数据中心与业务中心相辅相成，共同支撑一线业务。除了传统数据平台的统计分析和决策支持功能外，数据中心将更加专注于为一线交易业务提供智能数据服务，支撑业务流程智能化、运营智能化和商业模式创新，实现“业务数据化和数据商业化”。近年来，数据应用领域出现了很多新趋势。数据中心的建设模式也在随着这些趋势发生变化，主要体现在以下四点。1、数据应用技术发展迅速近年来，出现了一大批新的数据应用技术，如NoSQL、NewSQL、分布式数据库，以及与大数据相关的技术，如数据采集、数据存储、数据建模和数据挖掘。.这些技术解决业务问题的能力越来越强，但同时也增加了技术实现的复杂度。2、数据架构更加灵活。从单体架构过渡到微服务架构之后，企业的业务和数据形态也发生了很大的变化，数据架构也从集中式架构向分布式架构转变。3、数据来源更加多样化，数据格式更加多样化。随着车联网、物联网、LBS、社交媒体等数据的引入，数据来源从单一的业务数据转变为复杂的多源数据，数据格式也发生了变化。从以结构化为主的模式转变为结构化和非结构化模式的混合。4、数据智能的应用将越来越广泛。在数字新基建背景下，未来企业将通过多种方式采集数据，利用深度学习、人工智能等智能技术优化业务流程，实现业务流程化。智能化，通过用户行为分析提升用户体验，实现精准营销、反欺诈和风控，实现产品运营和AIOps数字化、智能化等，提升企业数字化智能化水平。面对复杂的数据领域，如何建设数据中心来管理和利用好这些数据？数据中心的大部分数据来自于业务中心。经过数据建模、数据分析等操作后，将处理后的数据返回给业务中心为前端应用提供数据服务，或者直接面向前台应用提供API数据服务。数据中台一般包括数据采集、数据集成、数据治理、数据应用和数据资产管理，以及数据标准和指标构建、数据仓库或大数据等技术应用。综上所述，数据中心的建设需要做好以下三个方面的工作。1.建立统一的企业级数据标准指标体系，解决数据来源多样化、标准不统一等问题。在统一的数据标准下，企业可以规范、有序地完成数据采集、数据建模、数据分析、数据集成、数据应用和数据资产管理。2.建立数据研发、技术管理等体系建立与企业能力相适应的数据研发、分析、应用和资产管理技术体系。结合企业自身技术能力和数据应用场景，选择合适的技术体系搭建数据中台。3、支撑一线业务的数据中心中台业务的微服务搭建完成后，虽然提高了应用的高可用，但是随着数据和应用的拆分，会产生更多的数据孤岛形成，这将增加应用程序和应用程序的数量。数据集成的难度。在业务中心建设的同时，需要同步启动数据中心的建设，整合业务中心的数据，消除不同业务板块核心业务链之间的数据孤岛，统一提供并向外界提供一致的数据服务。采用“业务+数据”双中台模式，支持业务、数据、流程一体化。数据中心的投资比较大，收益周期长，但是会给企业带来巨大的商业价值，也是企业未来数字化运营的重要基础。企业可根据业务发展需要制定阶段性目标，有步骤、有计划地整合现有数据平台，渐进式推进数据中台建设。建设数据中心的本质是解决一类问题，即提高业务运营效率，降低成本，更好地应对外部环境的快速变化，最终创造更多的商业价值。如果您的企业正在尝试搭建数据中台，微捷码低代码平台和强大的微捷码模块化数据产品和服务是非常值得的选择。可提供定制化、解决方案级的数据接入、数据交换、数据开发、数据治理、数据资产、BI等丰富的平台能力，添加捷马微信ytgemcoder，即可体验捷马低端的在线演示服务免费码数据中台产品，帮助企业以最少的资源投入，逐步建设数据中心，快去试试吧！
