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談?wù)勚信_(tái)、數(shù)倉和報(bào)表平臺(tái)的區(qū)別,你看的都不對(duì)

    我對(duì)一些當(dāng)下較為熱門的概念做了一些梳理,其實(shí)想要了解區(qū)別,我覺得得先知道它們各自的定義。

1、先說數(shù)據(jù)中臺(tái)

它的起源我就不說了,相信大家或多或少都看過這個(gè)有趣的故事:15年馬云攜高管訪問supercell這個(gè)游戲公司,這個(gè)游戲公司為什么牛逼?就是因?yàn)樗膯T工不多,但是卻造出了很多知名的游戲,原因就在于它的中臺(tái)戰(zhàn)略深入人心,如何像他們一樣提高人效?這才是高管們關(guān)心的。

回到國內(nèi),中臺(tái)的概念就被造出來了,從起名可以看出來,是處于中間位置,連接前后的作用,最終的目的是提高員工和企業(yè)的效率。

阿里事業(yè)部不下十幾個(gè),淘寶、天貓、 1688、聚劃算、菜鳥物流,每個(gè)事業(yè)部都有獨(dú)立的架構(gòu)體系,對(duì)應(yīng)各個(gè)的開發(fā)和運(yùn)維,這會(huì)出現(xiàn)功能重復(fù)建設(shè),數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一,口徑不一致。

中臺(tái)的出現(xiàn)就是為了解決這些重復(fù)造輪子的情況,打通各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),有些費(fèi)時(shí)費(fèi)力的代碼,寫過一遍了,為什么還要再寫呢?此處@各研發(fā)。

再拿某公司來說,很多人都覺得它是app工廠,造出了很多知名的產(chǎn)品如X音、X條等,但是他們的研發(fā)背后,肯定有一套,和阿里一樣的,合理的數(shù)據(jù)中臺(tái)體系。

我想提一下數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值之一:數(shù)據(jù)服務(wù)化

數(shù)據(jù)中臺(tái)要能打通煙囪式的數(shù)據(jù)體系,避免重復(fù)開發(fā),做到全域數(shù)據(jù)打通,構(gòu)建公司級(jí)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。同時(shí),也提供更方便的數(shù)據(jù)訪問方式:比如數(shù)據(jù)API、可視化訪問、自助提取等。

說到可視化,就不得不提一下企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)了:

可視化一般是處于展示層或者應(yīng)用層,你可以沒有中臺(tái),但是你不能沒有可視化,因?yàn)橹信_(tái)是為了研發(fā)方便,但是可視化就是為了老板和管理層的決策了,誰重要?

市面上有相當(dāng)多的可視化工具,成熟的也好,開源的也罷,很多很多,但這些大多是門檻挺高的工具,比如Echarts、Highchart等,或許它們?cè)诩夹g(shù)層面上很厲害,也很成熟,但是缺點(diǎn)也很明顯:人群太少,只有懂技術(shù)的能用。

我做可視化也有點(diǎn)經(jīng)驗(yàn),這么幾個(gè)是比較實(shí)用的:

(1)FineReport

國內(nèi)的一款報(bào)表工具,如果要論穩(wěn)定性、適用性、決策性,它可謂是當(dāng)仁不讓,雖然定位是解決IT重復(fù)開發(fā)、企業(yè)數(shù)據(jù)孤島的報(bào)表工具,但是還能做可視化大屏,你能想象嗎?

(2)FineBI

國內(nèi)BI的前者,并且已經(jīng)在這個(gè)位置上很多年了。

簡潔明了的數(shù)據(jù)分析工具,也是我個(gè)人最喜歡的可視化工具,零代碼零代碼?。?!

可視化的場景都在這里了。

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(3)Tableau

國外的工具,BI領(lǐng)域的第一,但是論價(jià)錢的話....很多企業(yè)都會(huì)放棄的,而且就我認(rèn)識(shí)的人來看,有很多用了Tableau然后放棄的,最終回到了國產(chǎn)BI,只能說各有選擇吧。

2、再來說說數(shù)據(jù)倉庫

在我看來,數(shù)據(jù)倉庫就是用來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的,因?yàn)槠髽I(yè)數(shù)據(jù)量大到一定程度之后,說明該企業(yè)的規(guī)模也是非常大的,數(shù)據(jù)庫在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)查詢的時(shí)候效率較低。

如果每次分析都從數(shù)據(jù)庫里取數(shù),那么會(huì)非常麻煩,所以就有了數(shù)據(jù)倉庫,每隔一段時(shí)間把數(shù)據(jù)庫里面的所有數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)倉庫里分析。

數(shù)據(jù)倉庫整合多個(gè)數(shù)據(jù)源,進(jìn)行多維的分析,其架構(gòu)一共有4層:

3、兩者的區(qū)別

先對(duì)兩者的概念進(jìn)行一個(gè)簡單的總結(jié):

  • 數(shù)據(jù)倉庫是利用數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,在一套方法論指導(dǎo)下建設(shè)的一整套的數(shù)據(jù)表
  • 數(shù)據(jù)中臺(tái)包含了數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)倉庫的所有內(nèi)容,將其打包,并且以更優(yōu)雅以及更產(chǎn)品化的方式對(duì)外提供服務(wù)和價(jià)值

然后你就會(huì)發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)中臺(tái)其實(shí)包含數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)中臺(tái)可以將企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的投入價(jià)值進(jìn)行最大化。再來擴(kuò)大一點(diǎn),說說和BI的關(guān)系吧,數(shù)據(jù)倉庫是BI的基石,數(shù)據(jù)倉庫為BI系統(tǒng)提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)倉庫的主要場景是支持管理決策和業(yè)務(wù)分析,而數(shù)據(jù)中臺(tái)則是將數(shù)據(jù)服務(wù)化之后提供給業(yè)務(wù)系統(tǒng),目標(biāo)是將數(shù)據(jù)能力滲透到各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),不限于決策分析類場景。

數(shù)據(jù)中臺(tái)也可以將已建好的數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)成數(shù)據(jù)源,對(duì)接已有數(shù)據(jù)建設(shè)成果,避免重復(fù)建設(shè)。當(dāng)然也可以基于數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的能力,通過匯聚、加工、治理各類數(shù)據(jù)源,構(gòu)建全新的離線或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)倉庫。

不過數(shù)據(jù)中臺(tái)更加偏重于數(shù)據(jù)使用,較之于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織形式,數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)覆蓋范圍更廣、數(shù)據(jù)關(guān)系和處理模式更復(fù)雜、數(shù)據(jù)使用方式更靈活,因而給企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)使用人員的能力帶來較大挑戰(zhàn)。


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