修改导语：数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里鼓起，中心思维是数据同享，并在 2018年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们议论的焦点。现在好像人人都在提数据中台，但却不是一切人都清楚数据中台究竟意味着什么。本文就数据中台展开了解说，说明晰数据中台的运用方向和详细用法。引荐对数据中台存在疑问的同学阅览。

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数据中台首要运用方向有传统BI、灵敏BI、可视化大屏、AI等四个方向。

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一、传统BI

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业才智或商务智能，指用现代数据仓库技能、线上剖析处理技能、数据发掘和数据展现技能进行数据剖析以完结商业价值。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能界说为：商业智能描绘了一系列的概念和办法，经过运用根据现实的支撑体系来辅佐商业决议计划的拟定。商业智能技能供给使企业灵敏剖析数据的技能和办法，包含搜集、办理和剖析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业遍地。

传统的BI首要用户是办理层，运用场景倾向于辅佐商业决议计划，因而更多的选用固定格局的报表或许仪表盘，然后界说一些固化的粒度，完结下钻和聚合。因为有固定的格局、固定的钻取方向，因而一般选用星型模型或许雪花模型完结。而不管是星型模型仍是雪花模型，构建模型的相相联系都是一个杂乱的作业，一般都需求经过报表自带的客户端软件进行模型的规划，包含表的界说、表的相相联系、方针和维度的区别、方针的汇总方法等。

1. 传统BI运用事例

供给传统BI的商业化产品首要有Oracle BIEE、IBM Cognos、SAP BO、Microstrategy等。

传统BI首要有以下缺陷：

（1）本钱较高

传统BI解决方案基本是两种思路一种是大数据一体机、别的一种是散布式数据仓库。可是，大数据一体机的全体具有本钱高，大多数企业都无福消受，而散布式数据仓库按流量收费，运用本钱不菲，1TB的数据或许就需求几十万。这样的大数据产品，大幅提高了BI运用的全体具有本钱。

（2）作业担负重

传统BI的报表制造需求会由事务部分提交到IT部分去完结，且每个新的需求都需求从头建模开发，无论是事务部分仍是IT部分都增加了作业担负。

（3）施行失败率高

据不彻底统计，在企业实践的运用中，BI的施行失败率高达70%。

（4）布置周期长

传统BI产品的布置和施行往往需求几个月时刻，需求进行全体的架构规划。这样的布置周期在一日千里的商业环境下更显为难。

二、灵敏BI

跟着Tableau东西的问世，打破了传统BI的建模思路，整个BI范畴走向灵敏化。灵敏BI最大的特色是不再拘泥于数据模型，而是愈加偏重和倾向于根据SQL完结杂乱的报表逻辑。传统的BI建模尽管也供给SQL的完结方法，可是并不是渠道的引荐和首选。以Tableau、FineBI、永洪BI为代表得BI新兴势力，都把SQL放在一个中心方位，报表的模型相关仅仅经过页面的简略操作即可完结，数据模型变成报表或许自助剖析的一部分，而不再是两个分隔的主体。选用灵敏BI的方法，不同的报表或许自助之间进行了阻隔，不会再出现多个报表或许自助共用一个数据模型，导致改变相互影响的情况。

灵敏BI的别的一个明显特色是供给了自助剖析和事务自行界说报表的功用。传统的BI以为，事务人员只需求了解事务的逻辑即可，在一个杂乱底层逻辑的根底上，事务人员无法很好地完结报表自界说，因而在这方面比较短缺。

运用灵敏BI东西，即时没有任何SQL根底，也能很简略上手，轻轻松松画出美丽的报表，大大下降了BI的运用门槛。灵敏BI是对传统BI的一次改造。

和传统BI比较，灵敏BI首要有以下明显长处：

（1）本钱更低

传统的BI东西授权费用高，后期运维费用更是大部分企业无法担负的水平；一起其支撑的数据库衔接又十分有限，导致有必要运用Oracle、DB2、SQL SERVER等商业授权数据库，进一步提高了项目本钱。

（2）兼容性强，支撑多种数据源

一般的灵敏BI东西都支撑衔接多种通用数据源，如联系型数据库（MySql、Oracle、SQL Server等）、文本数据源（Excel、CSV等）、大数据剖析引擎 Kylin、Impala、Hive、Presto、根据OData协议的扩展接口以及Restful API数据源等。灵敏BI供给直观的可视化界面，简略填写装备参数即可快速衔接数据源。

（3）自助式探究式数据剖析

自助探究式数据可视化剖析，经过主动式的企业数据剖析方法，它能够让事务人员直接参加数据剖析，无需专业剖析团队，事务人员能够直接经过简略拖拽进行数据可视化剖析。自助式探究数据剖析以及成为了灵敏BI的中心。

（4）高档数据可视化

灵敏BI东西一般都供给丰厚的可视化图表。以DataViz为例，DataViz供给60多种数据可视化作用，支撑弦图、热力求、南丁格尔图等高档数据可视化，更支撑根据地图的轨道、热力等可视化作用。

（5）多终端自习惯展现

经过灵敏BI制造的数据剖析陈述，只需制造一次就能够在桌面、手机、大屏等多终端上自习惯展现，而不需针对多个终端进行独自设置。

总归，灵敏BI投入本钱更低、愈加平民化、愈加易于操作，能够让更多的企业客户能以较低的投入享遭到最专业的数据剖析服务。协助企业用户快速精确地洞悉数据背面躲藏的商业价值，让企业决议计划更“有据可依”。

三、可视化大屏

许多人最开端知道大屏，是从新闻联播里边开端的。前期的大屏首要出现在一些大型政府单位、航天企业等。例如航天部分发射火箭的时分。伴跟着阿里的“双十一”盛典和云栖大会的推行，这种蓝色布景、页面简练、赋有科技感的数据展现方法开端逐步走入各个一般企业。

传统的BI项目施行也会顺便一些办理驾驶舱之类的图形化页面，可是可视化大屏从头界说了办理驾驶舱，经过技能手段的晋级和展现方法的改变，带来激烈的视觉影响。可视化大屏不再满足于电脑浏览器页面的图标展现，而是选用一整块超大尺度的LED屏幕来展现要害数据内容，给人一种大气磅礴的感觉。

1. 2015年双十一大屏

可视化大屏便是一套自主剖析体系解决方案，为企业供给的是直接的出现成果，让事务人员和企业决议计划者直观面临数据背面的信息。

可视化大屏首要有以下长处：

「大面积、炫酷动效、丰厚颜色」，大屏易在观感上给人留下震慑形象，便于营建某些共同气氛、打造典礼感。可视化大屏展现的数据简略明晰，便是办理层和咱们公认的最中心最重要的事务方针。可视化大屏一般需求协作实时数据，来完结动态改写的作用。

可视化大屏作为企业的门面，越来越遭到科技部分的注重。可视化大屏能够很简略的将成果展现给高层领导，让高层领导注重IT的产出，提高对IT部分的注重程度。因为运用其面积大、可展现信息多的特色，经过要害信息大屏同享的方法可便利团队评论和决议计划，所以大屏也常用来做数据剖析监测运用。

四、AI中台

数据中台除了供给数据渠道自身的两大才能（数据存储和数据核算）以外，还供给了更高档的才能，便是把数据变成一种根底服务供给给事务方，事务方能够以自助的方法在数据中台上获取数据，进行数据处理、数据探究、数据发掘、剖析钻取、多维剖析、自助化报表、数据同享等，以快速的完结自己的商业价值。

引证董超华《数据中台实战》一书中的一个重要观点——树立数据中台的终究方针便是协助企业完结数据智能。那么，什么是数据智能能？数据智能是指根据大数据引擎，经过大规模机器学习和深度学习等技能，对海量数据进行处理、剖析和发掘，提取数据中所包含的有价值的信息和常识，使数据具有“智能”，并经过树立模型寻求现有问题的解决方案以及完结猜测等。

咱们以日子中最常见的百度地图导航为例。在没有地图导航功用之前，咱们到一个方法的当地，只能经过路标和想路人问路来找到目的地。有了地理信息数据和路途交通信息今后，咱们开端有了开始的导航功用，经过百度地图来规划线路，这样咱们就能够经过手机来寻觅目的地。

再更多的人都是用手机导航今后，百度地图能够记载用户的线路、路途的交通情况，归纳这些供给愈加完善的导航服务。用户凭借百度地图导航是在发生数据，一起百度地图归纳用户的数据剖析出路途情况今后给用户规划新的、更快的线路，则是经过数据智能来完结出行猜测，让数据发生了智能，反哺用户。

数据智能的标志便是由机器替代人工决议计划。在上文的导航事例中，路途的规划没有人工参加，用户数据的汇总也是有机器主动完结，整个导航构成一个数据智能运用的闭环，这便是真实的数据智能。

当然，能完结数据智能闭环的事务场景还很少，大多数场景下咱们还在探究数据智能的方向，因而需求做许多的测验。跟着事务场景的构建，越来越多的智能化数据需求被提出，这些智能化需求涉及到模型练习、数据标示、特征工程、模型布置、功能监控等，需求运用机器学习、深度学习等算法支撑。数据中台的首要方针仍是服务数据，关于智能化和模型并不能很好地支撑，因而 AI 中台应运而生。

“咱们把智能服务的需求笼统出来，构成一个独立的 AI 中台层。AI 中台是一个用来构建智能服务的根底设施渠道，对公司所需的模型供给了散布分层的构建才能和全生命周期办理的服务，鼓舞各个事务范畴根底性、场景性、通用性的 AI 才能沉积到渠道中，加强模型复用、组合立异、规模化，终究完结降本增效和快速呼应事务方。”

数据中台和 AI 中台两者是相互依存，承上启下的联系。

数据中台和 AI 中台两者都对外供给服务，仅仅偏重点不同：数据中台供给各种数据服务（BI 报表运用、数据探究等），AI 中台供给各种智能服务（模型猜测、智能引荐等）； AI 中台依托数据中台供给的数据才能和东西集，加快 AI 相关服务的开发和复用，来应对前台智能事务需求。

有了数据中台清洗好的数据，树立智能项目事半功倍；数据中台也需求运用 AI 中台的智能化才能使得数据运用愈加平民化和智能化。例如增强型BI 剖析：通用自然语言交互方法，下降 BI 运用门槛；经过 AI 剖析给出参加主张，协助一般用户在没有数据专家的情况下有用拜访数据；增强型数据办理：运用机器学习来办理数据，包含数据质量、元数据办理；主数据办理等。

在“以用户为中心”的思维指导下，企业需求快速呼应、发掘、引领?户的需求，凭借渠道化的力气能够事半功倍。中台将前台事务中相对安稳的才能固化和沉积下来，并同享给有需求的其他事务方运用，然后完结快速呼应事务需求、下降本钱和支撑事务方进行规模化立异。

以数据中台为例：

事务范畴组数据团队需求紧迫制造一批报表，不期望排期，部分报表需求T+0 时效性。数据来历是异构数据库，对数据时效性要求很高，需求对数据处理后并展现报表。运用数据中台，事务方不需求关怀数据的异构性，无论是实时数据仍是批量数据，只需求懂 SQL，事务方都能够在数据中台上请求数据，自助地写 SQL 进行处理数据清洗、数据处理，终究，经过装备和写 SQL 生成自己需求报表，不必等排期，彻底自助快速完结。

AI 中台为例：

AI 中台的智能谈天机器人渠道，对接第一个事务方是从零开端，从研制渠道、模型研制、数据对接、到运用上线第一期，花了 6 个月的时刻，第二个事务方享遭到渠道的优势，直接导入数据，进行验证和对接后，4 个月完结上线第一期，之后的事务方更快，2 个月上线，最近的一个事务方到达 3 周就上线的速度，表现了渠道的复用性带来的快捷和快速呼应事务方需求的才能。

纵观这次人工智能的浪潮，能够说是算法、大数据等技能和硬件多方面的要素促进的。一方面算法层面有了进一步打破，更重要的是大数据相关技能的老练，使得数据的获取变得简略，大数据核算变得或许，曾经许多不或许完结的工作，现在能够经过大数据的算力来进行学习和练习。

再结合现在 GPU、AI 芯片以及传感器等硬件技能，使得需求大规模核算的深度学习练习能够完结，这些都直接导致了AI运用的快速落地和处处开花。

以互联网 AI 运用为例，互联网巨子是运用大数据标示并落地 AI 运用的最早受益者。AI 最早运用在搜索引擎（Google、百度）、广告体系（Ebay）、电子商务网站（阿里）等，它们都是大数据的发生方和运用方，然后是在具有大数据流的交际渠道（Facebook、腾讯），到现在运用大数据技能在笔直细分范畴做个性化引荐渠道（头条、快手）。一方面咱们在运用这些互联网渠道，别的一方面咱们也在进行免费的大数据标示。

以商业 AI 运用为例，商业机构经过激活已有的大数据，并结合 AI 算法发明商业价值。医疗机构经过已有病历完结疾病诊断/辨别、个性化医治/行为矫正、临床决议计划支撑体系、流行病迸发猜测等， 金融机构经过已有买卖数据，进行大数据风控、个性化营销、智能投顾、智能投研等。这些都是大数据与AI紧密结合的产品。

以实体国际 AI 运用为例，经过获取实体国际的数据，完结智能化，带来新的运用、新的商机。

经过大数据、AI与汽车行业结合，诞生了主动驾驶、途径规划、实时路况、风险预警等运用；大数据与商业零售结合，搜集海量顾客信息，结合 AI 技能，用于精准营销、店肆选址、库存规划、个性化服务等。大数据、AI 技能与才智城市、智能安监、环境管理、教育等许多范畴结合后，都带来了很多新的运用和商业机会。

因而，无论是传统的数据发掘、仍是机器学习、深度学习，一切的模型都离不开很多的数据，能够说数据是 AI 运用的养料和土壤，而数据收集、标准、运用都离不开数据中台的建造。一个很形象的比方，数据中台是数据的家，而AI中台则是数据的校园，经过数据中台和AI中台的协作，终究产出一个老练的成功便是数据智能运用。

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