我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化

发展到产品本身和产品服务并重,客户服务成为企业运营的生命线,数字经济时代呼唤客户数字化服务转型,重塑数字化服务新体系,数字化服务呈现在线化,

平台化,智慧化,透明化等特点。数字化服务转型策略为:服务意识的数字化转型,由被动服务向合作共赢的服务生态转变;

服务能力的数字化转型,由传统后置服务向个性化智慧服务转变;服务体验的数字化转型,由结果管理向全程体验管理转变;服务价值的数字化转型,由单纯服务向创造价值服务转变。

作为一名大数据工程师,深入参与了服务行业企业的数字化转型,从最早期的Excel表格,到后来企业级数据库的建立,发展到云计算,数据仓库技术,开始建设大一统数据中台,

积累了丰富的数据资源,再到数据资源的消费转化。每一次技术革新都见证了服务行业对数据价值认知的深化和利用能力的提升。

数据革命进化论:

1.数据仓库:原始积累-数据本能的思考

企业发展到一定规模,企业积累了大量的原始数据,为了更好的管理和利用数据,打破数据孤岛,以支持决策制定,业务分析和业务报告等,企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面,各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务,这个仓库就是数据仓库。

数据仓库(Data Warehoese)的特点:面向主题的、集成的、稳定的、反映历史数据变化的。

面向主题的:数据仓库是用来分析特点主题域的,所以说数据仓库是面向主题的。例如,电商行业的主题域通常分为交易域、会员域、商品域等。

集成的:数据仓库集成了多个数据源,同一主题或产品相关数据可能来自不同的系统不同类型的数据库,日志文件等。

稳定的:数据一旦进入数据仓库,则不可改变。数据仓库的历史数据是不应该被更新的,同时存储稳定性较强

反映历史数据变化的:数据仓库保存了长期的历史数据,这点相对OLTP的数据库而言。因为性能考虑后者统筹保存近期的热数据。

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化_数据飞轮

数据仓库采用分层结构。

ODS(Operational Data Store):定义为存储层,仅以技术手段(存储快照形式)保留历史数据,不作任何转换,与业务侧db实体保持同构。

DWD(Data Warehouse Detail):定义为明细层,对数据进行规范化(编码转换、清洗、统一格式、脱敏等),不做横向整合。

DWS(Data Warehouse Service):定义为主题汇聚宽表层,对DWD各信息进行联合整合。

TDM (标签层):

ADS:定义为应用层,面向业务需求进行定制开发。

服务行业数字化转型时间比较晚,但也积累了大量的业务数据,作为下一步更新迭代的原始积累,随着数据量的进一步爆炸和业务需求的多样化,数据仓库逐渐显露出其局限性。它虽然能够存储和管理大量数据,但在数据处理的实时性、灵活性和效率方面难以满足日益增长的需求。

2.数据中台:价值挖掘-数据组织的诞生

数据资源有了,但却分散在数据仓库中,并没有形成资源整合,为了解决这个问题,数据中台一度登上热搜榜,数据中台进行资源整合,减少重复造轮子的问题,实现了数据和业务的联系,使得各个业务部门直接共享数据资产,并且以数据为驱动,自上而下设计加速企业从数据到业务价值的转变过程。

下图为数据中台架构图,数据中台的总体目标是使数据产生业务价值。具体来说,企业可以通过建设数据中台构建各项能力,弥合数据供需鸿沟,使数据能够驱动企业提升经营效率、实现业务价值。 这一目标具体拆解开来包括快速响应数据需求、建设统一数据平台、打通企业数据资产、提供统一数据服务、数据直接参与业务、产生包括客户价值在内的企业价值等。

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化_数据_02

传统服务行业正式在这样的基础下,建立了这样的数据组织,为企业提供更多更高效的数据应用,打开了数据应用场景在传统行业的落地。

3.数据飞轮:进化循环-数据资产消费

有了好的平台,如何能让价值循环起来,收益更大的价值。“飞轮效应”这个词来源于亚马逊,是指只要能够利用客户数据为第三方开发出增值服务,就能支持公司持续地、免费地为客户提供更多的服务,而更多的服务会产生更多的客户行为数据。 同样,利用这些新产生的数据又能为第三方提供新的增值服务。在近段时间的大模型带动下,数据飞轮也被越来越多的业内人士所关注。

数据飞轮通过战略性地使用数据来加速增加产品或流程的势头。飞轮在旋转到自给自足的程度时会积聚能量。它使用信息来创建一个良性循环,在这种循环中,更多的数据会带来更快的学习曲线、更好的产品和更高的客户获取/保留率。有效的数据飞轮策略可以激发新产品创新、增加收入并提高利润。

它是一个自我维持的系统,专为数据驱动型企业设计,以利用数据收集、数据分析和行动之间的相互作用。作为第一步,企业从各种来源收集数据。然后分析这些数据以提取有价值的见解,用于做出明智的决策。这些操作的结果会产生更多数据,这些数据会反馈到飞轮中,使其加速。随着时间的推移,数据飞轮可以帮助企业改进他们的产品、增强他们的服务、个性化的客户体验或优化他们的运营,逐渐创造竞争优势。

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化_数据中台_03

传统行业的技术更新迭代没有那么快,但我所从事的服务行业已经意识到数据资产的重要性,也希望尽快能实现数据飞轮的落地,数据驱动业务,业务反哺数据循环起来的数据资产将为企业带来更长足的发展。

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

从数据仓库到数据飞轮,看传统服务行业的数字化转型进化

传统行业的技术更新迭代没有那么快,但我所从事的服务行业已经意识到数据资产的重要性,也希望尽快能实现数据飞轮的落地,数据驱动业务,业务反哺数据循环起来的数据资产将为企业带来更长足的发展。

数据进化脉络:从数据仓库到数据飞轮的出行业之旅

在应用数据飞轮后,出行频次可以提高20%,客户满意度提升15%,这些具体的指标都证明了数据飞轮的有效性。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:出行行业的技术进化

数据仓库、数据中台到数据飞轮的演变,标志着出行行业在数据驱动决策和运营方面的深度探索和创新。这一趋势不仅展现了技术的革新,更是企业战略思维和商业模式创新的重要体现。随着技术的不断进步,未来的数据飞轮将更为智能、高效和安全。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:金融行业的数据技术进化史

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮,金融行业的数据技术演进历程不仅见证了数据价值的不断挖掘和利用,也推动了业务模式的深刻变革和创新发展。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:电信行业的数据技术进化史

电信行业的数据技术进化史,体现了从数据整合与分析,到数据治理与实时处理,再到动态迭代与智能优化的转变过程。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:电子商务行业的数据技术进化史

我想分享的是电子商务行业的数据技术进化历程,从最初的数据仓库到数据中台,再到如今的数据飞轮。这一进化不仅反映了技术手段的进步,更体现了企业在数据战略、业务决策和用户体验优化方面的全面升级。

电商数据进化史:从数据仓库到数据飞轮的转变与挑战

本文将从技术发展的视角探讨电商在大数据时代的三个转折点:数据仓库的构建与演进、数据中台的兴起及功能扩展、以及数据飞轮对于商业智能的全新诠释。

数据技术革命来袭!从仓库到飞轮,企业数字化的终极进化!

从数据仓库到数据中台,再到数据飞轮,我亲身经历了数据技术的飞跃发展。这些进步不仅体现了信息技术的突破,更表明了企业对数据价值的日益重视。

数据技术在游戏行业中的演化:从数据仓库到数据飞轮

在当今数字化时代,数据技术的进化实况尤为引人注目,尤其是在竞争激烈的游戏行业。游戏企业逐渐从初级的数据收集和存储,演变至复杂的数据分析和应用,形成了一种高度动态和互动的数据处理模式,即“数据飞轮”。

数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

从数据仓库到数据中台,再到数据飞轮,每一步技术革新都为数据的有效管理、分析和应用开辟了新的路径。本文将探讨这一进化过程,并分析它们之间的关系及各自的技术特点。

数据飞轮的崛起:从媒体行业看数据仓库到数据中台的演进

从数据仓库到数据飞轮,媒体行业的数据处理已经发生了翻天覆地的变化。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:医疗健康行业的数据技术进化史

今天我想分享下从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:医疗健康行业的数据技术进化史,也是这篇文章主题。我亲眼目睹了医疗健康行业的快速发展,以及随之而来的海量数据的生成与积累。

社交行业中的数据进化故事:从数据仓库到数据飞轮的技术变革

本文将探讨这一行业中数据飞轮如何赋能自动化营销、新用户激励以及全链路营销等业务场景,并通过实例分析展示数据驱动策略的有效实施。

从数据仓库到数据中台再至数据飞轮_文娱业的数据进化之旅

文娱行业的数据之旅仍在继续。随着技术的不断进步和创新应用的不断涌现,我们期待数据飞轮在未来拥有更广阔的舞台。

我眼中的金融行业数据技术进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

从早期的数据仓库到如今热门的数据中台,再到以“数据飞轮”理念为核心的智能化分析体系,每一次技术迭代都带来了前所未有的改变。

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:数据技术的进化之路

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮,数据技术的演进不仅是技术创新的体现,更是企业适应数字化转型的必然结果。

医疗数据的技术进化:从仓库到中台再到数据飞轮

数据仓库(Data Warehouse)是医疗数据管理的主要方式。它帮助医疗机构整合来自多个部了的数据,并提供对历史数据的深入分析能力。例如,在医院中,不同科室的数据可以通过数据仓库统一管理,诸如患者病历、药品库存等信息都会被整合存储,从而

旋转而上:从数据仓库到数据中台,再到图形化的数据飞轮

数据仓库的革命虽然启动了企业数据整合的第一步,但数据中台的提出和实践让数据流动起来,为业务创新提供了动力。数据飞轮的概念和应用则是在此基础上的再进化,实现了数据流程的自动化和智能化,让数据真正成为企业持续发展的推动器。

数据技术进化的见证者:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

数据仓库、数据中台到数据飞轮,每一步技术的演进都深刻改变了我们理解和运用数据的方式。

数据技术的迭代与进化:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

数据技术的发展过程,是从数据的汇聚到数据与业务深度融合的过程。

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录