技术编程|马蜂窝数据仓库的架构、模型与应用实践( 五 )
Part.6
总结
企业的数据建设需要经历几个大的步骤：第一步 ， 业务数据化：顾名思义 ， 一切业务都能通过数据反映 ， 主要指的是将传统线下流程线上化；第二步 ， 数据智能化：光有数据还不行 ， 还需要足够的智能 ， 如何通过智能化的数据支撑运营、营销及各类业务 ， 这是数据中台当前解决的主要问题；第三步 ， 数据业务化：也就是我们常说的数据驱动业务 ， 数据不能只是数据 ， 数据价值最大化在于可以驱动新的业务创新 ， 带动企业增长 。
目前大部企业目前都停留在第二个阶段 ， 因为这一步需要足够夯实 ， 才能为第三步打好基础 ， 这也是为什么各大企业要投入很大成本到大数据平台、数据仓库乃至数据中台的建设中 。
马蜂窝数据中台的建设才刚刚起步 。 我们认为 ， 理想的数据中台需要具备 数据标准化、工具组件化、组织清晰化这三个核心前提 。为了向这一目标迈进 ， 我们将建立统一、标准化的数据仓库作为当下数据中台的重点工作之一 。
数据来源于业务 ， 最终也将应用于业务 。 只有对数据足够重视 ， 与业务充分衔接 ， 才能实现数据价值的最大化 。 在马蜂窝 ， 从管理层 ， 到公司研发、产品、运营、销售等各角色 ， 对数据非常重视 ， 数据产品的使用人数占公司员工比例高达 75% 。
大量用户的使用 ， 驱动着我们在数据中台建设的路上不断前进 。 如何将新兴技术能力应用到数据仓库的建设 ， 如何以有限的成本高效解决企业在数据建设中面临的问题 ， 将是马蜂窝数仓建设一直的思考 。
本文作者：颜博 ， 马蜂窝数据仓库研发负责人 。
【技术编程|马蜂窝数据仓库的架构、模型与应用实践】（题图来源： 网络）
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