前言

哈嘍，大家好，我是一名大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，數(shù)據(jù)在企業(yè)發(fā)展中的角色不斷演進。從數(shù)據(jù)倉庫為企業(yè)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)存儲和初步分析，到數(shù)據(jù)中臺致力于打通數(shù)據(jù)壁壘實現(xiàn)高效利用，再到數(shù)據(jù)飛輪構(gòu)建起數(shù)據(jù)的動態(tài)循環(huán)生態(tài)，這是一段充滿創(chuàng)新與突破的數(shù)據(jù)發(fā)展之路。下面我將以我所了解到的知識來講一講數(shù)據(jù)技術(shù)進化史。

數(shù)據(jù)倉庫：輔助決策數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)倉庫是一種用于存儲和管理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，主要用來幫助企業(yè)有關(guān)主管部門和業(yè)務(wù)人員做出更符合業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)律的決策。它是一個集成的、面向主題的數(shù)據(jù)存儲，從多個源系統(tǒng)中提取和整合數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策和分析提供支持。而且它并非是一個單純的數(shù)據(jù)存儲場所，而是經(jīng)過精心設(shè)計和構(gòu)建，以滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)的查詢、分析和決策需求。怎么樣，有沒有很感興趣呢?來接著往下看。

那么分層架構(gòu)怎么分層呢?從核心思想上分可以分為：數(shù)據(jù)源à業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層à公共數(shù)據(jù)層à應(yīng)用數(shù)據(jù)層DWA。如下圖所示：

分層后的數(shù)據(jù)倉庫為業(yè)務(wù)分析師提供了更靈活的數(shù)據(jù)探索環(huán)境。分析師可以在不同的數(shù)據(jù)層進行嘗試和探索，從基礎(chǔ)的明細數(shù)據(jù)到匯總的數(shù)據(jù)，根據(jù)分析的目的和問題的復(fù)雜程度選擇合適的數(shù)據(jù)層進行操作。例如，在探索市場趨勢時，可以直接從 DWS 層獲取歷史銷售數(shù)據(jù)的匯總信息進行初步分析，如果需要深入了解具體的交易細節(jié)，那就再進一步深入到 DWD 層獲取明細數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)中臺：整合共享驅(qū)動創(chuàng)新

然而，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，對數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景提出了更高的要求。這時候，數(shù)據(jù)中臺就應(yīng)運而生了。那么下面，我們來講一下數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)中臺是一個整合了企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源的綜合性平臺。它就像是企業(yè)數(shù)據(jù)的 “加工廠” 和 “調(diào)度中心”，這個比喻還是很形象的哈，因為他一方面從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)，并進行清洗、轉(zhuǎn)換、存儲等操作，把雜亂無章的數(shù)據(jù)整理成標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、干凈且易于使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn);另一方面將這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行封裝，形成可復(fù)用的數(shù)據(jù)服務(wù)，靈活地提供給前臺的業(yè)務(wù)部門，無論是進行精準(zhǔn)營銷、優(yōu)化客戶服務(wù)體驗，還是進行產(chǎn)品創(chuàng)新等業(yè)務(wù)場景，都能快速調(diào)用相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。同時，數(shù)據(jù)中臺還能打破數(shù)據(jù)孤島，讓數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部高效流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和復(fù)用，使企業(yè)能夠更高效地挖掘數(shù)據(jù)價值、快速響應(yīng)市場變化，從而在競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中獲得優(yōu)勢。聽起來厲害吧?

那么下面這張圖是數(shù)據(jù)中臺的邏輯架構(gòu)圖，可以看到數(shù)據(jù)中臺的核心架構(gòu)圖主要包含幾個關(guān)鍵部分。最底層是數(shù)據(jù)采集層，這里有豐富多樣的數(shù)據(jù)源，像企業(yè)內(nèi)部不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及外部第三方的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)采集工具如 ETL 從這些數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，將多格式的數(shù)據(jù)進行初步處理。

數(shù)據(jù)飛輪：循環(huán)增效價值裂變

雖然數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)中起到了承上啟下的作用，它向上支撐企業(yè)的決策分析，向下服務(wù)于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求。但隨著企業(yè)數(shù)字化進程的深入，我們需要一種更強大的機制來推動業(yè)務(wù)的持續(xù)變革和創(chuàng)新。這就是數(shù)據(jù)飛輪的意義所在。那么什么是數(shù)據(jù)飛輪呢?簡單給大家講解一下，數(shù)據(jù)飛輪是一種基于數(shù)據(jù)的持續(xù)循環(huán)和迭代的理念。它起始于對各類數(shù)據(jù)的收集，這些數(shù)據(jù)可能來自業(yè)務(wù)運營的各個環(huán)節(jié)、客戶的行為反饋以及市場的動態(tài)信息等多元的數(shù)據(jù)源。收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過整合與分析，從中挖掘出有價值的信息與洞察，比如發(fā)現(xiàn)客戶的潛在需求趨勢或者業(yè)務(wù)流程中的瓶頸環(huán)節(jié)。基于這些洞察，企業(yè)可以快速做出決策并采取行動，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、推出新的產(chǎn)品或服務(wù)，或者改善客戶體驗。而這些行動又會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，新數(shù)據(jù)再次進入到這個循環(huán)中，不斷積累、分析與應(yīng)用，每一次循環(huán)都如同給飛輪增加動力，使企業(yè)的數(shù)據(jù)利用能力越來越強、業(yè)務(wù)決策越來越精準(zhǔn)、業(yè)務(wù)發(fā)展越來越高效，從而推動企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的軌道上加速運轉(zhuǎn)。

數(shù)據(jù)飛輪雖有諸多優(yōu)勢，但也存在一些缺點。從數(shù)據(jù)管理角度看，它面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險，存在數(shù)據(jù)污染問題。由于數(shù)據(jù)飛輪的數(shù)據(jù)來源豐富且在循環(huán)中被反復(fù)利用，若某個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量把控不好，像數(shù)據(jù)錄入有誤或格式不規(guī)范未被及時處理，低質(zhì)量數(shù)據(jù)就會在循環(huán)中傳播開來。例如電商企業(yè)中，客戶信息采集時若地址填錯，后續(xù)營銷、物流等環(huán)節(jié)都會受影響，錯誤數(shù)據(jù)不斷傳遞進而污染整個數(shù)據(jù)系統(tǒng);而且隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)積累，數(shù)據(jù)治理難度也會不斷增大，數(shù)據(jù)的存儲、清洗、整合等過程會變得更為復(fù)雜，要耗費大量的人力和物力來維持?jǐn)?shù)據(jù)飛輪的正常運轉(zhuǎn)。

總結(jié)

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)利用理念的不斷演進。數(shù)據(jù)倉庫主要是對數(shù)據(jù)進行集中存儲與初步分析，為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)架構(gòu);數(shù)據(jù)中臺則進一步整合了多源數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)封裝成可復(fù)用的服務(wù)，高效地驅(qū)動業(yè)務(wù)決策;而數(shù)據(jù)飛輪強調(diào)數(shù)據(jù)的持續(xù)循環(huán)與迭代，通過不斷收集、分析、應(yīng)用數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的洞察，并以行動創(chuàng)造新數(shù)據(jù)再循環(huán)，推動企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的道路上加速發(fā)展，它們共同推動著企業(yè)在數(shù)據(jù)時代不斷探索更高效、更智能的發(fā)展路徑。