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数据中心技术上主要解决的问题和挑战是什么?

最终在客户的影响下,2016年底第一次在架构上命名为数据中心。数据中心技术上主要解决的问题和挑战是什么?从数据中心的四个进步阶段来看,解决的问题主要是大量数据的增加、非结构化的数据转换,例如IOT的智能设备、5G网络的普及、视音(视频、图像、声音)数据的增加,今后90%的数据可能来自视图声音的非结构化数据此时,数据量已经从PB级进入EB级。

随着物联网、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术的加速融合,以及智慧城市的发展和推进,智慧路灯行业的发展进程也随即加快。

3.RPA从不同系统中快速提取客户数据,减轻员工工作量,缩短了响应客户的时间,让数据信息录入更加标准化,方便系统处理,也提升了客户的满意度。

数加提出之后伴随着数十种大数据产品,以及阿里云的云服务,但是最终提出数据中台概念的其实是客户。现有背景系统(ERP、CRM、TMS等)具有深刻的行业属性,与公司内外业务流程深度融合,容易发生组织问题。客户认为平台没有业务特征,中台可以面向业务,计算和存储计算也容易产生比例。最终在客户的影响下,2016年底第一次在架构上命名为数据中心。同时产生了双中台之一的业务中台。

为什么又说2019年是数据中台的元年,明明2016年就提出了。一方面是因为数据技术的进步,5G的发展,数据中台切切实实解决了企业的痛点,另一方面,阿里数据中台的概念输出极大的降低了数据中台的教育成本,认知的提升给了数据中台新的生命力。

数据中心技术上主要解决的问题和挑战是什么?从数据中心的四个进步阶段来看,解决的问题主要是大量数据的增加、非结构化的数据转换,例如IOT的智能设备、5G网络的普及、视音(视频、图像、声音)数据的增加,今后90%的数据可能来自视图声音的非结构化数据此时,数据量已经从PB级进入EB级。如何实时获取数据、处理数据、保存数据,使用数据是企业面临的挑战。它涉及到计算平台,ai模型和智能硬件,只有基于AI的数据中台,才能真正的触达线上线下,达到服务消费者的能力。

中台是方法论,数据中台逐渐成为数据整合、数据建模、数据共享、数据质量、数据管理、数据服务应用等模块的产品集合。但是,这些产品的使用成本越来越高,懂大数据技术的人不懂产品,懂产品的人不懂大数据技术,什么样的产品形态能最大限度地接近用户的使用习惯呢?大数据技术十年的发展,已经克服了大部分技术难点,数据中心的发展可能刚刚开始!

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