데이터가 데이터 센터에 통합되면 표준 데이터가 형성되고 저장되어 대형 데이터 자산 계층을 형성하여 고객에게 효율적인 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 기업의 업무와 매우 밀접한 관련이 있으며, 기업만의 것이기 때문에 재사용할 수 있다. 기업의 업무와 데이터의 침전으로 반복 건설과 굴뚝 협력의 비용을 낮출 수 있을 뿐만 아니라 차별화된 경쟁 우위이기도 하다.
중국 대만의 목표는 효율성 향상, 데이터 운영, 비즈니스 발전과 혁신을 더 잘 지원하는 것입니다. 다중 도메인, 다중 버스, 다중 시스템의 책임 있는 공동 작업입니다. 중간 플랫폼은 플랫폼화의 자연스러운 진화로, 중앙화된 조직 모델을 제공하고, 제어 기능을 재사용하고 조정할 수 있는 능력을 강조하며, 차별화된 비즈니스 혁신을 구축할 수 있는 능력을 강조합니다.
확장 데이터
1, 회귀 서비스의 본질-데이터 재사용
절강성 모바일은 2000 가지 기본 모델을 모든 데이터 업무 발전의 기초로 삼고 있다. 이러한 기본 모델은' 동서 동궤도' 의 목표를 달성했다. 아무리 복잡한 데이터 모델이라도 2000 개의 기본 테이블로 거슬러 올라가 데이터 검증 및 인식을 위한 기반을 마련하고 "데이터 중복 추출 및 유지 관리로 인한 비용 낭비" 를 최소화할 수 있습니다.
2, 데이터 센터는 지속적인 비즈니스 영양이 필요합니다.
한 기업에서 주제, 보고서 또는 데이터 검색, 현재 모델은 기본적으로 굴뚝 기반 데이터 생산 모델 또는 프로젝트 기반 구축 모델이며, 데이터 지식의 침전과 지속 가능한 발전으로 인해 모델이 실제로 재사용 가능한 구성 요소가 될 수 없게 됩니다. 데이터 분석의 빠른 응답과 혁신을 지원할 수 없습니다. 실제로 비즈니스에서 가장 필요하지 않은 것은 모델의 안정성입니다. 한 데이터 모델이 안정만을 추구한다면 어느 정도 자만하게 될 것이며, 다른 새로운 유사한 데이터 모델의 출현으로 이어질 수밖에 없다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 데이터 모델, 데이터 모델, 데이터 모델, 데이터 모델, 데이터 모델, 데이터 모델)
데이터 모델은 "안정" 이 필요하지 않고 지속적인 영양이 필요합니다. 자양분 속에서만 최초의 단일 영역에서 기업의 가장 가치 있는 모델 자산으로 성장할 수 있다.
3, 데이터 대만은 비즈니스 혁신을 육성하는 토양입니다
기업의 데이터 혁신은 반드시 거인의 어깨 위에 서 있어야 한다. 즉, 항상 기초부터 시작하는 것이 아니라 데이터 센터에서 시작해야 한다. 데이터 센터는 데이터 혁신의 효율성을 보장합니다. 기계 학습을 배운 사람들은 좋은 구조적 데이터가 없고 데이터 준비 과정이 매우 길다는 것을 알고 있으며, 이는 데이터 웨어하우스 모델의 핵심 가치이기도 합니다. 예를 들어, 통신업체는 3 개월 동안의 ARPU 데이터를 얻어야 하며, 융합 모델 지원 없이 관련 청구서를 한 겹씩 집계해야 하는데, 속도는 예상할 수 있다.
4, 데이터 대만은 인재 성장의 요람이다
원래 신입 사원이 입사하려면 성장이 필요했다. 첫째, 그들은 사람들을 의지하여 그들을 인도해야 한다. 둘째로, 그들은 사람들에게 와서 그들에게 물어봐야 한다. 셋째, 그들은 다양한 시스템에 로그인하여 소스 코드를 읽습니다. 이런 학습은 조각화되어 있다. 사실 전모를 이해하기 어렵고, 기업에 가장 중요한 것이 무엇인지 알 수 없다. 얻은 서류는 왕왕 이미 시대에 뒤떨어졌다.
이제 데이터 센터를 통해 많은 성장 문제를 해결할 수 있습니다. 기본 모델을 통해 신입사원은 기업의 기본 데이터 능력을 체계적으로 배울 수 있다. O 도메인 데이터가 증가함에 따라, 그들은 더 넓은 시야를 가질 수 있다. 융합 모델을 통해 신입사원은 어떤 학과 분야를 사용할 수 있는지 알 수 있고, 학과 분야부터 시작하여 전 세계적으로 회사의 비즈니스 이념을 이해할 수 있다. 태그 라이브러리를 통해 신인은 선배의 모든 지혜를 얻을 수 있다. 데이터 관리 플랫폼을 통해 신입사원은 데이터, 레이블 및 애플리케이션을 명확하게 추적할 수 있습니다.