数据价值挖掘路径,非结构化数据中心

数据价值挖掘路径，非结构化数据中心主要基于业务主题落地，实现数据整合、管理、洞察，实现资产化、知识化，非结构化数据中心主要涉及文档管理、内容能力、知识创新。

首先，回顾社会发展趋势、数据、大数据、中心等基础知识，提供数据中心的概念，比较数据仓库、数据平台、数据中心、数据湖，指出其不同

财务云信息系统平台以数据中心为企业数据应用的核心，具有微服务结构、分布式管理、集团云等特点。数据中台作为财务数字化的底层支撑，是云技术在财务领域的核心发力点，并且充分承袭了“云”的设计理念——共享与复用。所谓中台，就是企业级资源整合、核心能力沉淀、数据共享的公共服务平台。企业通过整合不同业务单元之间可再利用的核心业务和数据资源，通过运营管理模式、下沉，形成中台，实现服务共享、能力再利用、数据交流，使任何业务单元都能迅速具备企业的核心能力，减少重复建设和资源浪费。

中国移动的中台战略从严格意义上讲，2020年的工作报告开始，其中对智能中台提出了明确的要求:1)推进数据通信，主要是BOM数据统一，实现大数据平台2)强化能力共享，主要集中沉淀能力，横向通信3)坚持二级统一，集团和地区公司共同推进。

简介:在当前正在蓬勃发展的金融业中，许多金融机构仍然对中国建设感到困惑。中国建设将走向何方？数据资产到底如何管理？阿里巴巴的中台建设之路应该能为金融机构带来借鉴。 日前，在阿里云举办的2021阿里云金融数据智能峰会上，阿里云智能计算平台事业部研究员关涛对阿里巴巴如何构建数据中台核心三要素中的平台技术部分进行了全盘分享，其中包括数据平台发展的四个典型阶段，支持中台业务的四大技术挑战，以及数据平台的四大技术趋势等。

中台架构开启了一个全新的时代：一方面IT系统不再是简单的信息保存，而是业务数据化，利用数据驱动业务；另一方面IT系统不再是简单的从业务需求转化为系统实现，而是需要通过可复用能力支撑甚至引导业务需求。

算法模型是数据中台的高价值资产，真正体现了数据中台与数据仓库的差异，接近应用场景，高度抽象的算法模型能够充分实现数据中台的价值。较为常见的算法模型包括：1）交叉销售模型，通过分 析挖掘客户的历史消费数据，找出关联的产品组合，通过不同建模方法预测客户购买关联产品组合的概率；2）信用风险模型：通过对比无欺诈行为与有欺诈行为的客户画像，利用模型寻找潜在欺诈客户的行为特征，例如转账时间、频次等行为模式，并对全量客户进行欺诈概率预测，对可疑性较高的客户提前采取控制手段。

数据中心是相对概念，主要功能包括数据收集、数据管理、数据应用、数据服务等，为企业员工和各系统提供个性化的数据服务能力。企业数据中心的数据服务能力可以简单概括为以下6种

有了双中台的基础，c公司的运营能力就像虎一样，以前提到的公司有多少资产这样的小事，在数据中台一秒钟就能看到结果的业务中台，c公司可以向会员进行方向性的市场营销和优惠，会员数量和活动度大幅度提高，房地产满意度也大幅度提高。

从以上分析可以看出，数据仓库是数据中最相似的东西，奇怪的是业务，很多文章也早就窥视了其中的奥秘，在这里也列出来，比较起来很方便。

4、数据资产管理:收集各板块业务数据、外部数据，通过数据中心台收集、存储、计算、统一标准和口径，形成集团数据资产，为内部支持管理决策，为外部提供增值服务，支持前端业务创新，为后端系统减负，帮助制造业提高数据应用能力