[案例分享]技术公司如何升级其数据中心 二重重装

股票资讯

原标题:[案例分享]科技公司如何升级数据中心

科技企业的技术发展经历了三个阶段,即独立工具阶段、集成阶段和中型阶段。这类企业在集成阶段不断陷入IT周期,迫切需要利用新的技术能力使其从集成阶段发展到中型阶段。

项目背景

大多数以技术为基础的公司经历了几个阶段的技术发展。最早的时候,科技公司需要独立的工具来做数据分析。这些公司偶尔使用数据分析技术,然后购买数据治理工具。

随着数据应用的深入,这些企业会发现大数据平台满足了他们的需求。所以这样的企业会集成多种数据工具,包括数据同步工具,这些工具大部分都是不同厂商生产的。技术公司需要集成这些来自不同厂商的数据分析工具,完成数据访问、计算、治理和分析。为了维护这些数据工具,此类技术公司配备了信息技术团队,以确保数据分析应用程序正常使用数据处理

痛点分析

这类科技公司的IT部门的维护工作具有以下特点:

IT人员投入大,人工维护,周期长

信息技术团队对这些集成工具的维护大多是手动完成的。IT部门为了满足业务部门的需求,为他们手工开发应用,一般需要三周时间。这样的工作是不系统的。

1.低输出值

IT团队完成这些维护工作后,大部分输出都是报表,不能直接让企业受益。IT团队还制作了一些静态数据应用,比如用户画像,精准营销等等。

2.数据质量差

大量的it工程师致力于数据管理和数据分析,通过各种传统的数据仓库理论手工构建各种中间表来管理数据,无法保证数据是否有误,所以不敢应用到真正的智能应用中,因为智能应用的数据一旦出错,会造成直接的经济损失,导致企业陷入IT怪圈。

针对以上问题,这类科技公司尝试了各种方法来解决,但始终没有取得好的效果,整个技术部也进入了疲惫期。因为技术部门长期处于一种状态,即一方面要处理大量的业务需求,另一方面又要挤出时间来解决构建更先进的数据基础设施和工具的问题,但是总会出现新的问题,导致需要对刚刚做的事情进行重构。

解决方案

面对上述问题,我们对这家科技型公司进行了调查,发现这家公司的情况与当时某个阶段的阿里非常相似。这些问题需要从组织结构、技术结构、人力培训、数据结构四个方面进行系统的制定,彻底解决了他们多年的困惑。

在企业现有数据中心系统上升级建设更智能的数据中心。数据中心可以帮助公司以自动化的方式完成从数据处理到数据分析的应用过程。它具有以下特征:

1.形成高速数据处理线

数据中心可以形成企业数据的高速处理线。以前业务部门的数据分析可能需要两三个星期才能完成,现在通过中间站的数据智能处理,只需要一两天就可以完成数据分析,前端业务人员有变动,后端可以做出相应的变动,而不需要改变基本的技术架构。

2.生产具有高商业价值的智能应用

以前IT部门做了很多工作,只开发报告。现在,通过数据中心,他们可以快速开发和组装各种深度智能应用,包括智能定价、智能调度、智能配送和存储、智能营销等应用。

3.智能保证数据质量,释放IT人员,提升技术部门士气

数据中心可以智能地保证数据的质量,而不需要大量的人来开发和维护,这就为企业腾出了大量的信息技术人员来做更重要的事情。

最终效果

科技企业在数字化智能转型过程中遇到的问题主要表现在IT人员方面。IT人员陷入了一个怪圈,就是大量IT人员把时间花在数据分析和数据治理上。因此,科技企业,甚至银行、金融、互联网公司都面临着从综合中间平台向智能数据中间平台升级的问题。数据中心可以大大降低人员成本,提高人员价值,帮助企业走出IT周期,最终使企业的整体绩效得到大幅提升。

关于郭云数据

由阿里数据团队前成员共同创办的郭云数据,是一家能为客户提供“咨询+教育+中台”全方位高标准数字转型落地服务的提供商。首创“数字转型合作伙伴”模式,以“与客户共担风险、共享利益”为宗旨,陪伴客户成长。其子公司包括郭云咨询、郭云数据中国台湾、郭云教育和郭云基金。

郭云咨询:为客户提供数字化转型的战略、技术、人才等方面的轻咨询,结合了阿里巴巴、波斯顿、IBM的咨询经验和独特的技术优势。

中国国家云数据中心:起源于阿里,向公众开放。目前已服务大、中、小客户7万余家,市场份额居全国前列。是数据中台领域的龙头企业,针对美国IPO公司雪花,被誉为“中国的雪花”。

郭云大数据学院:郭云教育下的数字人才培养学院拥有数千名学生。课程体系由前阿里巴巴数据团队成员搭建,已开发102门数字相关课程。《大数据分析与应用实践》由高等教育出版社出版,并被500多所大学用作教材。致力于解决数字化转型的人才问题,为企业提供高、中、基层数字化人才的培训、培养、选拔等服务。

郭云基金:为客户的数字化转型提供资金支持。

返回搜狐查看更多内容

负责编辑:


以上就是[案例分享]技术公司如何升级其数据中心二重重装的全部内容了,喜欢我们网站的可以继续关注泽冰股票网其他的资讯!