企业数字化转型方案：企业数据中台与企业大数据发展蓝图方案 ...

本文是一份关于企业数字化转型方案的具体指南，重点介绍了企业数据中台与大数据发展蓝图的建设思路、实施路径和具体应用案例。它为企业提供了一套完备的数字化转型框架，从数据中台的建设到数据应用的开辟，再到数据管理体系的建立，旨在帮助企业提升数据价值，驱动业务创新和发展。

1. 企业大数据面对的题目

• 数据零散、孤立、分散，业务越向前越不正确。
  
• 数据被业务模块割裂，数据口径不同一，数据界说不清晰。
  
• 数据资源匮乏，底层建设单薄，高价值数据难以产生。
  
  
  
  
  

2. 企业选择大数据起点

• 规范小数据中央：有序但规模较小。
  
• 无序小数据中央：缺乏规范和秩序。
  
• 规范有序的全域数据中央（数据中台）：整合全企业数据资源。
  
• 无序大数据中央：数据丰富但缺乏管理。
  
  
  
  
  

3. 数据中台的作用

• 毗连数据孤岛：整合多来源、多布局数据。
  
• 统统业务数据化：实现数据的规范化和尺度化。
  
• 数据业务化：通过数据驱动业务决议和创新。
  
  
  
  
  

4. 数据中台的本领

• 数据采集整合：支持多来源、多布局数据的采集与整合。
  
• 数据资产管理：实现数据的尺度化、建模、管理和共享。
  
• 数据可视化：提供智能报表开辟、大屏可视化展现等功能。
  
• 分析挖掘：支持自助交互式分析和丰富的算法库。
  
• 数据业务化：通过标签体系管理和全景洞察，实现精准营销。
  

5. 数据中台与传统数仓的区别

• 分布式数据平台：支持离线、实时、即时和智能计算。
  
• 数据源丰富性：涵盖多种数据类型。
  
• 一站式数据开辟：简化数据加工处置惩罚过程。
  
• 数据资产在线化：强调元数据管理和数据资产管理的在线化。
  
• 数据应用创新：开释业务方数据应用创新的能量。
  
• 建设模式方法论：接纳自底向上的方式，结合业务需求变化不停迭代升级。
  

6. 数据中台的核心价值

• 全面梳理数据资产：构建全域数据中央。
  
• 落地战略和构造保障：培养业务创新的土壤。
  
• 数据资产管理在线化：形成数据人才成长的摇篮。
  
• 业务与数据闭环：通过业务滋养打造业务和数据的闭环。
  

7. 企业大数据发展蓝图

• 数据应用建设：包括精准营销、聪明选址、数据可视化大屏等。
  
• 数据中台建设：涉及数据同步、数据建模、数据萃取等。
  
• 数据管理：包括数据采集、质量管理、数据应用等。
  
• 数据资源规划：涵盖用户中央、产品中央、外部数据爬取等。
  

8. 数据中台建设思路

• 方法论：整体规划，分布实施，不停迭代升级。
  
• 产品+工具：包括大数据分布式计算平台、数据开辟套件等。
  
• 实施流程：涵盖需求调研、分析、计划、开辟、摆设、测试和运维等。
  

9. 数据中台实施路径

• 调研：相识客户需求，分析业务和体系现状。
  
• 分析：以业务为导向，确定指标体系和分析角度。
  
• 计划：接纳OneData方法论，计划数据堆栈模子。
  
• 摆设：搭建数据中台环境，摆设相关工具和产品。
  
• 开辟：进行数据堆栈ETL开辟，优化数据模子性能。
  
• 集成：进行数据测试、应用测试和集成测试。
  
• 管理：建立数据管理体系，包括构造、流程、平台等方面。
  

10. 数据中台产品选择

• 拥抱开源：基于Spark/Flink/Tensorflow等开源技能。
  
• 私有化&公有云服务：按需购买大数据服务。
  
• 模块组合：支持多租户管理、实时流计算等功能。
  
• 数栈产品：提供一站式数据中台PaaS平台，支持数据化运营、数据应用、数据开辟等功能。
  

11. 数据中台案例介绍

• 数栈：企业级一站式数据中台PaaS平台。
  
• 多租户管理：支持资源隔离和多租户管理。
  
• 实时流计算：支持实时监测、预警和优化。
  
• 开辟套件：提供可视化操作界面，支持多种计算引擎。
  
• 数据舆图：实现数据资产的可视化管理。
  
• 数据模子：支持规范化数据中台开辟。
  
• 数据质量：提供多种校验规则，确保数据质量。
  
• 分析引擎：支持海量数据即席查询。
  
• 数据API：简化接口开辟流程，低落运维本钱。
  

1500余份数字化建设方案：企业数字化转型、数据管理、数据中台、主数据、数字工厂、智能制造、数字乡村、聪明园区等建设方案及报告。

一、 数字化建设方案WORD格式

二、数字化建设方案PPT格式

三、三、 数字化建设方案PDF格式

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