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
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。