nachricht

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senken sie die schwelle der datenverwaltung, senken sie die schwelle für unternehmen, datenbestände sinnvoll zu nutzen, und gestalten sie den datenverbrauch in unternehmen komfortabler.

text｜xu xin youyong‍‍‍

herausgeber｜zhou luping‍‍‍

in der vergangenheit waren data middle offices mit einigen herausforderungen und missverständnissen konfrontiert. da überall millionen von dollar investiert wurden, hinterließ das rechenzentrum einst den eindruck, es sei teuer und schwer.hohe baukosten, ist zu einem stolperstein für kleine und mittlere unternehmen mit kleinen datenmengen geworden, aber gleichzeitig haben diese unternehmen einen starken bedarf an datenkonstruktion und -verwaltung.

das größere problem ist die rasante technologische entwicklungdie skalierbarkeit von enterprise data governance-frameworks bringt neue herausforderungen mit sich. ein gartner-bericht wies darauf hin, dass bis 2028 aufgrund der entkopplung vom ökosystem auch 50 % der vor 2023 gebauten datenanalyse- und ki-plattformen chinas veraltet sein werden. der bereich der datenkonstruktion ruft nach einer revolution.

vor kurzem wies peng in,auch im bereich der dateninfrastruktur kommt es zu einer welle des umbaus.。

als reaktion auf konstruktionsprobleme wie hohe kosten und schwierigkeiten bei der ausweitung der datenverwaltung in der branche wurde das dataphin-produkt vollständig aktualisiert. die neu eingeführte agile version wird verwendet, um das problem von szenarien zu lösen, in denen das unternehmen über eine kleine datenmenge verfügt dataphin muss jedoch das datenarchitektursystem weiterentwickeln und erweitern. es reserviert entwicklungsraum für die unternehmensdatenverwaltung, und der auf großen modellen basierende dataagent bietet unternehmen die möglichkeit, datenbestände sinnvoll zu nutzen.

01

data governance ist jetzt

das vielleicht bekannteste konzept der datenkonstruktion und -verwaltung ist die data-middle-plattform.

vor ein paar jahren erfasste die big-data-welle die welt und pionierunternehmen in allen gesellschaftsschichten legten großen wert darauf, den wert von unternehmensdaten zu erforschen. im jahr 2017 erwähnte the economist in einem titelartikel auch:daten haben öl als wertvollste ressource der welt abgelöst。

zu dieser zeit erkannte eine gruppe von pionierunternehmen, die große datenmengen angesammelt hatten, als erste, wie wichtig es ist, die datensilos innerhalb des unternehmens aufzubrechen und die internen daten des unternehmens zentral zu verwalten und zu verarbeiten zu dieser zeit kam die „mittlere plattform“ heraus, und alibaba fungierte als mittlere datenplattform. der antragsteller des konzepts übernahm auch die führung beim aufbau eines rechenzentrums innerhalb des unternehmens und bei der bereitstellung von produkten und dienstleistungen für das unternehmen. eine gruppe führender unternehmen in traditionellen branchen betrachtet den aufbau von data-middle-plattformen auch als wichtigen ausgangspunkt für die integration riesiger interner datenbestände und die volle nutzung des datenwerts aus der perspektive des strategischen layouts und der aktiven verfolgung von veränderungen.

auch aufgrund der hohen komplexität und des großen umfangs der daten früher teilnehmer werden enorme investitionen in die datenverwaltung und -konstruktion getätigt, und auch der konstruktionszyklus ist relativ lang. dies hat in der branche zu einigen kontroversen geführt. ein brancheninsider stellte beispielsweise einmal fest, dass das rechenzentrum eine große investition darstellt, der effekt schwer zu quantifizieren ist und es schwierig ist, ihn in unternehmen mittlerer größe umzusetzen.

in diesem jahr listete gartner das konzept der „data middle platform“ im bericht „china data analysis and artificial intelligence maturity cycle“ als allmählich veralteten technologieentwicklungsbereich auf.

branchenveteranen glauben jedoch, dass die „data-middle-plattform“ nicht nur anhand der ebene der produkte und tools verstanden werden kann und der wert der „data-middle-plattform“ auch nicht allein anhand der popularität des konzepts beurteilt werden kann.

“die mittlere datenplattform ist ein konzept und ein modell, was bedeutet, dass datenbestände für ein unternehmen einen wichtigen teil der vermögenswerte des unternehmens darstellen. für diesen wichtigen vermögenswert benötigen unternehmen eine möglichkeit, daten zu integrieren und bereinigung, verarbeitung und verwaltung zu vereinheitlichen, um benutzerfreundliche datenbestände zu schaffen. „die oben genannte person sagte.

gartner erwähnte in dem bericht auch, dass sich die „dateninfrastruktur“ im zusammenhang mit dem aufbau technischer fähigkeiten wie datenintegration, metadatenverwaltung und datenqualität im rahmen der aktuellen technologiewelle in einer phase schnellen wachstums befindet ki. eine wiederverwendbare basis für ihre anwendung.das konzept der „data middle platform“ ist nach wie vor führend in der entwicklung der branche, und auch das technologieniveau entwickelt sich weiterhin rasant weiter.。

zusätzlich,förderung der vermarktung von datenelementen auf nationaler politischer ebeneermöglicht es unternehmen außerdem, den aufbau umfassenderer datenverwaltungs- und anwendungsfunktionen zu beschleunigen.

am 1. januar dieses jahres wurden die „interimsbestimmungen zur buchhalterischen behandlung von unternehmensdatenressourcen“ (im folgenden „interimsbestimmungen“ genannt) offiziell umgesetzt. die datenressourcen börsennotierter unternehmen werden in der bilanz als neue buchhaltung aufgeführt ausgewiesen und sind teil des eigenkapitals. laut statistiken des china securities journal hatten bis zum 31. august dieses jahres 39 börsennotierte unternehmen informationen im zusammenhang mit der eingabe von daten in ihre tabellen offengelegt, mit einem gesamtbetrag von 1,357 milliarden yuan. für viele unternehmen ist die frage, wie sie eine globale datenverwaltung erreichen und datenbestände aufbauen können, sogar zu einer frage geworden, die unbedingt beantwortet werden muss.

in der branche besteht konsens darüber, dass der grund, warum diese führenden unternehmen bei der bereitstellung von datenbeständen die führung übernehmen können, untrennbar mit ihrer langfristigen und kontinuierlichen betonung der datenverwaltung verbunden ist.

angetrieben durch makroökonomische richtlinien und die welle der technologie erfreut sich das konzept der datengesteuerten geschäftsentwicklung immer größerer beliebtheit, und immer mehr unternehmen haben die bedeutung von data-governance-plattformen und dem aufbau von datenbeständen erkannt.

in dieser welle sind die bedürfnisse kleiner und mittlerer unternehmen nicht zu unterschätzen. wang sai, vizepräsident von lingyang, sah zum beispiel, dasskleine und mittlere unternehmen haben einen hohen bedarf an datenverwaltung und datenbeständen. „die datenmenge von unternehmen ist im vergleich zu führenden unternehmen vielleicht nicht sehr groß, aber sie ist komplex und vielfältig. diese unternehmen müssen diese daten leicht verwalten.“

allerdings stehen diese unternehmen auf ihrem weg zur datenverwaltung vor vielen problemen. „kleine und mittlere unternehmen verfügen möglicherweise nicht über genügend talentreserven im zusammenhang mit big data und haben nicht viel budget, um in den bereich data governance zu investieren.“ datenverwaltung.

basierend auf diesen schwachstellen hat lingyang eine leichte transformation durchgeführt, die auf alibabas interner daten-governance-erfahrung und dataphin basiert, einer intelligenten datenkonstruktions- und governance-plattform, die für externe großunternehmenskunden entwickelt wurde, und die agile version von dataphin auf den markt gebracht.

existierenin der neu eingeführten agilen version von dataphin ist die produktarchitektur schlanker geworden, was kleinen und mittleren unternehmen dabei helfen kann, zu geringeren kosten mit der datenverwaltung zu beginnen.. nehmen wir als beispiel die agile version von dataphin, die mit relationalen datenbanken kompatibel ist. talente im bereich datenmanagement müssen nicht die modernste big-data-technologie beherrschen betrieb und wartung sind ebenfalls sehr gering, was die talentschwelle für die datenverwaltung erheblich verringert.

„das mindeste, was ein unternehmen braucht, ist zu investierendrei hardwaregeräte, investition ist nurzwei- bis dreihunderttausend yuansie können mit der data-governance-arbeit auf basis der agilen version von dataphin beginnen. dong fangying, general manager der lingyang-datensystemproduktlinie, sagte gegenüber digital intelligence frontline: dies bedeutet auch, dass die mehrheit der kleinen und mittleren unternehmen im vergleich zur vorherigen dataphin-version mit leistungsstarken funktionen und komplexer architektur nun eine weitere wahl hat.

02

data governance, wie man die aktuelle und die langfristige zukunft in einklang bringt

wenn unternehmen mit einer kleinen datenmenge mit der arbeit an der datenverwaltung beginnen, stellen sie sich die frage: müssen sie ein neues system ersetzen, wenn sich das unternehmen weiterentwickelt und die datenmenge riesig wird? wird es probleme für die zukünftige datenverwaltung geben?

beispielsweise ist in den letzten jahren ein führendes inländisches einzelhandelsunternehmen darauf gestoßen„wachstumsschmerzen“. aufgrund seines umfangreichen geschäftslayoutsder bedarf an unternehmensdaten ist äußerst komplex und schwer zu verarbeiten geworden。

zuvor haben sie viele geschäftsanwendungssysteme mit unterschiedlichen funktionen basierend auf den tatsächlichen geschäftsanforderungen erstellt. da unternehmen jedoch mehrere marken und mehrere kanäle entwickeln, wird die datenmenge extrem groß. gleichzeitig gibt es dutzende unabhängiger daten-chimneys für unterschiedliche geschäftsdaten in unterschiedlichen systemen. darüber hinaus verfügen verschiedene geschäftsbereiche über unterschiedliche datendefinitionen, was die datenverwaltung äußerst schwierig macht.

der grund für diese situation liegt im fehlen einer langfristigen daten-governance-perspektive in unternehmen. frühere datenarchitekturen basierten auf isolierten geschäftsanforderungen. auch der datenverantwortliche dieses unternehmensbetrachten sie den bau eines rechenzentrums als eine langfristige aufgabezu diesem zweck haben sie auch einen plan für den bau des rechenzentrums des unternehmens für die nächsten drei bis fünf jahre erstellt.

zufällig bemerkte auch der datenmanager eines anderen verbraucherfinanzierungsunternehmens, dass sich die konstruktionsideen der datenverwaltung ändern müssen. „bisher wurde mehr wert darauf gelegt, welche daten generiert werden, welche geschäftsprozesse digitalisiert werden können und auf fragen der datenkonformität.“ er stellte fest, dass mit blick auf die zukunft fünf jahre lang die menge der unternehmensdaten zunimmt und die herkömmlichen ideen zum aufbau von data warehouses den anforderungen des unternehmens an datenspeicherung, -verwaltung und -nutzung nicht mehr gerecht werden können.

dies ist auch ein häufiges problem, mit dem viele unternehmen im bereich data governance konfrontiert sind.wie reserviert die datenarchitektur raum für zukünftige entwicklungen, um in zukunft immer komplexeren anforderungen an die datenverwaltung gerecht zu werden?

basierend auf diesem in der branche üblichen problem hat lingyangs produkt dataphin auf innovative weise eine neue architektur des datensystems eingeführt. eine dieser architekturdie hauptmerkmale sind skalierbarkeit und weiterentwicklung。

vereinfacht gesagt können sich kleine unternehmen aufgrund eigener überlegungen frühzeitig für das leichte und kostengünstige produkt der agilen version von dataphin entscheiden. mit zunehmender größe des unternehmens wächst das unternehmenkann die zugrunde liegende computer-engine erweitern, frei aktualisieren und sich reibungslos weiterentwickeln, um zukünftige anforderungen an die datenverwaltung und die geschäftsentwicklung von unternehmen zu erfüllen. dies ist auf die verwendung derselben zugrunde liegenden architektur zwischen der agilen version von dataphin und der nativen version zurückzuführen.

dashilft bei der erfüllung komplexerer data-governance-anforderungen, wenn die unternehmensdaten wachsen. nach dem upgrade von der agilen version auf die intelligente r&d-version von dataphin kann die zugrunde liegende datenbank von relationalen auf interaktive und mpp-datenbanken wie starrocks, clickhouse, hologres, lindorm, impala und andere datenbanken mit stärkeren analysefähigkeiten und stärkerer rechenleistung erweitert werden. dadurch werden mehrdimensionale datenplanung, betrieb und wartung sowie andere verwaltungsaufgaben unterstützt.

mit zunehmender größe des unternehmens kann die zugrunde liegende datenunterstützung des unternehmens weiter zu einer big-data-engine ausgebaut und sogar erweitert werden, um die integration von seen und lagern zu unterstützen. „kleine, mittlere und große unternehmen verfügen alle über eine reihe von bereitstellungsstrukturen, die unternehmen bei der nahtlosen aktualisierung unterstützen können“, sagte wang sai.

dabei werden die langfristigen entwicklungsmerkmale der unternehmensdaten-governance berücksichtigt, und unternehmen können geeignete produkte basierend auf ihrem eigenen datenumfang und ihren eigenen governance-anforderungen frei auswählen.

darüber hinaus stehen unternehmen im bereich datenverwaltung und -betrieb vor einem weiteren großen problem, das peng xinyu als definiertder konflikt zwischen personalisierung und kosteneffizienz. große unternehmen streben häufig eine privatisierte einführung auf der grundlage ihrer eigenen geschäftsanforderungen an, was jedoch auch höhere kosten mit sich bringt. standardisierte cloud-produkte sind natürlich günstiger, verlieren aber auch die möglichkeit, konfigurationen zu personalisieren.

als antwort auf dieses problem lautet die lösung von dataphin:zusätzlich zum traditionellen public-cloud-mietermodell und der privatisierten bereitstellung bietet es unternehmen ein „halbverwaltetes“ modell.genießen sie nicht nur eine exklusiv kontrollierbare umgebung, sondern auch die elastische planung der öffentlichen cloud.

beispielsweise haben einige konzernunternehmen unterschiedliche anforderungen an die datenverarbeitung für verschiedene geschäftsmodule oder teilunternehmen. einige finanz- und mitgliedschaftsdaten erfordern lokale berechnungen, während andere daten mit geringer sicherheitssensitivität zur verknüpfung und datenverarbeitung mit cloud-geschäften in die cloud hochgeladen werden können.

diese art von unternehmen eignet sich für das halbverwaltete modell. im vergleich zum dienst „mieten sie eine wohnung“ des öffentlichen cloud-modells und dem dienst „bauen sie eine villa“ mit unabhängiger physischer bereitstellung ähnelt das halbverwaltete modell„eine villa mieten“, das nicht nur die anforderungen von unternehmen erfüllen kann, die ihre datenverarbeitungsfähigkeiten verbessern und personalisierte anpassungsanforderungen haben möchten, sondern gleichzeitig auch die wirtschaftlichkeit berücksichtigt.

im allgemeinen basiert dataphin im bereich datenverwaltung und datenbetrieb auf der jahrelangen systematischen konstruktionserfahrung der alibaba group im bereich datenverwaltung, um großen, mittleren und kleinen unternehmen unterschiedlicher größe lösungen bereitzustellen, die mehrere arten von engines umfassen und sich an a anpassen vielfältige umweltanforderungen. erweiterbare und skalierbare produkte.

im bereich data governance läuten unternehmen eine neue phase der on-demand-beschaffung und kostenlosen upgrades ein.

03

wie man daten im ki-zeitalter wirklich nutzbar macht

dong fangying hat viele data-governance-plattformprojekte gesehen und ein muster entdeckt: wenn die andere partei ein reines it-team ist.kein konzept für den betrieb von datenbeständenallerdings ist die erfolgsquote solcher projekte oft nicht sehr hoch.

wenn daten nur in einer datenbank gespeichert werden, wird dies nur zu kosten und belastung.„die in unseren knochen verankerte idee ist, dass die daten, nachdem sie erstellt wurden, verwendet werden müssen.“ daher legt lingyang großen wert auf den asset-betrieb. es reicht nicht aus, daten zusammenzufassen, sondern auch, daten besser zu nutzen.

damit unternehmen daten sinnvoll nutzen können, besteht eine große lücke. dong fangying stellte fest, dass das unternehmen oberflächlich betrachtet über daten verfügte und das unternehmen probleme hatte. die kombination der beiden würde das problem lösen, aber wie man die beiden verbinden könne, sei eine große herausforderung.

für geschäftsleute,geschäft zu verstehen und daten zu verstehen sind zwei verschiedene dinge. oftmals mangelt es geschäftsmitarbeitern an datendenken und sie müssen sich dennoch für die datenerfassung an datenexperten wenden, was mit hohem kommunikations- und zeitaufwand verbunden ist.

im konkreten prozess der datenbeschaffung steht auch das datenteam unter großem druck. sie werden oft mit vielen fragen konfrontiert, wo sich die daten befinden, was sie bedeuten, wie sie verwendet werden sollen und wo sie verwendet werden sollen. darüber hinaus ist es nicht einfach, unter den riesigen datenbeständen die gewünschten daten zu finden.

dies spiegelt wider, dass der datenbedarf von unternehmen nicht nur darin besteht, ein bestimmtes datenergebnis von chatbot zu erhalten, sondern auch darin bestehtdie notwendigkeit, interne datenbestände basierend auf geschäftsanforderungen zu finden und zu nutzen. dong fangying erwähnte ein konkretes beispiel: die conversion-rate der geschäftschancen des unternehmens ist niedrig. welche art von daten können das problem lösen?

der kern der problemlösung liegt im geschäftsprozess. gehen sie zunächst zurück zum unternehmen und finden sie heraus, welche personen und organisationen an dem problem beteiligt sind und welche prozesse beteiligt sind. nur so können wir benutzern wertvolle hinweise geben, anstatt zurückzukehren ein datenergebnis basierend auf den daten.

ausgehend von diesem schmerzpunkt,in diesem jahr brachte ling yang den branchenweit ersten data-asset-intelligence-agenten auf den markt: dataphin·dataagent.mit der unterstützung großer modelle können benutzer ihren eigenen agenten anpassen und geschäftsmitarbeiter können ihn bequemer implementierenvollständiger self-service-betrieb von fragen bis hin zu ideen, daten und nutzung.