科创中国

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,计算机及网络技术,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

数据中台关键技术的研究与应用需求背景，主要是为了满足信息化飞速发展下的业务运营和管理支撑需求。随着数字中国、中国制造2025、互联网+等政策的推动，信息化正在向数字化转变，数字经济对GDP增长的贡献率已达到***%，已经成为国民经济增长的强大引擎之一。

在这样的背景下，各行业对数据的需求越来越大，数据已经成为企业的重要资源和生产要素。然而，传统的烟囱式和专业分工式的系统架构面临新挑战，业务和部门之间存在数据孤岛和数据割据问题，数据无法统一管理；不同业务和部门也出现重复建设数据管理系统的情况，导致数据标准不统一，出现歧义；数据跨部门调用门槛越来越高，业务创新部门活力明显不足

需解决的主要技术难题

数据中台关键技术研究与应用需解决的主要技术难题主要包括以下几点：

1. 数据的整合和管理：随着企业和政府获取的数据以指数级增长，同时数据类型也从最初的结构化数据逐渐扩展到视图声等非结构化数据。如何有效地整合和管理这些多样化、大规模的数据资源是一大挑战。

2. 数据的安全和隐私保护：在收集、存储、处理和使用数据的过程中，如何确保数据的安全性和用户的隐私权益不受侵犯，是所有涉及数据处理的组织和企业需要面临的难题。

3. 数据质量和准确性：如何保证数据的准确性和一致性，消除数据中的噪音和错误，提高数据的质量，是实现数据价值化和资产化的关键。

4. 技术的不断更新和吸纳：数据中台的相关技术会越来越向自动化、智能化方向发展，如何在中台建设过程中不断更新和吸纳新的技术组件，同时考虑将一些不具有明显业务含义的通用组件纳入统一管理，也是一个挑战。

5. 建设复杂度高、投入大、见效慢：数据中台建设复杂度高、投入成本大、产出见效慢、可复制性有限等特点，众多企业在建设数据中台的过程中仍存在不同程度的问题和困惑。因此，如何解决这些问题，提高建设效率和效果，也是当前需要解决的重要问题。

期望实现的主要技术目标

  数据中台关键技术的研究与应用旨在实现以下主要技术目标：

1. 多源异构数据的汇聚和管理：通过高效的数据汇聚和开发，完成各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储，进一步实现数据资产管理。

2. 建立数据模型并提供数据服务：基于汇聚的数据，进行数据建模和数据分析等操作，将加工后的数据返回给业务中台为前台应用提供数据服务，或直接以数据类应用的方式面向前台应用提供API数据服务。

3. 持续规模化创新：以客户为中心，提升数据的应用能力，将海量数据转化为高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，进而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。

4. 支撑业务的数据化运营：开放全员面向的数据，通过便捷的数据构建和业务价值视角的设计，支撑业务的数据化运营。

5. 实时计算与业务分析：采用实时计算技术，将实时数据流与数据仓库指标结合，以实现更高效的业务分析，如实时营销策略、实时风控策略、实时反欺诈等。

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