數字化轉型參考答案，用技術釋放數據價值
第二屆世界互聯網大會上，馬云提出：世界正從信息時代進入數據時代。隨著數字化轉型浪潮席卷全球，企業能夠掌控客戶數據的廣度和深度極大地擴展，數據已經成為企業的基礎設施和核心資產，數據技術對開發者的要求也越來越高。
12月19日，諸葛io研發交付VP唐興才先生受邀到傳智匯分享，為大家解讀數據技術在數字化轉型中發揮的作用。
本次分享直擊數字化轉型中的數據基石，如何做好數據基礎設施建設，能讓企業更加輕松地擁抱新技術、新變化，抓住更多的市場機遇，幫助企業數據價值最大化。
唐總在分享中講到：數字化并不僅僅是擁有數據這么簡單，只有將數據與多種技術融合，真正運用到企業的發展之中，才有價值。
眾所周知企業在數字化轉型中面對三大挑戰：
高質量數據如何獲取？
缺乏靈活高可用的架構平臺？
需要專業的數據運營人才？
唐總講到無論是技術創新還是模式創新，落地才是硬道理。諸葛io的數據基礎設施建設解決方案是圍繞數據采集、數據整合治理及智能應用進行，幫助企業實現一個開放、實時和智能的數據中臺支撐。
圖：諸葛數據平臺方案
01
數據采集
企業在數據采集更多關注面向業務的全端的，多種數據源的采集能力，實現全端數據資產積累，打破數據采集的孤島現象，同時更注重多種方式滿足采集需要，這就需要平臺建設初期考慮到數據采集能力。
在數據采集中實時采集、管理、存儲、查詢、展現數據，高效積累數據資產，賦能業務應用場景，助力企業構建扎實的數據根基，實現數字化經營。
企業需要什么數據取決于數據如何應用。數據采集的重心是把數據價值提供到業務中去，打通業務性的數據，賦能企業去了解用戶、進行決策。
在數據采集中，我們需要關注標準和規范如何制定，并選擇合適的數據埋點，減少分析原始數據的時間以便集中精力分析業務問題，用數據驅動精益成長。
02
數據校驗
校驗的目的是保證數據合規。對埋點數據進行管理，盡早發現不符合規范的數據，隱藏無效數據，加密敏感數據。這樣可以用很低的成本，完成數據的采集、清洗、沉淀工作，為企業節省成本，提升數據驅動的效率。
03
數據治理
數據治理是數據基礎建設中非常核心的一塊內容，如果沒有很好的數據治理，那么做再多的業務和技術投入也可能是徒勞的，因為數據質量沒有保證，就沒有辦法正確的做數據治理后期的應用。
通過數據治理將企業的數據資產進行應用和管理的一套管理機制，能夠消除數據的不一致性，建立規范的數據應用標準，提高數據質量，實現數據內外部共享，并能夠將數據作為組織的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產價值。
數據治理的目標是提高數據的質量，包括數據的準確性、及時性、完整性、唯一性、一致性和有效性，確保數據的安全性（保密性、完整性及可用性），實現數據資源在各組織機構部門的共享，推進數據資源的整合、服務和共享，從而提升企業數字化的水平，充分發揮數據資產作用。
數據治理的四個維度包括數據質量管理、數據共享管理、數據資產管理和數據安全治理，能夠建立規范的數據應用標準，提高數據質量，將數據應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產價值。
04
數據倉庫
數據倉庫是數據資產的載體，數據倉庫的創建過程中數據建模是最關鍵的技術環節。一個合理的數據模型決定了數據價值是否足夠靈活、存儲是否足夠、對業務場景能否高效率支撐。
05
數據開放及數據應用
開放的數據接口，讓企業可以打通數據，實現輕松的數據導出，將數據價值運用起來。典型的數據應用包括企業數據湖、數據報表、BI系統、數據大屏、數據看板、場景分析、用戶洞察、智能營銷等，這些都基于高質量數據來實現。
現場答疑
Q：請問大數據對年齡有什么要求？A：從事大數據行業要求的是程序員對數據的理解，對技術掌握是否到位，能否將業務化和商業價值綁定在一起。對年齡沒有太多要求。
Q：大數據是否適合作為轉型方向？A：未來，大數據將像水電一樣成為基礎設施。針對企業而言，每個企業都在講數據，只是不同企業數據化的快慢不同，企業高層對數據價值的耐心，企業對數據的持續建設不同。這些是企業在做數據化建設中存在不一樣的地方。對個人轉型而言，大數據行業是比較好的方向。
Q：大數據是否存在泡沫？A：為企業提高效率，產生價值，是大數據比較核心的點。衡量大數據是否存在泡沫，要通過產生的成本和輸出的價值能否匹配上來進行判斷。
Q：大數據處理過程中數據質量監控如何進行？A：和數據需求綁定，除了看數據是否標準，衡量的點包括數據是不是零散、獲取方式是否規范、是否持續、是否有未來價值點，能為業務賦能。
Q：小型公司涉及到大數據多嗎？A：每個公司都多多少少涉及到大數據，小公司多數會使用一些產品進行數據處理，而大公司會建立自己的平臺。
Q：業務上有大量數據拖慢速度，后期如何治理？A：通過搭建體系架構，對業務數據進行二次轉換。針對查詢特別慢這一問題，說明有了數據資產，但分析能力支撐不上。可以檢查庫、模型是否合理，介質是否合理，在模型上改動或介質上改動。
Q：數據模型設計怎么做？A：涉及到用戶和行為相關的較多，舉例來說涉及用戶體系、行為體系、用戶標簽體系，使用大寬表存儲數據，在性能、存儲能力上都能達到標準。
Q：數據保存周期多久為宜？A：一般不會清理，存儲資源能夠跟上的話長期保留，可以在處理數據時采用分區等手段。
Q：數據處理采用范式還是維度建模？A：偏維度建模
Q：PHP轉大數據好轉嗎？A：程序員已經習慣了邏輯思維，只要補充基礎的技術能力就可以勝任大數據工作。
分享嘉賓
諸葛io研發交付VP 唐興才曾就職于瑞星殺毒數據部門，擔任大數據工程師，前創新工場37degree技術團隊核心成員。參與了諸葛io從0到1的孵化過程，還負責系統架構設計、新產品研發、運維體系建設，實現產品技術領先市場與同行；帶領產品技術團隊高質量地交付了龍湖、安利、陽光保險、奔馳、中國移動等大客戶的數據中臺建設項目。
諸葛io 是一家專業領先的數據智能服務商，為企業提供數據采集、數據治理、數據倉庫、分析和營銷等數據智能服務，產品開放、敏捷、高效，聚焦業務場景靈活擴展，根據業務變化敏捷響應，全面滿足大、中、小企業的不同需求，實現全場景規劃，小場景啟動。基于數據智能賦能商業，助力企業實現數據驅動增長。
傳智匯一直積極承擔社會責任，將優質的IT學習資源帶給更多互聯網人。后疫情時代，傳智匯將一如既往地聯合眾多互聯網名企嘉賓資源，共同搭建IT技術共享交流的平臺，為各界IT精英在技術進階、求職跳槽、人脈搭建等方面提供有力支持，助力IT人及互聯網企業適應時代的顛覆和創新，探索更好的成長之路。
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