China Taiwán es un tema muy candente en este momento y puede resolver el problema de las empresas que recrean ruedas. Aunque el centro de datos se ha practicado en las empresas de Internet durante muchos años, sigue siendo un tema relativamente nuevo para las empresas tradicionales.
Este artículo se seleccionó del libro "Arquitectura del centro de datos: mejores prácticas para la dataización empresarial". El autor de este libro, Kangaroo Cloud Partner y vicepresidente senior Zhang Xu, y su equipo resumieron los resultados de la implementación de múltiples proyectos de centros de datos Se resume un conjunto de metodología: el método de cinco pasos para la construcción del centro de datos.
El primer paso: inventario y planificación de recursos de datos
La base de la digitalización son los datos generados por informatización o informatización. Estos datos tienen el significado de digitalización. Al mismo tiempo, estos datos ingresarán al sistema de marco de datos y continuarán produciendo más datos y mayor valor a través del cálculo. Por lo tanto, el inventario de recursos de datos empresariales es el requisito previo y la base para la construcción de datos. Un recurso de datos completo y preciso es una poderosa garantía para la posterior construcción de datos.
El inventario y la planificación de los recursos de datos deben lograr los siguientes objetivos:
(1) Inventario y estadísticas de los recursos de datos existentes.
(2) Planifique los recursos de datos que la empresa puede o debe tener.
(3) Construya un sistema de inventario y use las herramientas necesarias para asegurar que los resultados del inventario siempre puedan ser consistentes con la situación real.
Paso 2: planificación y diseño de la aplicación de datos
Las empresas deben llevar a cabo una planificación de la aplicación de datos relativamente completa basada en las condiciones y planes técnicos existentes. Este paso puede responder a las siguientes preguntas.
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¿Cuáles son las necesidades de datos en la empresa?
Necesitamos clasificar los requisitos de datos desde las líneas de negocio, los niveles de negocio hasta las posiciones más detalladas.
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¿Qué aplicaciones de datos deberían construir las empresas?
Necesitamos realizar una planificación y un diseño generales de las aplicaciones de datos en torno a los requisitos de los datos.
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¿En qué orden deben implementarse estas aplicaciones de datos?
Necesitamos establecer un modelo de evaluación para aplicaciones de datos. Las dimensiones de la evaluación incluyen si la aplicación de datos se puede realizar, el valor comercial de la aplicación de datos y el costo de implementación de la aplicación de datos. A través de los resultados de la evaluación, podemos determinar la ruta de implementación de la aplicación de datos.
El tercer paso: construcción de activos de datos
La construcción de activos de datos debe depender de los productos principales del centro de datos. Los activos de datos son la base clave de la construcción de datos empresariales. Todas las construcciones basadas en datos se basan finalmente en activos de datos y se llevan a cabo en torno a esta base. Los activos de datos serán el módulo de capa básica en el que las empresas inviertan más en las primeras etapas de la construcción integral de datos y tengan los resultados más lentos. Gran parte de las diversas discusiones, disputas y compromisos entre Taiwán y Taiwán se deben a la enorme, compleja y alta inversión de esta infraestructura.
El contenido de la construcción de activos de datos incluye los siguientes aspectos:
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Construcción de tecnología
(1) Selección de productos. La selección de productos incluye cómo elegir los productos del centro de datos, las funciones que deben tener los productos del centro de datos y los indicadores de parámetros técnicos.
(2) Diseño de arquitectura técnica. El diseño de la arquitectura técnica incluye cómo implementar productos en el centro de datos, cómo reemplazar o poner en paralelo el almacén de datos tradicional y cómo extraer datos de aplicaciones actuales en el centro de datos.
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Creación de modelos de almacenamiento de datos y estándares
(1) Especificaciones de modelado y desarrollo. Las especificaciones de modelado y desarrollo incluyen la formulación de especificaciones de diseño de modelo de almacén de datos, la formulación de especificaciones de desarrollo de datos y cómo evitar la confusión actual relativamente común sobre el desarrollo de datos y la operación y mantenimiento difíciles.
(2) Modelado de datos. El modelado de datos incluye la creación de un modelo de almacén de datos y su envío para revisión.
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Extracción de datos, desarrollo de datos, monitoreo de tareas y operación y mantenimiento.
(1) Extracción de datos. La extracción de datos incluye la extracción de datos de la capa de recursos de datos a la capa ODS.
(2) Desarrollo de datos. El desarrollo de datos incluye el desarrollo de tareas de datos, limpieza de datos y cálculo de datos.
(3) Monitoreo de tareas y operación y mantenimiento. El monitoreo de tareas, la operación y el mantenimiento incluyen el monitoreo de todas las tareas de datos y la intervención manual necesaria y el manejo de tareas anormales y con errores.
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Verificación de la calidad de los datos
La verificación de la calidad de los datos incluye la verificación y el procesamiento de los problemas de calidad de los datos descubiertos actualmente y promueve el desarrollo y la optimización continua del gobierno de los datos.
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Soporte de aplicaciones de datos
El soporte de aplicaciones de datos incluye proporcionar una plataforma de desarrollo de soporte para el desarrollo de aplicaciones de datos actuales.
Paso 4: diseño detallado e implementación de la aplicación de datos
Ya sea utilizando el modelo en cascada o el modelo ágil, el diseño de aplicaciones de datos generalmente puede seguir el proceso y los conceptos del diseño tradicional de aplicaciones de información. El desarrollo de datos en aplicaciones de datos generalmente se completa en una base de datos o almacén de datos. La visualización del contenido de las aplicaciones de datos se puede visualizar mediante herramientas de análisis de BI, como la visualización a gran escala o las aplicaciones de desarrollo personalizadas. Las aplicaciones de datos también pueden proporcionar resultados de datos a través de servicios de interfaz API para que otras aplicaciones externas llamen a pedido. El desarrollo de aplicaciones de datos y el desarrollo de aplicaciones de información tradicionales tienen las siguientes diferencias.
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Las aplicaciones de datos se centran en el contenido y la calidad de las fuentes de datos.
Antes de implementar la aplicación de datos, debemos comprender completamente la situación actual de la fuente de datos de la empresa, incluidos los tipos de datos, los atributos específicos de cada tipo de datos y la calidad del contenido de los datos. La mayoría de las aplicaciones de datos fallidas se deben a varios problemas en la fuente de datos, como datos faltantes o problemas de calidad de los datos.
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El desarrollo de datos complejos requiere un ajuste e iteración continuos
Con la introducción de algoritmos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, los métodos de construcción de modelos de datos se han vuelto cada vez más abundantes. Pero en circunstancias normales, la generación de valor comercial final es un proceso complejo que no solo requiere soporte de datos, sino también cooperación en la gestión.
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El resultado de la aplicación de datos tiene una alta proporción de carga de trabajo de verificación
Demostrar la exactitud de los resultados de los datos o evaluar el efecto de la aplicación de datos es una tarea laboriosa y que requiere mucho tiempo. Incluso los cálculos de índices relativamente simples a menudo requieren más de 1/3 de todo el proceso para verificar la exactitud al final. Incluso para muchos proyectos de algoritmos, es necesario construir un modelo de evaluación de resultados por adelantado y obtener la aprobación de la empresa de la Parte A antes de que pueda comenzar el desarrollo de datos.
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La operación y el mantenimiento de las aplicaciones de datos son difíciles
Debido a que varias situaciones anormales en los datos a menudo son desconocidas o inesperadas, la operación y el mantenimiento de los datos requieren fuertes garantías manuales para mantener las tareas en ejecución.
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Los resultados de las aplicaciones de datos requieren operaciones
La finalización del desarrollo de la aplicación de datos es solo el primer paso para que los datos se valoren. Cómo hacer que los departamentos comerciales comprendan el modelo y hagan un buen uso de los datos es la clave para el seguimiento. Especialmente cuando se acaban de introducir nuevos datos y aún no se ha demostrado el valor comercial, las empresas deben realizar operaciones de datos en profundidad.
Paso 5: planificación de la organización de datos
La digitalización empresarial debería ser una cuestión de altura estratégica empresarial en el futuro, y la digitalización requiere una organización con la misma altura estratégica para ser responsable de su promoción. Es una buena elección si se trata de una transformación de un departamento de TI tradicional o la intervención de un departamento estratégico o un departamento similar. La organización es un elemento fundamental para garantizar la implementación fluida del centro de datos y también es la persona que promueve el proceso de datos empresariales.
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