クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能およびその他のITテクノロジーの急速な発展と、従来の産業との迅速な統合により、デジタルおよびインテリジェントな変革によってもたらされる産業変革が考えられています。
企業規模の拡大と事業の多様化に伴い、中国と台湾のサービスプラットフォームが誕生しました。「中国-台湾」の初期段階は米軍の戦闘システムから発展したものであり、技術的には「中国-台湾」は主にこの効率的で柔軟かつ強力なコマンドと戦闘システムを学ぶことを指します。アリババは今年、「デュアルセントラルステーション+ ET」デジタルトランスフォーメーション手法をリリースしました。「デュアルセントラルステーション」とは、デジタルセンターとビジネスセンターを指します。
データセンターとは
データセンターとは、具体的な企業固有のビジネスモデルと組織構造に基づいた、戦略的な選択と組織形態である持続可能な「企業のデータを利用する」メカニズム（製品やプロジェクトではありません）のセットです。製品と実装の方法論に支えられて、継続的にデータを資産に変え、ビジネスに役立つ一連のメカニズムを構築します。
データセンターとは、データテクノロジーを介して大量のデータを収集、計算、保存、処理すると同時に、基準と能力を統一することを指します。データセンターはデータを統合した後、標準データを形成し、それを格納してビッグデータアセットレイヤーを形成し、顧客に効率的なサービスを提供します。これらのサービスは、企業のビジネスと強い相関関係があります。このサービスはユニークであり、再利用できます。これは、企業のビジネスとデータの沈殿物です。それは、繰り返しの建設と煙突のコラボレーションのコストを削減できるだけでなく、違いも減らすことができます競争上の優位性。
データセンターには、従業員、顧客、パートナーがデータを簡単に適用できるように、データの集約と統合、データの精製と処理、データサービスの可視化、およびデータの価値の実現という4つのコア機能が必要です。
広範なデータセンターには、大量のデータの一連のテクノロジーの収集、計算、保存、処理などのデータテクノロジーが含まれます。今日議論されているデータセンターには、データモデル、アルゴリズムサービス、データ製品、データ管理などが含まれます。これは、企業のビジネスと強い相関関係があり、企業がユニークで再利用可能であり、たとえば、2000の基本モデル、300のフュージョンモデル、50,000のタグを構築しています。これは、エンタープライズビジネスとデータの沈殿物であり、繰り返しの構築を減らし、煙突スタイルのコラボレーションのコストを削減できるだけでなく、差別化された競争上の優位性ももたらします。
データセンターを設立する理由
データセンターと比較すると、データセンターはより複雑な状況に直面する可能性があります。データセンターを設立する理由：
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ビッグデータは、意思決定者にいくつかの潜在的な法律を伝え、データを使用して決定を証明または判断することができます。以前はデータを使用して、自分の決定が正しいか間違っているかを証明していましたが、今ではデータを使用して、正しい決定を行うように案内しています。ビッグデータの時代では、サンプルは全体であり、ビッグデータは偽造や逸脱を防ぐことができます。
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データは人工知能を生み出します。データは人工知能の基盤であり、融合して新しいデータを形成することができます。データは私たちに無限のイノベーションをもたらします。
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データはロボットの命令であり、データサービスの考え方を形成します。データは絶えず変化しており、マシンインテリジェンスを意思決定リンクにしており、運用はインテリジェントにできます。
ミドルオフィスの目標は、効率、データ操作を改善し、ビジネス開発と革新をより良くサポートすることであり、複数のフィールド、複数のBU、および複数のシステムでのコラボレーションを担当します。プラットフォームはプラットフォーム化の自然な進化であり、この進化は「分散型」の組織モデルをもたらし、機能を再利用し、制御を調整し、ビジネスイノベーションを構築する能力を差別化する能力を際立たせます。データの集中性が非常に重要である理由は4つあります。
1.サービスデータの再利用の本質に戻る
Zhejiang Mobileは、すべてのデータサービスの開発の基礎として2000の基本モデルを採用しています。これらの基本モデルは、「同じテキストと同じ車」を実現しました。データモデルがどれほど複雑であっても、常に2000の基本テーブルまでたどることができます。データの検証と認識の基盤を構築し、「データの抽出とメンテナンスの繰り返しによる無駄なコスト」を最大限に回避しました。
これまで、企業、レポート、データウェアハウス、およびローカル市場向けに複数のデータ抽出がありましたが、抽出のプレッシャー、メンテナンスの難しさ、データの一貫性の要件に関係なく、それらはすべて非常に高かったです。同時に、統一された基本モデルは、関連するビジネス分野でデータを適切に集約し、データの相互運用性に対する要求を解決しました。これは非常に重要です。誰もがデータ1 + 1> 2の意味を知っています。
2.データセンターには継続的なビジネス栄養が必要
企業では、トピック、レポート、アクセスのいずれであっても、現在の基本的な煙突タイプのデータ生成モデルまたはプロジェクトベースの構築方法では、必然的に降水量の欠如とデータ知識の継続的な開発につながり、その結果、モデルは実際に再利用可能なコンポーネントにはなりません。 、データ分析の迅速な対応と革新をサポートできません。実際、ビジネスにとって最も重要なことは、モデルの安定性です。データモデルが変更なしで安定性を追求することである場合、それはある程度自己破壊的です。そのようなアプローチは、必然的に他の同様の新しいデータモデルの作成につながります。
データモデルは「安定」である必要はありませんが、継続的な栄養が必要です。栄養の場合のみ、初期フィールドを企業の最も価値のあるモデル資産に徐々に成長させることができます。
レポートを例にとると、多くの企業レポートの理由は降水量が原因ではないことがよくあります。ビジネスレポートの場合、さまざまなビジネス担当者によって異なる視点が提案されているため、数十万のレポートが変換されます。レポートが中央にある場合ビジネスごとに1つのレポートなど、ベンチマークレポートのいくつかの原則を提示できます。一部のビジネスレポートは変更のみが許可され、追加は許可されません。当然、古いレポートは、新しい要件により引き続き改善され、企業の基本的なレポートカタログは、それ以外の場合はレポートの山であり、その後のデータ整合性の問題は無限であり、管理コストは急激に増加し、ますます多くの人的資源が投資されます。
3.データセンターはビジネス革新を促進するための基盤です
エンタープライズデータイノベーションは、巨人の肩の上に立つ必要があります。つまり、データセンターから始まり、常に基盤からスタートできるわけではありません。データセンターは、データイノベーションの効率を保証するものです。機械学習を学習した人は、適切な通常のデータがないこと、データ準備のプロセスが非常に長いことを知っています。これは、データウェアハウスモデルのコアバリューでもあります。たとえば、オペレーターは3か月のARPUデータを取得する必要があります。フュージョンモデルがない場合サポート、あなたはアカウントの単一の層から収集して相関させる必要があり、速度は想像できます。
今日のインターネット時代では、企業はすべて変革に取り組んでいます。変革の鍵は、インターネット企業と同じ急速な革新機能を備えることです。ビッグデータは主要な推進力の1つですが、ビッグデータを持っているだけでは十分ではありません。データセンターの能力多くの場合、速度は最終的に決定されます。所有の速度は、試行錯誤のコストが非常に低いことを意味します。つまり、もう一度実行できます。
4.データセンターは人材成長の発祥地です
新しい従業員は雇用のために成長する必要があることがわかりました。1つは人を連れてくること、もう1つは尋ねる人を見つけること、そして3つ目はさまざまなシステムにログインしてソースコードを確認することです。この種の学習は断片化されています。実際、全体像を理解することは困難です。が最も重要であり、入手したドキュメントは古くなっていることがよくあります。
データセンターができたので、多くの成長の問題を解決できます。基本モデルを使用すると、初心者は会社の基本的なデータ機能を体系的に学ぶことができます。Oドメインデータの増加により、より広い視野が得られ、フュージョンモデルができます。 、新人は、サブジェクトエリアから会社のビジネスコンセプトの全体的な理解に至るまで、サブジェクトエリアを知ることができます。タグライブラリを使用すると、新人は前任者のすべての知識を得ることができます。データ管理プラットフォームを使用すると、新人はデータを明確に追跡できます。タグとアプリケーションのインとアウト、すべての知識はオンラインであり、最新であり、これは新規参入者の高い出発点を意味します。
さらに重要なのは、データセンターにより、新規参入者は初期段階でメンターへの一時的な依存を解消し、チームにすばやく統合し、前任者に基づいて革新することができます。台湾でのデータの自然な統一と統合により、新規参入者は点線の束縛を解き、独自の知識システムを迅速に構築し、企業データの分野の専門家になることができます。
もちろん、データセンターの設立は1回限りのプロセスではありません。すべての企業は、実際の状況に基づいて独自のセンター機能を構築する必要があります。このプロセスでは、いくつかの原則に従う必要があります。
まず、企業の組織構造とメカニズムは、トレンドに応じて変化する必要があります。たとえば、過去のデータを担当する部門やチームは、発言権を欠くことが多く、多くの場合、ビジネスニーズに直面して受動的に受け入れられる役割です。これにより、すべてのデータセンターの思考がバブルになり、データセンターチームの承認が必要になります。
第二に、私たちは働き方を変える必要があります。現在、多くのエンタープライズデータチームの主な作業内容は、プロジェクト管理、需要管理などです。プロジェクトが完了すると、次のプロジェクトに投資されます。需要が完了すると、次の需要を担当します。この種の作業は、本当に非常にトレーニングです。編成・調整能力はあるが、この能力の向上と作業時間の長さは直線的には伸びておらず、プロジェクトや需要管理の経験は増えているものの、特定の専門分野の知識や経験を得ることができない。時間の経過とともに、ますます多くの人々が最初の仕事の熱意と創造性を失うことになります。実際、データ担当者はビジネス、データ、モデルに関する深い研究しか持っておらず、データセンターを作成するためのエンドツーエンドの実践が最大の価値です創造することによってのみ、継続的なイノベーションが可能になります。
3番目に、データセンターチームは、従来のサポートの役割から運用の役割に徐々に変更する必要があります。データだけでなく、ビジネスにおいても、ビジネス担当者に追いつくように努力する必要があります。ミドルオフィスの担当者は、ビジネスと話し合う権利を徐々に確立し、需要の役割を受け入れるだけでなく、合理的な提案を行い、ビジネスにもたらすことができるようにする必要があります。精密マーケティングなどの新しい成長ポイント。
最後に、ミドルオフィスは会社の特性に適しています。最も適切な中間段階は、ビジネス、製品、システム、組織について深く理解し、現在の状況だけでなく、過去がどのように進化し、将来どのように進化するかについても理解することです。すべてを理解して初めて、ミドルプラットフォームアーキテクチャの設計を改善できます。
概要：データセンターは、ビジネス生産資料をデータ生産性に変換すると同時に、データ生産性がビジネスにフィードバックされ、サイクルデータ駆動型の意思決定と運用の閉ループプロセスを継続的に繰り返します。
