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醫(yī)院可視對(duì)講系統(tǒng) 阿里數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論與實(shí)踐

2023-10-18 11:50

在整個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)模式中,PasS層產(chǎn)品如引擎般存在,下到規(guī)劃數(shù)倉(cāng),上至輸出主題式服務(wù)。

有了之后,種種數(shù)據(jù)問(wèn)題彈指間即可迎刃而解,它既可以保證數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范定義、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)即自動(dòng)化開(kāi)發(fā)、主題式數(shù)據(jù)服務(wù)即時(shí)生成。

同時(shí)還能提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理的門(mén)戶(hù),有效降低數(shù)倉(cāng)建設(shè)門(mén)檻,也提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本,輕松實(shí)現(xiàn)讓數(shù)據(jù)從成本中心真正變成價(jià)值中心,且可量化呈現(xiàn)。

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Quick BI助力云上企業(yè)數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)構(gòu)建與管理完畢之后,我們需要利用Quick BI這一智能數(shù)據(jù)與可視化組件將數(shù)據(jù)背后的價(jià)值展現(xiàn)在人們面前。

Quick BI扭轉(zhuǎn)了當(dāng)初重度依賴(lài)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的局面,能夠賦予一線業(yè)務(wù)人員智能化的分析工具,真正的做到了“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。

現(xiàn)在,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始數(shù)據(jù)上云消息中臺(tái),也有的行業(yè)如政府、金融因?yàn)閲?yán)苛的安全需求而自建本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù),導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)數(shù)據(jù)分散式存儲(chǔ)的狀況。而Quick BI卻可以鏈接各種數(shù)據(jù)源,滿(mǎn)足云上和本地的不同需求,整合為可被統(tǒng)一調(diào)度的數(shù)據(jù)集。

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阿里大數(shù)據(jù)能力框架

阿里巴巴提出的數(shù)據(jù)中臺(tái)模式,正是為解決問(wèn)題而生,并通過(guò)實(shí)踐形成了統(tǒng)一全域數(shù)據(jù)體系,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算存儲(chǔ)累計(jì)過(guò)億的成本降低、響應(yīng)業(yè)務(wù)效率多倍提升、為業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)保障。

全域數(shù)據(jù)采集與引入:以需求為驅(qū)動(dòng),以數(shù)據(jù)多樣性的全域思想為指導(dǎo),采集與引入全業(yè)務(wù)、多終端、多形態(tài)的數(shù)據(jù)。

標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)據(jù)架構(gòu)與研發(fā):統(tǒng)一基礎(chǔ)層、公共中間層、百花齊放應(yīng)用層的數(shù)據(jù)分層架構(gòu)模式,通過(guò)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化規(guī)范化的方式實(shí)現(xiàn)指標(biāo)口徑統(tǒng)一。

連接與深度萃取數(shù)據(jù)價(jià)值:形成以業(yè)務(wù)核心對(duì)象為中心的連接和標(biāo)簽體系,深度萃取數(shù)據(jù)價(jià)值。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理:構(gòu)建元數(shù)據(jù)中心,通過(guò)資產(chǎn)分析、應(yīng)用、優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)四方面對(duì)看清數(shù)據(jù)資產(chǎn)、降低數(shù)據(jù)管理成本、追蹤數(shù)據(jù)價(jià)值。

統(tǒng)一主題式服務(wù):通過(guò)構(gòu)建服務(wù)元數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)服務(wù)查詢(xún)引擎,面向業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口與數(shù)據(jù)查詢(xún)邏輯,屏蔽多數(shù)據(jù)源與多物理表。

極大的豐富和完善了阿里巴巴大數(shù)據(jù)中心,、OneID、漸趨成熟并成為上至CEO、下至一線員工共識(shí)的方法論體系。

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阿里數(shù)據(jù)中臺(tái)演進(jìn)的四個(gè)階段

阿里巴巴的數(shù)據(jù)處理經(jīng)歷了四個(gè)階段,分別是:

一. 數(shù)據(jù)庫(kù)階段,主要是OLTP(聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)的需求;

二. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)階段,OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)成為主要需求;

三. 數(shù)據(jù)平臺(tái)階段,主要解決BI和報(bào)表需求的技術(shù)問(wèn)題;

四. 數(shù)據(jù)中臺(tái)階段,通過(guò)系統(tǒng)來(lái)對(duì)接OLTP(事務(wù)處理)和OLAP(報(bào)表分析)的需求,強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的能力。

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數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)步驟

第一,組織架構(gòu)升級(jí)。比如以前負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的部門(mén)或團(tuán)隊(duì)往往缺乏話(huà)語(yǔ)權(quán),面對(duì)業(yè)務(wù)需求往往是被動(dòng)的接受的角色,這讓一切數(shù)據(jù)中臺(tái)的想法化為泡影,需要為數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)授權(quán)。

第二,工作方式的改變?,F(xiàn)在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的主要工作內(nèi)容就是項(xiàng)目管理、需求管理等等,當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目完成后又投入到下一個(gè)項(xiàng)目,做好一個(gè)需求后又開(kāi)始負(fù)責(zé)下一個(gè)需求,這樣的工作確實(shí)非常鍛煉人的組織、協(xié)調(diào)能力,但這樣能力的提升與工作時(shí)間的長(zhǎng)短并不是呈線性增長(zhǎng)的,雖然增加了項(xiàng)目和需求管理經(jīng)驗(yàn),但并不能在某一個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域得到知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的沉淀,隨著時(shí)間的流逝,越來(lái)越多的人會(huì)失去最初的工作積極性和創(chuàng)造性,事實(shí)上,數(shù)據(jù)人員只有深入的研究業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和模型,端到端的去實(shí)踐,打造出數(shù)據(jù)中臺(tái),才是最大的價(jià)值創(chuàng)造,才能使得持續(xù)創(chuàng)新成為可能

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