數據驅動喚醒數據中臺的數據
大家好，我是一名大數據開發工程師。在我的職業生涯中，我見證并實際操作過從最初的數據倉庫，到中期的數據中臺，再到如今的數據飛輪的各個發展階段。針對數據中臺中的數據，如果無法有效利用這些數據來支持行業業務，那么數據中臺就只是一個普通的數據倉庫，數據僅僅占用了存儲空間，而沒有發揮應有的作用。因此，我們必須采取措施來“喚醒”數據中臺中的數據，才能真正發揮其價值。總結多年的開發經驗，喚醒數據中臺并實現數據驅動的核心在于如何將海量數據轉化為能夠支持業務決策的資產。我在實際工作中采用了以下幾種數據驅動的方法：
1.數據清洗、豐富、標準化與治理
由于接入數據中臺的業務系統眾多，數據結構不盡相同，原始數據通常是雜亂和不完全的。同時，新舊數據共存的問題也很常見，導致同一字段存在多個不同的數據值。為實現數據價值化，我們需要：
數據標準化：建立統一的數據標準，使數據格式一致。
數據清洗：使用ETL（抽取、轉換、加載）工具，去除冗余、不準確或不完整的數據，確保數據一致性。
數據豐富：將內部數據與外部數據（如市場數據、社交媒體數據）結合，補充業務背景，提升數據的全面性和價值。
通過這些步驟，可以提升數據的質量和可用性，并將數據統一同步回原業務系統，解決數據不同步和數據更新的問題，從而最大化數據中臺的作用。
數據驅動喚醒數據中臺的數據_大數據
圖 1 功能架構圖
圖1是最近在做的數字消防相關的業務時總結出來的數據治理功能架構圖，圖中數據處理即為數據清洗、豐富、標準化與治理。在消防行業中，方方面面都會用到，比如消防設備消防人員信息的標準化與治理，消防人員信息的清洗和豐富等，將所有消防相關系統通過數據采集方式接入系統，經過數據處理，將統一、治理過的標準數據返回的數據資源池，同時與相關系統交互，與標準數據對比，矯正系統錯誤的數據，提升系統的實時同步與信息的準確性。
2.數據可視化與自助分析
數據中臺不僅需要對數據進行標準化和治理，還要通過快速統計和分析，幫助業務人員做出決策。光有抽象的數字不夠直觀，數據可視化能夠將分析結果以圖表形式呈現，使業務決策者更容易發現趨勢和識別問題。實現數據可視化可以通過現有的低門檻工具，或根據業務需求自行研發通用的可視化工具，定制生成報告和數據分析。這樣，數據中臺中的數據不僅變得有價值，還能真正實現數據驅動。
基于圖1提供的數據，將各種數據的分析結果以可視化形式呈現，是在從事消防大數據工作后期開始的工作，這期間，自己開發了數據專題可視化系統，幫助實現大數據的數據可視化與自主分析，涉及到的統計分析可視化有：基層消管數據統計分析、消防設備存量消耗圖等，目標就是將大數據分析結果有效直觀的呈現給相關人員。
3.數據共享與協同創新
數據中臺的另一個重要目標是打破部門間的數據孤島，實現數據共享。通過開放標準化的API接口，不同部門和業務系統之間的數據可以靈活調用。這樣，各團隊能夠在統一的數據平臺上進行協作，同時利用數據中臺的數據推動業務創新。這使得數據變得更加鮮活，也喚醒了數據中臺的數據潛力。
圖1中也涉及到了數據共享，消防行業的數據共享，涉及到地震系統、天氣系統、衛星系統等，通過將行業內的行業數據進行共享，或者將行業外的第三方數據進行共享，數據糅合到一塊，綜合給出最佳解決方案。地震數據和天氣數據再加上消防設備數據以及消防應急力量的數據，系統能給出相對地震及天氣適配多少消防設備，以及適合哪部分應急力量等等。
4.構建數據分析與挖掘能力
數據中臺是數據分析和挖掘的“引擎”。我認為喚醒中臺的數據就是要運用好這個引擎，是要將引擎中的數據更好的運用到業務中，這個時候數據分析的方向尤為重要，在當前這個大數據泛濫的時代，進行數據分析要分類更清晰，方向更準確，即要建立細致的分析模型 ，在從業過程中，涉及到的有電信行業相關軟件項目中的客戶細分模型和市場預測模型等，開發過程中，以海量的電信用戶基本信息為基礎，建立好相應完整的模型，然后將數據對號入座的關聯起來，將分析的結果同業務緊密聯系起來。另一方面也可以作為學習挖掘的數據基礎，基于目前流行的機器學習模型，進行預測、分類和聚類等操作，開發過程中涉及到的有電信行業相關的軟件項目中的銷售預測 、用戶行為預測等等，充分運用歷史話單數據進行機器學習，總結匯總用戶的行為習慣，準確標準的進行銷售預測和用戶行為預測。從而針對性的滿足用戶及客戶的需求，提升自身的工作效率。
結語
總之，喚醒數據中臺的數據就是要讓數據變得鮮活和有價值，使其能夠參與到相關業務中。通過這些措施，我們可以實現數據的價值化，使數據真正成為業務決策和創新的核心動力。
