数据中台确实是数字化转型的试验田,数据中台建设基本认知
数据服务,打通企业数字应用最后一公里
1、常见的数据服务模式:
查询服务:通过特定的条件输入,以 API 的形式供前台业务调用(API 包括实时和批量两种情况)。查询类服务应用场景非常广泛,基本贯穿了整个经营及管理活动,是最为常见的一种数据服务类型。
分析服务:结合大数据技术手段,高效的对数据进行关联分析,在金融企业中,分析类型的服务主要是决策支撑、风控、客户洞察等应用场景。
推荐服务:以客户标签为基础,对客户进行画像,根据客户的活动轨迹、行为偏好等属性,定向、精准推送服务产品,在金融企业精准营销场景下使用广泛。
圈人服务:在金融企业中,一般以产品、营销活动为核心,在全量的用户数据中,基于标签组合圈定营销对象,比如理财产品营销,产品定位为青年、高净值人群,那么可以通过圈定这两个标签人群,进行营销。这本质上和推荐服务一样,都是通过用户标签体系组合,构建客户画像,只是主体不同。
2、常见的数据服务类型:
数据大屏:数据可视化大屏是一个很重要的“面子”,它一方面能够通过酷炫的效果让人眼前一亮,同时也能把业务和数据的“里子”有效的传达出来,表里如一。
数据报表:通常情况下,分析类数据服务为数据报表提供服务支撑。数据表报类应用主要是通过可视化形态,呈现各种数据指标,主要是通过下钻、对比、关联分析手段,对所关注的数据进行灵活的查看。
商业智能:商业智能型应用是数据应用的核心,是数据洞察以及业务创新的重要支撑,商业智能是和数据标签结合最紧密的一种数据应用形态,从数据服务类型上看,包含了推荐服务、圈人服务,主要是通过数据画像达到数据洞察和业务创新,金融企业使用场景广泛,比如,风控、营销、产品设计、生物识别等等。
因篇幅有限,本次对数据中台建设做一个简短的认知层面的介绍,详细内容将呈现在后续的推文中,尽情期待。
关于作者:姚斌,数字化金融研究院研究员,长期致力于科技管理、产品设计、研发效能、质量管理等领域的实践,拥有多年大型企业IT规划及建设经验,先后参与多家大型企事业单位、金融机构流程平台、业务系统规划及落地,对零售业务有深入的理解,拥有扎实的业务中台落地经验。
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