ChatGPT前传--数字掘金：数据中台前沿实践

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别为了那些不属于你的观众，去演绎你不擅长的人生。--张德芬

内部交流│22期

ChatGPT前传

数字掘金：数据中台前沿实践

data analysis

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分享人：李家贵

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最近，Chatgpt引起了大家关注，其实质也是人机对话，更高级的算法，更加智能，具有感情参数。随着Chatgpt发展和业务场景不断增加，数据应用的需求越来越多，为快速响应业务需求，很多企业都不同程度地存在烟囱式的开发模式。

这种烟囱式的开发导致企业不同业务线的数据是割裂的，这就造成了数据的重复加工，导致研发效率不高、数据存储和计算资源浪费，使大数据的应用成本增长，也带来指标口径不一致的问题。产生这些问题的根源在于数据无法共享，为解决这些问题，而数据中台的核心是：避免数据的重复加工，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。

李家贵，微品CDO，数据中台部总经理，资深数字化转型专家，数据中台专家。浙江大学硕士，全球CIO大会副秘书长。西安交通大学数字经济研究院数字服务中心首席科学家。从0到1移动互联网和产业互联网创业经验。10年IT信息化规划与复杂大型数字化项目实操落地经验。

(李家贵老师个人公众号)

数据分析学习，在于将别人的知识转化成自己的知识，食之化尽，举一反三。那么，今天小飞象邀请了数据中台与数字化转型专家-李家贵老师，大家一起探讨中台的意义和价值以及赋能业务发展的目标，如何将企业的数据统一整合起来~

1.数据中台跟我们有什么关系？

2.数据中台是什么？价值？趋势？

3.数据中台的落地是系统过程

4.ChatGPT与数据中台的关系

为了更好的后面做好小飞象内部交流会，需要您帮忙做两件事情：第一，您想想这次为什么想参加这一期的交流会，以及希望在交流会中希望收获到什么？第二，在交流会结束后，请和我说一下您的收获和感受。（可以在公众号留言交流，小飞象内部交流会往期回顾）

做一个对世界充满好奇的人！在分享之前，我们可以先思考几个问题：

★你了解过最近火ChatGPT吗？

★你所了解数据中台跟我们有什么关系？

★你知道数据中台有什么应用么？

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这次分享将为大家扩展思维认知，希望能对从事数据分析的小伙伴们有所启发、了解数据中台、对数据分析的从业人员的技能进阶一些借鉴。在分享的过程中，建议全程认真听，带着思考来听（去看），希望通过本次分享，来为大家解答数据中台的意义、价值、趋势以及案例分享，并给做数据分析的人员提供一些思路，有任何问题都可以随时交流哦！

正式分享

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为什么谈数据中台

在现代企业中，数据已经变得越来越重要。然而，很多企业都遇到了两个普遍的问题：烟囱效应和数据孤岛。这些问题主要是由于早期发展过程中，企业部署IT系统时按照垂直个性化的逻辑进行独立采购建设，并导致内部系统烟囱林立，难以实现数据互联互通。因此，新业务和新市场的拓展过程中，各个内部系统无法直接复用和迭代，产生的新数据也无法与原有数据互通，加剧了数据孤岛的问题。

为了解决这些问题，企业需要考虑建立一个数据中台。数据中台是指将所有业务和数据集成到一个平台上，使得不同的系统和业务之间可以互相访问和使用数据。通过这种方式，企业可以摆脱烟囱效应和数据孤岛的困境，实现数据的共享和协作，提高数据的质量和价值，同时也能够更好地支持新业务和市场的拓展。

数据中台是一种创新的公司战略，是组织集团化发展到一定时期阶段下的必然，将企业各业务单位“分散式”进行的某些“重复性业务”整合到共享服务中心进行处理，促使企业将有限的资源和精力专注于自身的核心业务，并达到整合资源、降低成本、提高效率、保证质量、提高客户满意的目的。

✔“数据中台”发展沿革与建设的必要性

✔数据中台的市场规模仍在快速增长中

✔数字底座/数据中台是最佳解决方案

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什么是数据中台

数据中台是当前企业数据管理的新趋势，其概念比较抽象，但可以通过一个生动的比喻来帮助理解。我们可以把数据中台比作一个厨房，数据采集就是采集蔬菜，数据计算存储就是切菜配菜，数据服务就是端菜，数据应用就是吃菜。数据的生产加工过程就是数据中台的运行过程。

在这个比喻中，数据采集类似于采摘新鲜蔬菜，数据计算存储类似于对蔬菜进行加工处理，例如切菜、炒菜等等，数据服务则类似于在餐厅中上菜，将处理好的菜肴为其他部门和业务提供数据支持。最后，数据应用则是让用户享受美食的过程，也就是让数据真正为业务所用。

因此，数据中台不仅仅是一个简单的数据存储和计算平台，而是将整个数据生命周期过程纳入其中的一种全方位数据管理模式。通过数据中台的建立，企业可以更好地管理和利用数据资源，并且能够更好地服务于业务发展。数据中台收益：优化现有业务和实现新业务的转型。

数据中台有什么价值

数据中台是一种全方位数据管理模式，它可以为企业带来诸多价值和好处。首先，数据中台可以提升效率，降低成本，降低风险，增加利润，增加收入。通过建立数据中台，企业可以实现数据的共享和协作，避免重复采集和处理数据，从而提高工作效率，降低运营成本，减少风险。此外，基于中台新的业务应用可以产生新增收入，有效地将数据资产化并通过API等方式对外交易。

其次，数据中台还可以提升智能报表效率，节约数据运营时间，节约数据分析人员，并且可以让运维更加简单。通过大屏幕直观地展示数据指标，可以快速发现新的业务点，并为企业提供创新的商业模式。通过数据中台，企业可以更好地发掘数据价值，挖掘潜在的商业机会，并且可以快速梳理新的业务流程，提高业务竞争力。

因此，对于企业来说，建立一个数据中台是非常必要的。它不仅能够提高效率、降低成本、降低风险，还能够为企业带来新的商业机会和收入增长点。

数据中台还居于前台和后台之间，是企业级的数据共享、能力复用平台，是数字化转型的基础和中枢系统。将企业全域海量、多源、异构的数据整合资产化，为业务前台提供数据资源和能力的支撑，以实现数据驱动的精细化运营。

数据中台不是简单的一套软件系统或者一个标准化产品，更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的运作机制，是一系列数据组件或模块的集合，指向企业的业务场景。企业基于自身的信息化建设基础和业务特点对数据中台的能力进行定义，基于能力定义选择和利用数据组件搭建中台。各类数据技术是构建数据中台的基础，能够高效对数据进行统一收集、处理、储存、计算、分析和可视化呈现，使数据最终与业务链条结合，真正转化为企业核心资产。

而从广义上，数据中台更是一种企业组织管理模式和理念，集公司战略决心、组织架构、技术架构于一体，企业从战略上构建统一的协同基座即中台化组织，以协调和支持各业务部门，用技术拓展商业边界，为新业务、新部门提供成长空间。

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想要真正实现数据中台的落地需要经过三个阶段。

首先，咨询阶段极为重要。在这一阶段，企业需要明确自身的需求，了解数据中台的优势以及如何将其与自身业务相结合。

接下来，在产品部署阶段，企业需要根据实际情况选择合适的数据中台产品，并将其部署在企业内部。

最后，进行实施阶段，包括数据仓库的搭建、数据标准的确定和贯标以及后续的持续数据治理。

通过这三个阶段，企业才能真正实现数据中台的落地，从而更好地利用数据驱动业务创新和发展。

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随着chatGPT的出现，有人误以为数据中台就不再重要了。然而，这是一个错误的看法。chatGPT之所以能够取得成功，是因为花费了大量精力进行数据清理，确保输入的数据的准确性。而数据中台正是数据质量提升的过程。它包括数据采集、计算、存储、服务和应用等环节，从而有效地提高了数据的可靠性和有效性。换句话说，数据中台是chatGPT的前传。

数据中台可以为chatGPT提供高质量的数据，从而支持其训练和发展。同时，数据中台也为企业提供了更加高效和便捷的数据管理和应用解决方案，帮助企业更好地利用数据驱动业务创新和发展。

因此，数据中台仍然是企业数据管理中不可或缺的一环，其在数据质量管理、数据治理、数据开发等方面的作用仍然十分重要。

总结

以上就是本次分享的全部内容！随着数字化转型的不断深入，数据中台将成为未来企业数据管理的重要趋势。在未来，数据中台的发展方向将呈现出以下几个特点：

首先，一站式数据中台PaaS产品将会成为主流。这种轻量级、低成本、低代码的一站式数据中台PaaS产品可以帮助企业以更低的成本和更短的时间获得更高的收益。

其次，数据中台需要降低门槛，让业务人员也能使用。为此，我们需要采用低代码的方式来构建数据中台，让业务人员可以通过简单的拖拽、配置等方式来使用数据中台，而不需要掌握复杂的编程知识。

最后，数据中台的价格也必须亲民，以降低用户的成本。这需要我们不断优化数据中台的设计，采用更加高效的技术和管理方式来降低成本，并将这些成本优势直接传递给用户。

另外，与技术中台的融合也是一个趋势。数据中台和技术中台都是企业数字化转型的重要组成部分，它们之间的协同和融合可以让企业的数字化转型更加顺畅。

总之，未来数据中台将越来越轻量级、低代码和平民化，这是我们必须面对的现实。企业需要抓住这些趋势，加强数据中台建设，为数字化转型提供更加可靠的支持。

希望能通过我对数据中台的研究，给到大家一起启迪和思维上的扩展！

(李家贯老师个人公众号）

定位：数字化转型知识百科。

其实，数据中台就是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务，数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。总之，数据中台一两句话无法说全面，这次分享仅提供分析的框架和思考的角度。我们最终的目的是要解决问题，就是发现问题，解决问题就是发现业务中的问题，然后并去解决。学贵在行，需要我们在以后的学习工作中不断地积累经验掌握工具，学以致用。能站在多方角度，发现问题，分析问题，解决问题，总结问题。

后期小飞象会继续为邀请各业的精英分享数据领域的内容。祝愿大家都能在自己所在的领域内，用数据思维，成就更好的自己，在可预见的未来，遇到更好的自己。谢谢大家！

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