2021爱分析･数据智能平台实践报告_58页_5mb

重构数据智能时代的数据基础设施

核心内容

本报告《重构数据智能时代的数据基础设施》由爱分析发布，旨在探讨企业在数字化转型背景下，如何构建新一代数据智能平台以应对数据规模增长、应用场景扩展、安全合规要求提升等多重挑战。

主要观点

1. 数据平台是企业数字化转型的核心基础设施，它支撑企业实现精细化运营，提升运营效率和创新能力。
2. 数据智能平台是新一代数据基础设施，能够统一管理数据资产，满足敏捷开发、实时响应、易用性和智能化等需求。
3. 数据智能平台需要具备四大核心能力：云原生、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析。
4. 数据智能平台的建设是一个系统性工程，需要从全局进行规划，并在运行中持续迭代优化。
5. 不同行业对数据智能平台的需求存在差异，需要结合行业特点进行针对性设计和规划。

关键信息

云原生能力

• 云原生架构支持快速开发、测试、迭代和部署数据应用。
• 降低系统复杂性与运维成本，支持存算分离和弹性伸缩。

AI增强能力

• 自动化数据清洗、分析、可视化和机器学习过程。
• 提升数据处理效率，降低人力成本。

敏捷开发与应用能力

• 提供一站式数据集成与开发平台，降低使用门槛。
• 实现数据开发、分析与应用的敏捷响应。

实时数据处理与分析能力

• 支持实时数据接入、计算、查询和分发。
• 实现流批一体的数据处理架构，满足多场景数据需求。

数据智能平台架构设计

数据智能平台建设方法论

1. 顶层战略规划

• 数据智能平台应服务于企业整体战略目标和业务目标。
• 需要统一调配资源，打破部门壁垒，促进协同。

2. 应用场景规划

• 明确业务需求，评估场景优先级。
• 借鉴外部经验，结合自身业务特点，制定平台建设路径。

3. 基础架构设计

• 引入云原生架构，提高平台的灵活性和可扩展性。
• 使用多种数据处理引擎，增强分析能力。
• 统一管理数据资产，提升数据复用和共享能力。

4. 数据规范与数据架构设计

• 设计合理的数据架构，支持明细数据、汇总数据、分析结果和数据服务。
• 建立统一的数据规范，如使用全局ID、原子指标、统计颗粒度等。

5. 组织与人员规划

• 两种常见模式：集中式与去中心化。
• 集中式适合业务体系简单的企业，去中心式适合业务复杂、定制化需求高的企业。

重点行业实践案例

4.1 金融行业：建设银行

• 通过知识图谱平台，提升金融风险识别与分析能力。
• 实现跨部门数据复用，提高风控效率。
• 成功案例包括反欺诈、风险传导、资产保全、监管和经营费用优化。

4.2 政府与公共服务：广东省应急管理厅

• 构建数据治理大数据平台，打通多系统数据。
• 建立统一的数据标准和数据采集规范。
• 提供数据共享交换和分析服务，支持智慧应急体系建设。

4.3 消费品与零售：百丽国际

• 构建数据中台，实现线上线下数据整合。
• 建立统一的数据字典和指标体系，提升数据可用性。
• 实现数据资产在线化，提高数据服务效率。

4.4 工业与能源：明日控股

• 构建数据中台，实现对现货和期货数据的实时处理。
• 通过流批一体化架构提升计算性能。
• 建立统一的文档和指标体系，提升数据复用和敏捷响应能力。

4.5 工业与能源：晶盛机电

• 构建集中文档管理体系，实现文档的统一存储与安全管控。
• 引入非结构化数据中台，提升文档查找和协作效率。
• 建立完整的运营与审计管理体系，保障数据使用安全。

总结

数据智能平台是企业在数字化转型中不可或缺的基础设施，其建设需结合行业特点与业务需求，以云原生、AI增强、敏捷开发与实时处理为核心能力。通过科学的方法论和系统化的架构设计，企业能够有效应对数据规模增长、应用场景扩展、数据安全合规等挑战，实现数据驱动的精细化运营与智能化决策。