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数据中台:让数据用起来读后感100字

2020-02-22 23:02:04 来源:文章吧 阅读:载入中…

数据中台:让数据用起来读后感100字

  《数据中台:让数据用起来》是一本由付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等著著作机械工业出版社出版的精装图书,本书定价:89元,页数:384,特精心网络整理的一些读者读后感希望大家能有帮助

  《数据中台:让数据用起来》精选点评

  ●最近在做数据中台。这本书给出了完整的科普的入门概念。但最重要的第7章并没有很具体的讲。

  ●对这本书期盼已久,但是看完之后稍微有些失望。稍显杂乱 感觉作者即希望数据产品运营管理者能够从中受益,又希望技术同学能从中得到数据技术方面知识结果有些两者皆顾不全。 另外:个人觉着,标签是数据中台应用层的一项功能,而不是数据中台体系独立的一层。

  ●2020第一本

  ●上当受骗……

  ●嗯,这书印刷纸张不错

  ●数据中台,,就对了

  ●DT时代数据中台的使命是“让数据持续用起来”,的一个根本性创新就是把“数据资产作为一个基础要素独立出来,将成为资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程,提供推动企业发展源源不断生产力。 数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方,通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养(业务数据化),会形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力(数据资产化和资产服务化)。这样出现新的市场变化需要构建新的前台应用时,数据中台可以迅速提供数据服务(服务业务化),从而敏捷响应企业的创新。

  ●全是抄来的废话

  ●本书主要倾向数据中台体系和框架说明和作为公司营销手段之一,其中大量的技术点提供了很好的知识索引(基于实践干货)。同时,可以对自己兴趣地方,顺着其脉络深度探索,很有趣。 数据时代,谁能最先最大化盘活数据,谁就能先获取最低垂的果实

  ●全书按照Why--What--How的方式,先讲清楚为什么需要数据中台,再由表及里阐述数据中台到底是什么,之后大量篇幅详细明了怎么建设企业的数据中台。 1、为什么要数据中台 2、数据中台是什么 3、怎么建设数据中台? 首先是方法论总体价值框架,然后是从分析问题评估模型 )到解决问题的角度出发,分别从工具(获取、计算)、体系构建、使用、运营、安全等角度说明怎么建设。特别是第7章的数据体系构建,将数据中台做了层次结构划分,ODS贴源数据层、DW统一数仓层、TDM标签数据层、ADS应用数据层。对应到各企业的数据中台建设,基本上都能找到相应的架构映射。各层具体要怎么建设,书中给了非常非常详尽讲解和示例。 读完之后的感受是,本书兼顾理论又重在实战,还需要再多读几次,能用于实战才是真的理解

  《数据中台:让数据用起来》读后感(一):值得推荐

  随着数字化转型的浪潮,传统IT架构已经无法满足企业快速发展的需要;同时,大部分行业也由以前粗犷的增量发展阶段进入了精细化存量竞争阶段,对业务全链路的数字化越来越急迫;本书从企业数字化和把数据用起来的角度阐述数据中台建设的方法论和运营机制,不仅教你怎么建设,还教你怎么用。本书作者们来自于阿里数据中台部门,参与过阿里数据中台从0到1的过程,继承了阿里数据中台OneData,OneID,OneService的建设方法论,全书紧密围绕比方法论进行了阐述。OneData:全域统一建模,ODS贴源数据层,DWD明细数据层,DWS汇总数据层,TDM标签数据层,ADS应用数据层;OneID:打通对象ID,通过ID-Mapping;OneService:统一数据服务。本书最后一章特别强调了数据安全管理。在数据泄露和侵犯用户隐私事件频发的现在,合法合规的做好数据安全和隐私保护已经是各大企业迫在眉睫的事情。了解和掌握我国和国际上现行的法律法规非常有必要,同时怎样在合规的情况下做好数据中台的数据安全管理本书给予了详细介绍,这点值得推荐

  《数据中台:让数据用起来》读后感(二):数字化时代的价值基石

  非常荣幸可以参与《数据中台》一书的试读,作为一直从事数据商业化的产品经理,数据中台对我来说已经相当熟悉。

  所谓数据中台,就是把数据服务当作独立的产品来运营、迭代。相比传统的数据库作为底层数据存储的开发模式,数据中台拥有更高的伸缩性、复用性和拓展性,无论是开发的单一的产品还是多元的产品矩阵,数据中台都可以提升产品的迭代质量,尤其是在用户增长、精准营销、商业化变现方面。

  《数据中台》一书,从理论到实操,从观念到方案,全景式展现了数据中台落地的每一项环节。

  具体来说,宏观层面首先确立了数据中台建设的方法论,数据中台的目标是实现企业经营的数据化、精细化、智能化,本质是建设一套可持续让企业数据用起来的机制,从而使数据中台有了明晰的轮廓和愿景,并可以得到组织的认可。接下来,指明了在不同行业、业务量级中数据中台所需的能力及要求,使企业可以确立搭建什么样的数据中台。

  有了宏观的理论依据,接下来就是微观的实操了。作者分别从数据采集、数据计算、数据体系搭建、数据资产管理、数据服务、数据中台运营以及数据安全几个层面,抽丝剥茧般的展开详细的方案论述。各中精彩,以伺读者亲览。

  数据中台的重要性已毋需多论,如何搭建却是见仁见智,本书最难能可贵的在于构建了一套高于业务数据之上的数据解决方案, 可用于互联网也可用于实体。无论是互联网的中台构建,还是实体的产业数字化,都大有裨益。

  随着区块链、AI等新兴技术的普及,价值互联网将成为热议的话题,而数据的资产属性也将日益明显。能直接作用于业务领域,业务能阅读、能理解的数据才叫数据资产,所以光有数据是远远不够的,要想让数据产生价值,就离不开中台建设,这时候,数据本身就好比纸张、磁墨,数据中台则是印钞机!

  未来10年,互联网企业间的竞争,可以是AI算力的竞争,也可以是服务能力的竞争,但本质上一定都是数据能力的竞争。一企业数据中台的运算、分析、洞察能力,不仅决定了其产品生态的扩张效能,更决定了可以在激烈市场竞争中甩开对手多远!

  《数据中台:让数据用起来》读后感(三):这篇书评确实有些不一样

  在阅读《数据中台:让数据用起来》这本书并写下这篇书评的过程中,我在工作中正在经历一场巨大的变革。它撼动了许多延续了很长时间的东西,以至于让每个置身其中的人不禁开始进行更深入的思考。

  而这本书确实为我提供了帮助,直截了当地将关于数据中台的各个方面呈现给我,让我在这场变革中变得头脑更清醒、思维更缜密。我为《数据中台》这本书写过几句短评,其中第一句就表明了这本书给我的印象——这是一本关于数据中台的思维导图。说它是“思维导图”,是因为它对数据中台建设过程中可能遇到的各方面问题都给出了解决思路。

  因此,可以说这篇书评包含了一份难得的幸运。我也衷地希望这份可遇而不可求的幸运,能帮助各位在自己的工作岗位上披荆斩棘,更进一步。

  我是以实践者的身份拿起这本书的,并开始对照着心里那些亟待解决的问题一一寻找解决方案。

  首先就是指导原则和方向的问题。企业的任何“大举动”,都要耗费巨大的人力、物力,并需要克服巨大的惯性阻力。因此,只有真正有价值的事情才值得我们这么做。从这一点看,《数据中台》这本书选择了一个不错的起点,即数据中台的背景、定义和价值,也就是本书前两章的内容。

  虽然大多数的书籍都会在开头安排这样的内容,但对于数据中台来说尤其有必要这样做。数据中台是一个技术、商业与组织的综合产物,因此我们极容易被大量的执行细节淹没,却在遇到一些具体而棘手的实战问题时不知所措。其原因就在于我们没有把像意义和价值这样的根本性问题弄清楚。而这些根本性的问题在组织内是否能产生共鸣,也决定了我们在推进的过程中能否产生协同力。

  本书在2.1节中阐明了对于“数据中台”的定义,即以“用起来”为阶段性目标(其实书名的副标题已经表明了这一点,也与数澜科技的企业使命吻合)、从战略和组织两方面提供支撑、以产品或实施方案的形式实现应用的机制。经过这个机制的运作,数据将变成有价值的数据资产。要检验机制是否生效?那么我们就检验一下从业务产生数据,到数据反哺业务,整个Loop(循环)过程是否顺畅、高效、可持续。这个观点与我自己的经验完全吻合。在我的《产品增长力》当中就已经渗透了对Loop进行强化的理念,只不过是从业务角度论述的,讨论了如何从业务角度支持数据中台的建设,并与数据中台配合得更好。

  当然,作为数据中台的重要组成要素,本书探讨了数据中台的架构和选型等上层设计,也从数据的集成、开发、建模、治理、运营、服务、安全等多个方面分别给出了具体方案。这些设计和方案的可行性和价值,来源于数澜科技在大数据咨询过程中积累下的丰富经验,横跨地产、金融、政府等多领域客户。

  鉴于书籍即将出版,更多精彩内容建议直接阅读本书。

  李阳 京东数字科技 高级数据产品经理

  2019-12-08

  《数据中台:让数据用起来》读后感(四):数据中台,让数据用起来

  接到品鉴这本书的时候还是挺激动的,从中台概念提出,到今年数据中台的火爆,企业数字化逐渐从技术关注转回业务关注,做了2年多企业数字化转型的咨询,从传统单点信息化到微服务平台化,从数据孤岛到数据中心化,每个企业在进行企业数字化建设过程中都遇到了一系列的问题,以往会以一个成熟企业的应用实例来为下一个企业进行信息化梳理,现在企业信息化数字化已经达到了一个新的高度,业务部门系统高度统一,数据贯穿性完整,那如何进入下一步创新改革,没有目标企业的数字化之路在哪,是我这两年遇到的提出的最多的问题。

  《数据中台》这本书,从中台的来历与背景说起,从一个企业应该如何去处理做中台之前需要先解决的问题,矛盾指向直接贯穿企业数字化痛点,接着以一个全面的姿态贯穿整本书前后,用业界最恰当的技术来说明不同环节需要进行的工作,为整个数据中台进行了一次完整的”画像”。

  一个企业的命脉就是业务,数据来自于业务,可以实际的反应业务的状态,一个大型的企业的业务往往又是该业务生态的主要体现,从一个企业的业务数据就能反应整个业务经济的走向,但如何用数据来描述,如何将业务的数据串起来,本书中以4中能力贯穿了中台要实现的具体工作,包括汇聚整合、提纯加工、服务可视化、以及价值变现。个人认为其中最难的部分就是汇聚整合以及价值变现。本书从数据中台方法论中企业应该如何进行数据的认知,来完成汇聚整合的过程。并通过几个小例子解释了价值变现的过程。

  数据中台的建设并不是一蹴而就的,他需要企业组织的支持,需要整体的数据体系建设,需要完善的数据运营方式,结合数据中台技术架构的支持来完善整个企业的数据中台搭建。本书中将数据体系的建设进行了全面的总结与概况,将传统意义的数据分析与数据处理放到中台对应的位置中去,为数据中台的搭建梳理了一条明晰的路线。但该书也并没有针对某一项技术或产品选项进行深入的分析和讨论,在某些环节上只是介绍,针对不同的企业场景,不同的要求,可能对产品与技术的选型都要再做更深入的可研与决策。

  本书中最值得关注的是把数据运营提炼出来,这也是我接触了些客户最容易忽略的一个方面,有些用户只是觉得数据是有用的有价值的,在数据中台前期做了很多工作,但忽略了整体数据搭建起来之后后面的持续运营,如何让数据持续产生价值,又如何评估数据的价值,该书中非常好的进行了分析与总结,将该整个数据中台价值进行了进一步的提升。

  最后也是最重要的部分,数据是企业资产,数据是拥有价值的,这也就带来的数据安全的问题,个人认为该书对安全的讨论还并不是很全面,从采、存、转、算、用、享等几方面都应该有对应的安全手段,数据安全是要在传统信息安全基础之上再进行安全保护。这也是我真是遇到的一些用户痛点,他们又想让数据产生服务价值,又怕公布后的数据被他人所用,对自己产生影响。如何控制流转出去的数据的有效性与时效性,也是能真正打开公有数据市场的有力保护条件。从而从企业内部数据中台,形成数据中台之间的数据集市,从单一企业数据价值体现,到多业务联动的数据附加值,从单一生态创新到复合生态创新等,这些都是可以值得深入讨论的。

  (品鉴人:郝缙)

  《数据中台:让数据用起来》读后感(五):何为“数据中台”,原来是一种战略咨询方法论啊

  一天时间把《数据中台》读完了,作者是数阑科技的创始团队,骨干是阿里人。

  这本书不但阐述了作者对去年大热的“数据中台”的理解,而且给出了比较完整的解决方案,所以也可以当作数阑科技的咨询方案/建议书读。

  “数据中台是一套可持续‘让企业的数据用起来‘的机制,是一种战略选择和组织形式。”

  数据中台是一种战略方法论,于其放在技术的维度,不如放在战略的维度。未来越来越难预测了,消费者越来越难懂了,捉摸不定的就像新冠疫情一样,突然爆发,不给企业反应的余地。既然如此,企业就需要一种“形散而神不散”的战略,注重快速反应的能力构建,打破云基础设施和业务之间的隔膜,打破各业务单元之间的隔膜,而不追求模型结果推演的准确性。这种能力的源泉来自于“数据”,披上了新的外衣“数据中台”,在企业一把手看来是一把工具。

  从战略流派角度看,它应该属于能力学派,继承了丰田精益生产、企业再造、标杆管理法等等,麦肯锡的7S与BCG的“时基竞争战略”也属于这一范畴。它们集中爆发于80年代末~90年代中,恰好是第一波互联网/IT浪潮,可能当时的企业面对未来也有一种无力感吧。能力学派相对的是定位学派,波特五力分析、SWOT分析、BCG矩阵这些方法,把企业所处的外在环境作为首要考量。基于云的战略方法从根源上就偏向能力学派,或许跟亚马逊脱不了干系吧。AWS本就是亚马逊在构建电商服务“能力”中积累的,从企业的角度,完美诠释了能力先行,战略回溯。

  搞清楚了这个定位,具体到操作层面,自然遵循咨询项目的三铁律:

这事儿很要命:理想丰满,现实骨干啊这事儿很专业:咋解决呢,给你讲讲方法这事儿怎么干:咋落地呢,来跟我一步步走

  咋要命就不说了,千人千面,把握一个原则就是说到一把手心坎里就好,否则都是白说。方法论见下图,数阑科技的小伙伴不亏是做了多年咨询的,图都做的很好用从上到下给你整的明明白白。

  至于怎么干,看到这张图不禁会心一笑。

  心领神会的把提交物标了出来,预估了一下每步对应的收款金额,书中举得例子也可以推出一个项目的时间轴:

进场调研 10% 1月出项目计划书 20% 1月项目实施 40% 3月成果展示 20% 2月后期维护 10% 1月

  全书的章节也对应了这五步,第1&2章是理现状,第3&4章是立架构,第5&6&7&8章分别对应建资产的四小步,第9&10&11章则穿插讲述了用数据和做运营两步。书的逻辑结构非常好,需要那一部分的知识再去回看细究就是了。

  “数据服务是对数进行计算逻辑的封装(过滤查询、多维分析和算法推理等计算逻辑),生成API服务,上层数据应用可以对接数据服务API,让数据快速应用到业务场景中。”

  对我意义比较有启发的是数据服务部分,思考到PaaS也是处在IaaS和SaaS中间的一种云服务模式,数据中台更像一种战略方法论,而PaaS是一种解决方案,是一种可标准定价的产品。花渐欲迷人眼,各种方兴未艾的新名词,背后站的都是开“战略商店”的吧。

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