大數據從來不是平地而起的,今天從個人的視角,分享于你一個傳統企業的大數據發展編年史。
1、2004年-起點
內容:擁有基于小機的ORACLE報表和取數系統。
評論:小快靈
2、2005年-經營分析系統1.0
內容:完成第一代
數據倉庫建設,采用IBM P595,DB2數據庫,TOMCAT,海波龍前臺,Hyperion Essbase多維工具,IBM Intelligence Minner8.1數據挖掘軟件,完成九大主題,成立獨立的經營分析組。
評論:開天辟地,技術驅動業務,ORACLE和DB2數據倉庫之爭。
3、2006年-經營分析系統1.5
內容:擴充數據源,打造集客、渠道等分析專題,構建MetaCenter元數據。
評論:開始進入業務專題探索階段,但仍是技術驅動業務,孤獨的跳舞者。
4、2007年-經營分析系統2.0
內容:完善經營分析門戶,打造數據集市,完成營銷管理平臺1.0建設,構建數據
質量管理體系。
評論:數據倉庫衍生到一線,數據規模的擴大驅動數據管理類產品的建設 ,但效果乏善可陳,為什么?
5、2008年-新一代經營分析系統1.0
內容:加強一線的支撐,開始地市應用試點,地市集市升級到地市數據分析中心,VGOP(增值業務綜合運營平臺)啟動建設,營銷管理開始提全程精確營銷,即信令實時營銷。
評論:探索省市協同的方式,通過平臺貫通拉近與一線的距離,試點雖好但大多無法推廣或代價巨大,為什么? 實時營銷是第一個大數據驅動的業務場景。
6、2009年-新一代經營分析系統2.0上線
內容:公司進入3G時代,打造3G、家庭、離網等專題,地市試點進一步深化,營銷管理平臺開始啟動個性化推薦,完成自助取數平臺建設。
評論:專題分析苦苦尋覓,乏善可陳,只有自助取數等面向一線的工具平臺仍然煥發出生命力,經分的核心競爭力到底是什么?
7、2010年-新一代經營分析系統3.0
內容:經過多年建設應用初具規模,打造數據倉庫的應急庫,確保容災能力,數據倉庫模型標準化:
評論:DB2掛了二次開始搞應用容災,數據豎井越來越多,開始進行數據標準化,然后無限循環,為什么?
8、2011年-新一代經營分析系統3.5
內容:公司進入流量經營時代,GPRS等話單大幅增加,處理瓶頸凸顯,主庫從P595升級到P780,ETL層面開始云化,專題分析向互聯網轉變,包括互聯網內容分析、終端分析、WLAN分析等,啟動DPI等大數據的引入工作。
評論:2011年是大數據的采集元年,從這一年開始,開始了艱巨的DPI等大數據引入工作,真正的星星之火。
9、2012年-新一代經營分析系統4.0
內容:首次引入Hadoop對DPI數據進行爬蟲及解析處理,構建互聯網數據模型,打造營銷快點吧(標簽庫的前身)。
評論:首次認識Hadoop,同時開始考慮用系統化的方式沉淀模型和標簽。
10、2013年-新一代經營分析系統4.5
內容:數據量繼續大幅增加,完成云化數據交換平臺(橘云hadoop)和大數據平臺一期(Aster)建設,標簽庫完成一期建設 。
評論:云化數據交換平臺成為數據總線,Aster MPP粉墨登場,標簽庫從無到有。
11、2014年-新一代經營分析系統5.0
內容:數據量繼續爆炸式增長,云化數據交換平臺擴容,指標庫從無到有,標簽庫擴展,營銷平臺接入信令,嘗試打造前向的大數據管理平臺,探索廣告業務。
評論:過渡之年,這一年在不停的對大數據技術進行論證選型,數據管理徹底放棄傳統的后向產品,業務上開始啟動大數據變現的前期工作。
12、2015年-大數據元年
內容:正式完成企業級大數據平臺建設,包括大數據交換平臺,大數據處理平臺、大數據管理平臺及大數據精確營銷平臺,奠定了整個大數據平臺的運營基礎,同年大數據專業組織成立,完成公司第一個大數據對外變現合同。
評論:開天辟地,大數據運營的元年。
13、2016年-大數據開放年
內容:大數據平臺擴容,架構基本成型,大數據模型自我掌控,大數據產品體系初具規模,對外商務變現獲得突破,成立
云計算專業組織,專業化進行平臺建設和管理。
評論:大數據平臺持續優化,對外不斷探索商務模式,開放元年。
14、2017年-大數據轉型年
內容:對外進行大數據業務轉型,對內探索大數據的支撐模式,采取搭臺唱戲的模式驅動智慧運營,開始關注人工智能。
評論:尋求大數據價值內外突破。
2004至2017,整整13個春秋,見證了一個平臺的發展歷史,每一年聊聊幾字顯然無法表達所有的內容,但還是能看到一個企業數據平臺發展的一個脈絡,希望于你有所啟示。
附:針對前面提到的一些問題的回答
數據規模的擴大驅動數據管理類產品的建設 ,但效果乏善可陳,為什么?
答:數據管理類平臺是運營出來的,無論是數據質量平臺還是元數據平臺,畢其功于一役的項目是無法成功的。
試點雖好但大多無法推廣或代價巨大,為什么?
答:因為平臺和數據沒有標準化,試點應用沒法快速移植,所謂的試點變成了應用的豎井,同時企業數據文化不夠,團隊沒有運營能力。
數據豎井越來越多,開始數據標準化,然后無限循環,為什么?
答:因為沒有專業的數據組織進行管理,必然需求驅動,犧牲模型規范性,解決方式就是強力組織,建章立制。
經分的核心競爭力是什么?
答:搭臺唱戲的能力,成為使能者。
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本文標題:一個傳統企業大數據發展的編年史
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