BDOS 数字化运营
 
数字化运营可以帮助企业在大数据时代获得核心竞争力;构建企业数字化运营体系是一个系统化工程,通过重塑企业的运营模式和IT构架,助力企业实现“效率倍增,数据赋能,核心能力演变”的三重目标。
企业可以在未来实现
掌握最全面,最及时,更多维度的业务现状,实现业务实时洞见
提升业务应用迭代和发布速度,实现“应用触达市场”的时间零损耗
打通数据壁垒、烟囱,提升数据能力/价值复用
量化IT资产投资,颗粒度细至每一个程序消耗多少IT资源,都可以精确计算

 

数据源
 

数据源的分类在大数据时代涉及行业中的方方面面,除了传统的信息化手段(录入系统、业务数据库)之外,针对非结构化数据源(爬虫数据,服务器日志,第三方数据,传感器数据、产品埋点、上传数据等等)对企业的业务的决策会起到至关重要的意义,针对“大”这个概念,企业需要IT系统支持,以下几个特点:

  • 海量数据
  • 实时、高频
  • 结构多样性
  • 价值密度低
  • 碎片化、不同时间段有峰值波动
  • 来源复杂,难以用传统手段采集、清洗、治理
数据湖
 
数据湖存储的是数据的原始状态,这里没有归档或者清空的概念,数据一直保持一种原始、高灵活度的状态,知道数据被使用的时候才会被需求驱动成为对应的结构和形态
数据仓库
 
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,主要的用户是数据工程师,他们会通过技术手段对数据进行加工
主题数据集
 
主题数据集对应的用户是:数据的使用者 (可以是数据科学家、数据分析师或者是终端用户),用户会在主题数据集的不同分区中去搜寻自己需要的数据(财务、销售、运维等等) 来对数据做实验、分析或者可视化,以此来达到业务相关的目的
数据/模型服务
 
通过BDOS的算法平台,用户可以使用主题数据集进行数据模型的训练,来进行精准的商业决策,例如在电商大数据场景,使用数据模型来提供新用户预测、老用户重新激活、用户画像等数据模服务,在证券投资场景,使用数据模型来提供投资策略的模拟训练,以此来预测超额收益投资组合
自助式探索
 
自助式数据探索服务,在自缩放数据访问和可视化商业洞见方面有非常明显的优势,BDOS可以快速集成用户惯用的数据探索应用,通过自动部署和发布,用户可以立刻时运主题数据集中的数据进行数据探索
协同大数据开发
 
BDOS帮助用户打通部门之间的数据壁垒,消除数据/应用孤岛,烟囱,使管理员/数据科学家/数据用户使用统一可配置的界面来操作数据和系统
数据应用
 
业务部门在需要开发一个新的业务时可以直接查看是否有需要的数据或模型服务来迅速建立相应的应用(用户画像,用户产品偏好,产品特性,地域市场分析),并通过BDOS应用云平台统一发布管理
数据可视化
 
BDOS作为能够一站式发布这数据可视化应用的平台为,已经为主流的可视化组件提供了可靠的运行环境,源源不断的数据源输入,以及企业化的安全性和可扩展性
数据应用资产管理
 
与传统数据资产管理不一样,BDOS给企业建立 人员 / 应用 / 资源 / 数据 的全景地图及管理工具,组织里的每个人都能按照事先分配的权限,看到公司有什么数据,数据的格式是什么,语义是什么,如何使用,现在被什么应用在使用,做到真正的精细化管理
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