随着新的技术和企业发展模式的创新,企业数字化转型势在必行,而在数字化转型中建设数据中台是支撑数字化转型的重要基础。企业在数据的运用中通常会存在一系列的痛点,总结起来,可以概括为以下5大类:
面对上述问题,数据中台是如何解决的?
提供统一的数据服务平台和自助分析系统,快速响应各种数据需求。
由此可见,企业在建设数据中台的过程中如何选择技术能力至关重要,元年科技通过丰富的实践经验,总结出推动数字化转型的数据中台通常具备十大技术能力矩阵,分别是数据服务能力、数智运营组件能力、指标体系、标签体系、多维决策建模、数据开发、数据储存、数据集成、数据资产管理和平台管理能力。
其中,数据开发、数据资产管理,数据储存是数据中台技术能力矩阵中的核心能力。
1、数据开发:数据价值提炼的工厂
随着企业的转型和新业务的快速发展,企业原有系统中的数据开发效率已不能满足企业的需要,急需一种新型的技术手段解决当前数据开发效率慢的问题,来满足企业新业务发展的需要。
某金融企业之前把数据全部储存在传统的数据库中,但随着企业新业务的不断增加,所产生的数据也在递增,大量数据的处理性能低下。另外已有的数据处理任务也不断增多,对任务管理带来了新的挑战,迫切需要一种新技术手段来解决,否则诸多业务和决策都将时效延迟,失去该企业在市场中的竞争力。
为解决上述问题,提升企业数据处理效率,缩短需求响应时间,数据中台提供了以下三大开发能力:
(1) 提供了各种系统集成的组件,可以通过简单配置即可进行同表同步,节省大量开发时间。多节点分布式的并发采集,性能倍增。
(2) 针对复杂的数据开发提供了可视化数据流开发平台,支撑不同开发方式的组合开发,提供图形化数据链路调度配置。基于分布式计算引擎,性能可以根据数据量和任务量进行方便的扩展。
(3) 面对时效要求高的数据处理要求,提供了实时数据流开发平台,简单的SQL编码就可以实现业务系统数据实时对接,大大提高了实时数据的开发效率。
除此之外,还可以利用数据进行业务上交叉的分析,尝试不同业务之间的融合创新,产生了新的业务价值。
2、数据资产管理:让企业的数据资产井井有条
企业面对繁杂多样且海量的数据,如果不形成数据资产并且进行管理,就无法发挥不出数据本身巨大的价值。如何确保数据质量,又方便使用,是企业面临的一个巨大挑战。
某地产企业内部错综复杂的系统和多种数据口径,让数据管理人员深陷数据校对的痛苦中。数据中台的数据资产管理能力,提供数据治理等一系列数据管理工具,在保证数据质量的同时又方便了数据的使用。主要包含以下几部分功能模块:
同时,数据资产管理搭配数据治理方法论双管齐下,全面确保高质量的数据结果,不但免于每月对数之苦,更可以方便快捷的使用数据。
3、数据存储:让企业轻松存储和使用数据
面对数据的爆炸性增长与重要数据,高性能的数据处理成为了企业迫切要解决的问题。越来越多的应用场景对性能要求大幅提高,如实时大屏,沙箱演练,海量数据分析等等。
某金融企业,每日需要处理海量的行为数据,对数据中台的数据处理性能和数据存储便捷的扩展能力特别关注。针对此种情况,数据中台应具备多种数据存储方式。
元年提出的十大技术能力矩阵聚焦数据中台本身的架构和技术逻辑,将可用数据汇聚起来,是构建企业“经营大脑”的核心,通过数据和算法实现企业“经营大脑”与“业务四肢”的联动,实现经营模拟、业务洞察、智慧决策和跟踪执行的数字化经营管理闭环。
点击链接,获取数据中台白皮书https://host.huiju.cool/p/70a57
好文章,需要你的鼓励
在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上,一场以“AIGC创作新范式——双脑智能时代:心智驱动的生产力变革”为主题的分论坛,成为现场最具张力的对话空间。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
Linux Mint团队计划加快发布周期,在未来几个月推出两个新版本。LMDE 7代号"Gigi"基于Debian 13开发,将包含libAdapta库以支持Gtk4应用的主题功能。新版本将停止提供32位版本支持。同时Cinnamon桌面的Wayland支持持续改进,在菜单、状态小程序和键盘输入处理方面表现更佳,有望成为完整支持Wayland的重要桌面环境之一。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。