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來源: 發布時間:2022-04-26 點擊量:0
前臺可以快速生成各種微應用;又可以將后臺系統中需要頻繁變化或是需要被前臺直接使用的業務能力“提取”到中臺層,賦予這些業務能力更強的靈活度和更低的變更成本,從而為前臺提供更強大的“能力炮火”增援。
數據中臺的概念是最早由阿里巴巴首次提出,是為了應對像雙十一這樣的業務高峰、應對大規模數據的線性可擴展問題、應對復雜業務系統的解耦問題,而在技術、組織架構等方面采取的一些變革,其本質上還是一個平臺,阿里稱之為“共享服務平臺”。
數據中臺對一個企業,起著至關重要的作用,可以讓數據在數據平臺和業務系統之間形成了一個良性的閉環。為什么這么說呢,不得不提到兩個概念“前臺”和“后臺”。
數據的聚集、加工的目的也是為了數據的服務,但是數據湖泊只是解決了聚集問題,在數據加工方面由于不可控制的需求變得異常繁重,由于數據的繁雜和混亂引入數據治理讓數據的加工更是舉步維艱。
SPAS采用的是基于面向服務的架構SOA理念的 “去中心化”的服務架構,所有的服務都是以“點對點”的方式進行交互。阿里之所以選擇“去中心化”的分布式服務架構,主要是考慮到擴展性。
因此,企業急需調整和改革供應端(生產制造和供應鏈),也就是需要一個統一真實的數據源來描述客戶,而不是任由客戶的不同維度數據由不同部門各自存儲,于是在這樣的場景下數據中臺應運而生。數據中臺跟之前大數據平臺最大的區別,在于數據中臺距離業務更近,能更快速地響應業務和應用開發的需求,更精準。
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比如現在銷售部門依賴于CRM(客戶關系管理平臺),售后部門主要看客服系統,市場營銷部門關心微信平臺,數據分析團隊使用各類數據分析工具…在這個過程中,各個企業分別都在用不同的方式來盡可能的利用數據產生的價值。
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