也就是說，資料倉儲以企業活動為關注焦點，藉以提升組織的績效表現。 資料倉儲中的資料通常為結構化的歷史資料，但除此之外，也可能包含非結構化的資料。 本書特別適合非IT背景的讀者（企業管理層、業務人員等）閱讀。 書中將晦澀難懂的IT知識採用通俗易懂的語言進行講解，如將生活場景的運作邏輯類比講解數據中台的運作邏輯，使得讀者更容易理解。 3.Glassdoor ：有關員工評論，自定義薪酬工具等的公司的工作目錄和內部人員信息。 4.The Good Garage Scheme：汽車服務，交通運輸或汽車維修目錄 5.OSMOZ：香水信息。
經濟部投資業務處透過新聞稿澄清，廠商投資計畫自建廠、購置設備到正式投產約需3至5年，如111年通過審查案件，預計將於114至116年間完成。 在上一篇《我的資料工程轉捩點，與數據中台》講完個人經驗之後，我想來拆解數據中台的本質，我在第一次看到這個名詞之後，嘗試搜尋了很多資料，但都只得到模糊的抽象，完全無法理解它葫蘆裡賣的是什麼藥。 曾經企業的數據抽取就有多份，報表一份，數據倉庫一份，地市集市一份，無論是抽取壓力、維護難度及數據一致性要求都很高。 這一「拆」，彷彿打通了中臺戰略的「任督二脈」，從此一發不可收拾，相繼拆分出：移動中臺、技術中臺、風險能力中臺、研發效能中臺等等。 由於數據中台是由許多資料代理管線和節點所組成，當導入的數量達到一定程度，眾多資料源、資料出口被納管，就會自然形成數據中台的樣貌。 半結構化數據：數據規則、完成，同樣嚴格遵循數據格式與長度規範，但無法通過二維關係來表現，常見如JSON、XML等形式表達的複雜結構。
數據中台: 統一企業
資料源是一個個資料孤島，為了讓資料可以被應用所使用，各應用會進行各種資料擷取、轉換、跨系統查詢等工作，甚至彙整成自己需要的格式，落地到自己需要的資料庫系統之中。 數據中台 當企業的規模日漸壯大，從小團隊擴編為專業分工的組織部門，長期累積下來的數據資料也會越來越多，資料性隨之更加龐大。 假設企業無法好好管理這些數位資產，即便擁有這樣大規模的資料也無法成為助力推動企業前進。 有數據中台的導入，能幫助企業將複雜的資料，在不變動到基礎資訊的情況下，有效地進行整合、創新與運用。 阿里巴巴多年前提出數據中臺方法論，透過組織調整和資料倉儲、數據同步等技術方法，設計出統一管理數據來源和應用的中臺，來支援內部上百個業務應用，避免重複建置、數據指標定義不全等問題。
這包括國家二級用途的比較數據，這些數據是根據醫院長期運行事件的統計數據開發的，可以幫助當地決策者提高一線護理的質量和效率。 基於手機號、身份證、郵箱、設備ID等資訊，結合業務規則、機器學習、圖演算法等演算法，進行 ID-Mapping，將各種 UID 都映射到統一ID上。 通過這個統一ID，便可關聯起各個數據孤島的數據，實現數據通融，以確保業務分析、用戶畫像等數據應用的準確和全面。 Gartner年於2020年提出 Data Fabric 概念架構，為現今流行的「數據中台」。
數據中台: 資訊發展帶來哪些難題？
不過，假若資料源是一些老舊的系統，就會有無人能維護、架構不易擴充或改造風險太高的問題，其不穩定性就會造成企業內莫大的隱憂，使數位轉型遭遇極大瓶頸。 他指出，數據架構可分為兩種，一是與業務邏輯緊密相關的指標型數據，可用做商業分析（BI），另一種是與業務邏輯毫不相關的數據湖型數據，「是一種扁平的、不需過多清洗的數據，」適合用來發展AI應用。 車品覺在阿里巴巴集團任職六年，一手推動集團的數位改革創新，不僅擔任首任數據委員會會長，還打造了內部的數據治理架構。 離開阿里巴巴後，他進入紅杉資本中國基金，同時也輔導了20多家指標型企業，遍及銀行、網路企業、廣告等領域。 離線存儲是為了對在線存儲進行備份，以防範可能發生的數據災難。 數據生產方式：有些數據生產端沒有存儲，因此會通過推送的方式將生產數據按特定協議和方式進行推送。
企業的每一個業務端都是一個數據觸端，會產生大量的數據，這些數據的生產和採集過程需要復符合數據安全、隱私保護的相關要求。 同時，異構的數據源所採用的匯聚方法也有一定的差異，本章介紹了常見的數據匯聚方法和工具，以及企業在使用這些方法和工具的過程中，如何將他們包裝成一個簡單易用的工具，以便於快速滿足數據匯聚的需求。 同時，好闡述了針對不同的數據匯聚場景，企業所需要考慮的存儲選型。
數據中台: 數據中台(Data Middle Office)
傳統IT建設方式下，企業的各種信息系統大多是獨立採購或者獨立建設的，無法做到信息的互聯互通，導致企業內部形成多個數據孤島。 很多企業嘗試通過服務號、小程序、O2O平台等新模式觸達客户、服務客户。 台灣微軟攜手友達光電，以 Azure 打造數據中台，部署數據智慧製造應用，即時監控各產品場域數據，並奠定數據驅動的商業模式。 同時，友達將自身用電數據管理的成功經驗，進一步轉化為 Smart Grid 智慧電網服務，將上架於 Azure Marketplace，以節省費用及耗能為起點，協助製造業者建構數據力和決策動能，推進永續成長，落實智慧化數位轉型。 當前市場環境瞬息萬變，數據驅動業務，而數據中台開啟了新數位時代。 展望未來，用友數據中台將跨行業、跨領域、跨場景、跨企業的巨量數據資料，朝向資產化管理與精細化方向邁進，讓企業數據資源的運用更加精準，協助企業發展與數位轉型往前更推進一步。
產品融合數據湖、數據工場和智能分析等能力，整合底層產品架構，全數據生命周期統一治理。 數據中台 能根據企業實際數據的使用需求，提供數據建模能力，同時為數據開發人員與業務應用人員提供便捷工具及服務，實現從融合到加工最後輸出數據結果的全流程數據服務。 隨著公司業務快速發展、組織不斷膨脹，構建數據中台就如同重塑企業的資料系統架構，建立一個數據中心，具備數據匯聚整合、提煉加工、服務可視化、價值變現的四大核心能力，能快速複用數據，應付多種處理需求，減少管理成本，支撐前端創新、加速開發流程，實現業務價值。 數據匯聚是數據中台建設的第一個環節，其主要目的是打破企業數據的物理孤島，形成統一的數據中心，為後續數據資產價值挖掘提供原始材料。
數據中台: Gravity 應用場景
一、數據標準統一：統一了集團內部數據指標口徑，令各種場景下看到的數據一致性得到保障；統一數據收集的方式；統一數據開發的流程及標準等。 数据中台主要提供三类服务：依赖接口的服务、依赖工具的服务和依赖数据的服务（包括垂直数据中心、公共数据中心和萃取数据中心）。 若想充分發揮資料分析的效用，藉以提升自身企業績效並幫助制定商業決策，在使用資料倉儲時必須遵守幾項重要步驟。 簡單來說，資料湖泊是指儲存所有結構化、非結構化及其他類型的大量資料來源。
所謂資訊安全，一般分為「資料儲存的安全」和「資料傳輸的安全」。 數據應用於業務後，其產生的價值通過運營的能力不斷優化迭代，並讓更多的人感知到數據的價值點。 數據中台建設是一個持續建設和運營的過程，所謂持續建設和運營是指在架構基本穩定的情況下，不斷循環第3～5步，多方角色會圍繞核心KPI不斷挖掘數據和業務場景的結合點，不斷根據品質和價值兩個點來運營優化。 企業通過多個組織之間的配合推進，會逐步形成企業特有的數據文化和認知，這是企業在數字化轉型中非常重要但很難跨越的點。
數據中台: 大數據：到2020年您應該知道的70個令人難以置信的免費數據源
他認為，個資保護是企業的良機，因為，「市面上已有許多技術，能解決數據隱私問題，也不影響數據分析能力。」大型企業採用後，就能在保護個資的同時，以集體、共享的力量，帶來更便利的服務。 「這就是一個以新技術為起點的創新例子。」不過，車品覺話鋒一轉，有別於以新技術為起點的新創公司，大部分想轉型的企業，都營運已久，雖然有優勢，卻也有包袱。 他認為，對這些企業來說，第一步是要勇於試錯，找出公司內部有發展潛力、可能改變未來的領域，或是利用手上豐厚的「結果數據」，來找出「過程數據」，創造一個新業務。 企業只要透過三個步驟，即可完成 Canner 資料調用的建構。 OLAP技術主要通過多維的方式來對數據進行分析、查詢並生成報表，它不同於傳統的OLTP處理應用。 OLTP應用主要是用來完成用户的事務處理，如民航訂票系統和銀行的儲蓄系統等。
擔任顧問團召集人的他指出，這個公會，彙集了監管機構、政府單位和業界組織，甚至還有大數據企業如AWS、微軟、阿里巴巴、中國銀行和騰訊等。 這個公會的成因，是見到大數據應用越來越廣泛，必須有一套方法來確保數據隱私和安全；此外，隨著AI興起，也需要一套準則，來把關數據品質，確保AI模型的產出。 這個中臺結合了技術、管理和合規，不只是組織的調整，也包含一套統整數據、管理數據的方法，來支援前臺的高速變化，同時防止後臺的緩慢。 最後，盤點數據除了能了解企業現狀與目標差距，還能將技術語言轉換為商業語言，讓企業高層了解哪些問題該解決。 舉例來說，企業內部盤點發現，同種數據有5個單位在收集，因而產生5種標準，但是，企業目標是希望只用一種標準，因此，團隊就能與高層共同討論最終標準。
數據中台: 數據交換產品
數據湖(Data Lake)是Pentaho的CTO James Dixon提出來的(Pentaho作為一家BI公司在理念上是挺先進的)，是一種數據存儲理念——即在系統或存儲庫中以自然格式存儲數據的方法。 人人都是產品經理，虎嗅等媒體的專欄作者，公眾號“月光坦克”的主理人。 數據中台 尤其現在是移動互聯網時代，App技術特性決定了流量是被碎片化的不能聚合的。
未來值得期待的還有隨著雲端鬆綁之後的區塊鏈、IoT加速進展，以及從雲端的共享生態系延伸擴大資料共享、處理，進一步透過自動化提升整體效率與資安流程。 透過Cloud Native及數據邏輯層技術打造跨雲跟IDC（Internet Data Center，網路資料中心）彈性運算及儲存的能力，輕鬆進行運算資源調度。 Low Code設計讓企業降低大數據開發及清洗門檻，大幅提供數據處理效率，並遵循數據倉儲開發準則，分層式地處理企業數據。
數據中台: 數據孤島與資料碎片化是企業數位轉型旅程上的最大障礙
本書由國內數據中台領域的領先企業數瀾科技官方出品，幾位聯合創始人親自執筆，7位作者都是資深的數據人，大部分作者來自原阿裡巴巴數據中台團隊。 他們結合過去幫助百餘家各行業頭部企業建設數據中台的經驗，系統總結了一套可落地的數據中台建設方法論。 本書得到了包括阿裡巴巴集團聯合創始人在內的多位行業專家的高度評價和推薦。
- 按照傳統的定義，資料倉庫是一個面向主題的、整合的、相對穩定的、反映歷史變化的資料集合，用於支援管理決策。
- 知名的國際企業阿里巴巴，旗下擁有天貓、淘寶、聚划算等不同業務領域的公司，服務範疇皆包含訂單、商品、庫存、倉儲物流，系統功能相似程度高，有了數據中台的輔助，直接向上賦能業務前台，向下與統一計算後台連接，融為一體，不需要重新開發系統，讓業務與技術協同，成功應用於多種場域。
- 新模式是通過新的平台支撐的，產生的數據與傳統模式下的數據也無法互通，這進一步加劇了數據孤島問題。
- 中國一機場禁止特斯拉電動車進入停車場，理由是特斯拉的「哨兵模式」存在洩密風險。
- 經營者與企業高層必需了解轉型所帶來的好處與長期價值，訂立 3~5年的中短期目標，並指示相關的部門一同配合。
- 数据中台主要提供三类服务：依赖接口的服务、依赖工具的服务和依赖数据的服务（包括垂直数据中心、公共数据中心和萃取数据中心）。
另外，多套不同的資料基礎架構（Data Infra）的管理和整合，更是企業最頭痛的問題。 服務器端埋點的優點很明顯，如果需要獲取的用户行為通過服務端請求就可以採集到或者通過服務端內部的一些處理邏輯也能獲取時，為了降低客户端的複雜度，避免一些信息安全的問題，常常會採用這種方式來收集用户行為數據。 但是弊端也很明顯，有些用户的行為數據不一定會發出訪問服務端的請求，這種方式就無法採集這部分數據。 因此，服務端賣點一般會和客户端賣點結合使用，相互補充，已完成整個用户的行為採集。 因此，數據中台與企業現有信息架構不存在競爭關係，不會導致企業現有系統、功能和應用的重複建設。
數據中台: 應用各自為政、各自與資料源孤島建交
准确的来说，应该是客户数据平台，Customer Date Platform，简称 CDP。 这里通过 1 數據中台 个定义、1 个原则、1 个案例来回答这个问题。 韩向东丰富的理论和实践经验能够帮助企业精准把握时代发展脉博，其对数字化转型发展趋势的敏锐洞察深受学术界和企业界的强烈关注，为更多企业探究数字化转型本质，选择合适的实施路径提供针对性的咨询规划。
在完成業務中臺、數據中臺的建設之後，企業組織的效率已經有了顯著提升，企業成本也隨之降低。 這個時候，中臺建設進入到了碎片化中臺階段，組織內部按業務線或職能進行更精細地拆分，比如：安全中臺、財務中臺、行動中臺、客服中臺、供應商中臺、物流中臺等等。 當有新的業務需求且與既有系統的資料關聯較大時，應該優先安排在中台上實現，這可以讓數據中台盡快地產生業務價值， 數據中台是一個長期的基礎建設，建設週期長、影響範圍廣，應階段式性實施。 過去一些需要「高併發查詢」需求的應用，則會在資料落地後，額外實作「讀寫分離」、「快取」等機制。 當然，實作的方式相當多元，有搭建資料庫叢集、主從架構的方式，也有自己程式實作的方式。 各種強化和優化的需求，往往都需要專業的維運人員進行搭建，或是大量客製化開發工作。
數據中台: 我們的客戶如何取得成功？
如數據庫或日誌文件等，通過數據匯聚的能力實現數據的採集和存儲。 客户端埋點的3種埋點方式，常見的簡化實現方案一般也會配合access_log來落地，但為了更好地融合，會定製一些服務器端的SDK，用户捕獲服務端系統中無法通過常規訪問獲取的數據信息，如內部處理耗時、包大小等數據。 從那個時候起，我就在想我們能否建立一個真正的實時數據中台，能夠快速高效的創建海量的實時應用，從而將大數據的管理和應用水平提升到一個新的階段，終於我們現在走到了這條路上。 在 OneData、OneEntity、OneService 三大體系，特別是其方法論的指導下，雲上數據中臺本身的內核能力在不斷積累和沈淀。 數據中台2023 在阿里巴巴，幾乎所有人都知道云上數據中台的三大體系，如上圖所示。 2.数据中台与数据仓库数据中台最核心的是OneData体系。
具備人工智慧及機器學習的能力，它會收集資料相關知識，並供數據服務供業務應用使用。 數位轉型浪潮興起，「數據」儼然成為企業越來越重視的資產，更是未來發展的核心基礎。 企業面對巨量零散的資料、複雜多變的業務場景、更多樣的應用需求，該如何從大數據資料庫中，提取重要資訊進行整合活用？ 有別於數據平台，數據中台的概念由然而生，改變企業的運轉模式，本文將為你解析數據中台是什麼、能帶來哪些效益、以及數據中台的規劃步驟，打破數據孤島，幫助企業協同作業，強化營運。
數據中台: 資料湖泊與資料倉儲介紹與比較：兩者的 5 大差異
數位優化泛指使現有系統提供更多元、更完整的服務，或是提高資訊系統的穩定度與負載力。 而企業在全力發展系統、進行數位優化時，想必也衍生了不少問題。 1種戰略行動建設數據中台是為了支撐企業數字化、智慧化升級，通過全局的維度支撐業務，讓企業在市場上更具競爭優勢，因此需要從公司戰略層面來規劃。 在中台建設過程中，會涉及所有相關業態、各塊資源的協調和推進，這都需要站在更高的層面來考慮。 當然，具體在實施過程中，為了能快速迭代推進，也會採取從點到面的突破方法，從某個業務或者某個部門開始，初步構建看到成效再逐步推廣，但不影響其作為核心戰略的定位。 建設數據中台是為了支撐企業數字化、智慧化升級，通過全局的維度支撐業務，讓企業在市場上更具競爭優勢，因此需要從公司戰略層面來規劃。
