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abbassare la soglia della governance dei dati, abbassare la soglia affinché le imprese possano fare buon uso delle risorse di dati e rendere più conveniente il consumo dei dati aziendali.

testo｜xu xin youyong‍‍‍

redattore｜zhou luping‍‍‍

in passato, i data middle office hanno dovuto affrontare alcune sfide e incomprensioni. con milioni di dollari investiti ad ogni passo, il data center una volta lasciava l'impressione che fosse costoso e pesante.elevati costi di costruzione, è diventato un ostacolo per le piccole e medie imprese con piccole quantità di dati, ma allo stesso tempo queste imprese hanno una forte domanda per la costruzione e la gestione dei dati.

il problema più grande è che ha la rapida evoluzione tecnologicala scalabilità dei framework di governance dei dati aziendali solleva nuove sfide. un rapporto gartner ha sottolineato che entro il 2028, anche il 50% delle piattaforme cinesi di analisi dei dati e di intelligenza artificiale costruite prima del 2023 saranno obsolete a causa del disaccoppiamento dall’ecosistema. il campo della costruzione dei dati richiede una rivoluzione.

recentemente, peng xinyu, vicepresidente del gruppo alibaba e amministratore delegato di lingyang, ha sottolineato al forum speciale lingyang data×ai della conferenza sull'informatica che le imprese devono completare la decostruzione degli scenari e la ricostruzione del business per abbracciare l'era dell'intelligenza artificiale. in,anche il campo dell’infrastruttura dati sta inaugurando un’ondata di ricostruzione.。

in risposta a problemi di costruzione quali costi elevati e difficoltà nell'espansione della governance dei dati nel settore, il prodotto dataphin è stato completamente aggiornato. la versione agile appena lanciata viene utilizzata per risolvere il problema degli scenari in cui la quantità di dati aziendali non è elevata ma i dati devono essere costruiti. dataphin può evolvere ed espandere il sistema di architettura dei dati, riserva spazio di sviluppo per la governance dei dati aziendali e dataagent, costruito sulla base di modelli di grandi dimensioni, offre alle aziende la comodità di utilizzare al meglio le risorse di dati.

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la governance dei dati è adesso

forse il concetto più noto di costruzione e governance dei dati è la piattaforma data middle.

alcuni anni fa, l’ondata dei big data ha travolto il mondo e le aziende pioniere in tutti i ceti sociali hanno attribuito grande importanza all’esplorazione del valore dei dati aziendali. nel 2017, the economist ha anche menzionato in un articolo di copertina,i dati hanno sostituito il petrolio come risorsa più preziosa del mondo。

a quel tempo, un gruppo di aziende pionieristiche che avevano accumulato una grande quantità di dati furono i primi a rendersi conto dell'importanza di abbattere i silos di dati all'interno dell'azienda e di gestire ed elaborare centralmente i dati interni in un'azienda. il concetto di "data middle platform". " è emerso in questo momento e alibaba fungeva da piattaforma centrale dei dati. il proponente del concetto ha anche preso l'iniziativa di costruire un data center all'interno dell'azienda e di fornire prodotti e servizi all'impresa. anche un gruppo di aziende leader nei settori tradizionali considera la costruzione di piattaforme data middle come un importante punto di partenza per integrare enormi risorse di dati interni e sfruttare appieno il valore dei dati dal punto di vista del layout strategico e del perseguimento attivo del cambiamento.

anche a causa dell’elevata complessità e dell’ampia scala dei dati dei primi concorrenti, vengono fatti enormi investimenti nella gestione e nella costruzione dei dati, e anche il ciclo di costruzione è relativamente lungo. ciò ha causato alcune controversie nel settore. ad esempio, un esperto del settore una volta ha osservato che il data center comporta un investimento ingente, gli effetti sono difficili da quantificare ed è difficile implementarlo in aziende di dimensioni medie.

quest'anno, gartner ha elencato il concetto di "data middle platform" come una gamma di sviluppo tecnologico gradualmente obsoleta nel rapporto "china data analysis and artificial intelligence maturity cycle".

tuttavia, i veterani del settore ritengono che la "piattaforma centrale dei dati" non possa essere compresa solo a livello di prodotti e strumenti, né il valore della "piattaforma centrale dei dati" possa essere visto esclusivamente dalla popolarità del concetto.

“la piattaforma data middle è un concetto e un modello, il che significa che per un'azienda le risorse di dati rappresentano una parte importante delle risorse aziendali. per questa importante risorsa, le aziende hanno bisogno di un modo per integrare i dati e unificare pulizia, elaborazione e gestione per creare risorse di dati facili da usare. "ha detto la suddetta persona.

gartner ha anche menzionato nel rapporto che, con l'attuale ondata tecnologica, l'"infrastruttura dei dati" relativa allo sviluppo di capacità tecniche come l'integrazione dei dati, la gestione dei metadati e la qualità dei dati è in un periodo di rapida crescita e sarà il fulcro dell'analisi dei dati aziendali ai. una base riutilizzabile per la tua applicazione.il concetto rappresentato dalla "piattaforma centrale dati" sta ancora guidando lo sviluppo del settore e anche il livello tecnologico continua a evolversi rapidamente.。

inoltre,promuovere la commercializzazione degli elementi dei dati a livello di politica nazionale, sta inoltre consentendo alle imprese di accelerare la realizzazione di capacità applicative e di governance dei dati più complete.

dal 1° gennaio di quest'anno sono state ufficialmente adottate le "disposizioni transitorie sul trattamento contabile relativo alle risorse di dati aziendali" (di seguito "disposizioni provvisorie"). le risorse di dati delle società quotate sono elencate nel bilancio come nuova contabilità conto e fanno parte del patrimonio netto. secondo le statistiche del china securities journal, al 31 agosto di quest'anno, 39 società quotate in borsa avevano fornito informazioni relative all'inserimento dei dati nelle loro tabelle, per un importo totale di 1,357 miliardi di yuan. per molte aziende, come realizzare una governance globale dei dati e creare risorse di dati è diventata addirittura una domanda a cui è necessario rispondere.

il consenso nel settore è che il motivo per cui queste aziende leader possono assumere un ruolo guida nel mettere sul tavolo le risorse di dati è inseparabile dalla loro enfasi continua e a lungo termine sulla governance dei dati.

spinto dalle politiche macroeconomiche e dall’ondata tecnologica, il concetto di sviluppo aziendale basato sui dati è diventato sempre più popolare e sempre più aziende hanno compreso l’importanza delle piattaforme di governance dei dati e della costruzione di risorse di dati.

in questa ondata, le esigenze delle piccole e medie imprese non possono essere sottovalutate. ad esempio, wang sai, vicepresidente di lingyang, ha visto che,le piccole e medie imprese hanno forti esigenze di governance dei dati e di costruzione di risorse di dati. "la quantità di dati delle imprese potrebbe non essere molto grande rispetto a quella delle aziende leader, ma è complessa e diversificata. queste aziende devono gestire in modo leggero questi dati."

tuttavia, queste aziende devono affrontare molti problemi nel loro percorso di governance dei dati. "le piccole e medie imprese potrebbero non avere sufficienti riserve di talento legate ai big data e non hanno molto budget da investire nel campo della governance dei dati." una persona senior ritiene che molte aziende non comprendano nemmeno la costruzione delle risorse di dati governance dei dati.

sulla base di questi punti critici, lingyang ha effettuato una trasformazione leggera basata sull'esperienza di governance dei dati interni di alibaba e su dataphin, una piattaforma intelligente di costruzione e governance dei dati creata per servire clienti esterni di grandi imprese, e ha lanciato la versione agile di dataphin.

esisterenella versione agile di dataphin appena lanciata, l'architettura del prodotto è diventata più leggera, il che può aiutare le piccole e medie imprese ad avviare la governance dei dati a un costo inferiore.. prendiamo ad esempio i requisiti per gli operatori: la versione agile di dataphin è compatibile con i database relazionali. i talenti della gestione dei dati aziendali non hanno bisogno di padroneggiare la tecnologia big data all'avanguardia, per operare devono solo padroneggiare sql anche il funzionamento e la manutenzione sono molto ridotti, il che riduce notevolmente la soglia dei talenti per la governance dei dati.

“il minimo di cui un’azienda ha bisogno è investiretre dispositivi hardware, l'investimento è soloda due a trecentomila yuanpuoi iniziare il lavoro di governance dei dati in base alla versione agile di dataphin. "dong fangying, direttore generale della linea di prodotti del sistema dati lingyang, ha dichiarato a digital intelligence frontline. ciò significa anche che rispetto alla precedente versione dataphin con funzioni potenti e architettura complessa, la maggior parte delle piccole e medie imprese ora ha una scelta in più .

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governance dei dati: come bilanciare l'attuale e il lungo termine

quando le imprese con una piccola quantità di dati iniziano a lavorare sulla governance dei dati, si pongono una domanda: man mano che l’azienda si sviluppa e la quantità di dati diventa enorme, è necessario sostituire un nuovo sistema? lascerà problemi per la futura governance dei dati?

ad esempio, ha incontrato una delle principali società di vendita al dettaglio nazionali"dolori della crescita". grazie al suo ampio layout aziendale,le esigenze dei dati aziendali sono diventate estremamente complesse e difficili da elaborare。

in precedenza, hanno creato numerosi sistemi applicativi aziendali con funzioni diverse in base alle effettive esigenze aziendali. tuttavia, man mano che le aziende sviluppano più marchi e più canali, la quantità di dati diventa estremamente elevata. allo stesso tempo, esistono dozzine di camini di dati indipendenti per diversi dati aziendali in diversi sistemi. inoltre, diverse linee di business hanno definizioni di dati diverse, rendendo la governance dei dati estremamente difficile.

la ragione di questa situazione è legata alla mancanza di una prospettiva di governance dei dati a lungo termine nelle imprese. le precedenti architetture dei dati erano basate su esigenze aziendali isolate. anche il responsabile dei dati presso questa aziendaconsidera la costruzione del data center come un compito a lungo termine, a tal fine, hanno anche elaborato un piano per i prossimi tre-cinque anni per costruire il data center dell'azienda.

per coincidenza, anche il data manager di un'altra società di credito al consumo ha notato che le idee costruttive della governance dei dati devono cambiare: "prima si poneva maggiore enfasi su quali dati vengono generati, quali processi aziendali possono essere digitalizzati e sulle questioni di conformità dei dati". , ha scoperto che guardando avanti tra cinque anni, con l'aumento della quantità di dati aziendali, l'idea tradizionale di costruzione di data warehouse non è più in grado di supportare le esigenze dell'azienda in termini di archiviazione, gestione e utilizzo dei dati.

questo è anche un problema comune affrontato da molte aziende nella governance dei dati——in che modo l’architettura dei dati riserva spazio per sviluppi futuri per soddisfare esigenze di governance dei dati sempre più complesse in futuro?

sulla base di questo punto dolente comune nel settore, il prodotto dataphin di lingyang ha lanciato in modo innovativo una nuova architettura del sistema dati. una di queste architetturele caratteristiche principali sono scalabilità ed evoluzione。

in parole povere, le piccole imprese possono scegliere tempestivamente la versione agile ed economica di dataphin in base alle proprie considerazioni. man mano che la scala dell'impresa si espande, l'impresail motore informatico sottostante può essere espanso, aggiornato liberamente ed evoluto senza problemi., per soddisfare le future esigenze di governance dei dati e le esigenze di sviluppo del business aziendale. ciò è dovuto all'utilizzo della stessa architettura sottostante tra la versione agile di dataphin e la versione nativa.

questoaiuta a soddisfare le esigenze di governance dei dati più complesse man mano che i dati aziendali si espandono. dopo l'aggiornamento dalla versione agile alla versione di ricerca e sviluppo intelligente di dataphin, il database sottostante può essere espanso da database relazionali a database interattivi e mpp, come starrocks, clickhouse, hologres, lindorm, impala e altri database con capacità analitiche e potenza di calcolo più forti. , supportando così la pianificazione, il funzionamento e la manutenzione dei dati più dimensionali e altre attività di gestione.

man mano che le dimensioni dell'impresa si espandono ulteriormente, il supporto dati sottostante dell'impresa può essere ulteriormente aggiornato fino a diventare un motore di big data e può persino essere ampliato per supportare l'integrazione di laghi e magazzini. "piccoli, medi e grandi, siamo tutti soggetti a una serie di strutture di implementazione, che possono aiutare le aziende ad aggiornarsi senza problemi", ha affermato wang sai.

ciò tiene conto delle caratteristiche di sviluppo a lungo termine della governance dei dati aziendali e le imprese possono scegliere liberamente i prodotti appropriati in base ai propri requisiti di scala dei dati e di governance.

inoltre, nel campo della governance e delle operazioni dei dati, le imprese devono affrontare anche un altro grosso problema, che peng xinyu definisce comeil conflitto tra personalizzazione ed efficienza dei costi. le grandi imprese spesso perseguono un’implementazione privatizzata in base alle proprie esigenze aziendali, ma ciò comporta anche costi più elevati. i prodotti cloud standardizzati sono ovviamente più economici, ma perdono anche la possibilità di personalizzare le configurazioni.

in risposta a questo problema, la soluzione di dataphin è:oltre al tradizionale modello di tenant del cloud pubblico e all'implementazione privatizzata, fornisce alle aziende un modello "semi-gestito"., puoi non solo goderti un ambiente controllabile esclusivo, ma anche goderti la pianificazione elastica del cloud pubblico.

ad esempio, alcune aziende del gruppo hanno requisiti di elaborazione dei dati diversi per diversi moduli aziendali o sotto-attività. alcuni dati finanziari e di appartenenza richiedono calcoli locali, mentre altri dati con bassa sensibilità alla sicurezza possono essere caricati nel cloud per il collegamento con il business cloud e l'elaborazione dei dati.

questo tipo di impresa è adatto al modello semigestito rispetto al servizio "affitta un appartamento" del modello cloud pubblico e al servizio "costruisci una villa" di distribuzione fisica indipendente, il semigestito è simile a."affittare una villa", che può non solo soddisfare le esigenze delle imprese che desiderano migliorare le proprie capacità di elaborazione dei dati e avere esigenze di personalizzazione personalizzata, ma allo stesso tempo considerare gli aspetti economici.

in generale, nel campo della governance dei dati e delle operazioni sui dati, dataphin si basa sugli anni di esperienza di costruzione sistematica del gruppo alibaba nella governance dei dati per fornire alle grandi, medie e piccole imprese di diverse dimensioni soluzioni che abbracciano più tipi di motori e si adattano a un varietà di requisiti ambientali. prodotti espandibili e scalabili.

nel campo della governance dei dati, le aziende stanno inaugurando una nuova fase di approvvigionamento su richiesta e aggiornamenti gratuiti.

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nell’era dell’ai, come rendere i dati veramente utili

dong fangying ha visto molti progetti di piattaforme di governance dei dati e ha scoperto uno schema: se l'altra parte è un puro team it,nessun concetto di funzionamento delle risorse di dati, il tasso di successo di tali progetti spesso non è molto elevato.

se i dati vengono archiviati solo in un database, diventeranno solo un costo e un onere.“l’idea impressa nelle nostre ossa è che dopo che i dati sono stati costruiti, i dati devono essere utilizzati”, ha detto dong fangying a digital intelligence frontline. pertanto, lingyang attribuisce grande importanza alle operazioni patrimoniali. non è sufficiente aggregare i dati, ma anche utilizzarli meglio.

per quanto riguarda il buon uso dei dati da parte delle imprese, esiste un enorme divario. dong fangying scoprì che in superficie l'azienda disponeva di dati e l'azienda aveva problemi. abbinare i due avrebbe risolto il problema, ma come collegarli era una prova enorme.

per gli uomini d'affari,comprendere il business e comprendere i dati sono due cose diverse. molte volte il personale aziendale non è in grado di pensare ai dati e deve comunque rivolgersi a esperti di dati per l'acquisizione dei dati, che deve affrontare molti costi di comunicazione e tempo.

nello specifico processo di acquisizione dei dati, anche il team dei dati è sotto forte pressione. spesso devono affrontare molte domande su dove si trovano i dati, cosa significano, come dovrebbero essere utilizzati e dove dovrebbero essere utilizzati. inoltre, non è facile trovare i dati desiderati tra l’enorme patrimonio di dati.

ciò riflette il fatto che le esigenze di dati delle imprese non sono solo quelle di ottenere un risultato di dati specifico da chatbot, ma anche di coinvolgerela necessità di trovare e utilizzare risorse di dati interni in base alle esigenze aziendali. dong fangying ha menzionato un esempio specifico. spesso incontra domande da parte dei clienti: il tasso di conversione delle opportunità commerciali dell'azienda è basso. che tipo di dati possono risolvere il problema?

il fulcro della risoluzione del problema risiede nel processo aziendale. per prima cosa tornare all'azienda e scoprire quali persone e organizzazioni sono coinvolte nel problema e quali processi sono coinvolti. solo in questo modo è possibile fornire agli utenti una guida preziosa di restituire un risultato di dati basato sui dati.

partendo da questo punto dolente,quest’anno, ling yang ha lanciato il primo agente di data asset intelligence del settore: dataphin·dataagent., con il supporto di modelli di grandi dimensioni, gli utenti possono personalizzare il proprio agente e il personale aziendale può implementarlo in modo più convenienteoperazioni self-service a collegamento completo, dalle domande alle idee, ai dati e all'utilizzo.