，各领域系统性的梳理了业务战略和实施策略，配合凤凰计划中数字化战略的落地，业务流程和模式中涌现出大量的批量数据加工计算和结果数据服务的应用场景。在这个阶段根据数据流转周期和服务场景，结合整体的数据管控需求，建立了企业级数据开发模型，逐步推动和完善了全行统一的数据服务中台，先后为数十个业务场景提供数据支持。同时随着数据中台的成熟，原始数据的积累，基于数据的机器学习人工智能分析等场景逐步涌现，为了降低新技术的使用门槛，快速迭代场景下的机器学习算法模型，在这个阶段同步建设了可视化的机器学习平台，对接数据中台，为个性化推荐、风险预警及运营多个领域内的细分场景提供服务能力输出。

第三个阶段是全面推动在线实时数据计算及分析阶段：

随着批量数据体系的成熟，业务场景对实时数据的需求迅速涌现，我行科技启动了全面的实时数据体