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一个传统企业大数据发展的编年史

大数据历来
不是平地而起的,今天从个人的视角,分享于你一个传统企业的大数据展开

编年史。

1、2004年-起点

内容:具有
基于小机的ORACLE报表和取数系统。

评论:小快灵

2、2005年-运营
剖析

系统1.0

内容:完成第一代数据仓库树立

,采用IBM P595,DB2数据库,TOMCAT,海波龙前台,Hyperion Essbase多维工具,IBM Intelligence Minner8.1数据挖掘

软件,完成九大主题,成立独立的运营
剖析

组。

评论:开天辟地,技术驱动业务,ORACLE和DB2数据仓库之争。

3、2006年-运营
剖析

系统1.5

内容:扩展

数据源,打造集客、渠道等剖析

专题,构建MetaCenter元数据。

评论:开端
进入业务专题探求

阶段,但仍是技术驱动业务,孤独

的跳舞者。

4、2007年-运营
剖析

系统2.0

内容:完善运营
剖析

门户,打造数据集市,完成营销管理平台1.0树立

,构建数据质量管理体系。

一个传统企业大数据展开的编年史

评论:数据仓库衍生到一线,数据范围
的扩展
驱动数据管理类产品的树立

,但效果乏善可陈,为什么?

5、2008年-新一代运营
剖析

系统1.0

内容:增强

一线的支撑,开端
地市应用试点,地市集市升级

到地市数据剖析

中心,VGOP(增值业务综合运营平台)启动树立

,营销管理开端
提全程精确

营销,即信令实时营销。

评论:探求

省市协同的方式,经过
平台贯串

拉近与一线的距离

,试点虽好但大多无法推行
或代价庞大

,为什么? 实时营销是第一个大数据驱动的业务场景。

6、2009年-新一代运营
剖析

系统2.0上线

内容:公司进入3G时期
,打造3G、家庭、离网等专题,地市试点进一步深化,营销管理平台开端
启动个性化举荐

,完成自助取数平台树立

评论:专题剖析

苦苦寻觅,乏善可陈,只需

自助取数等面向一线的工具平台依然

焕发出生命力,经分的中心
竞争力到底是什么?

7、2010年-新一代运营
剖析

系统3.0

内容:经过多年树立

应用初具范围
,打造数据仓库的应急库,确保容灾才干

,数据仓库模型规范

化:

一个传统企业大数据展开的编年史

一个传统企业大数据展开的编年史

评论:DB2挂了二次开端
搞应用容灾,数据竖井越来越多,开端
中止

数据规范

化,然后无限循环,为什么?

8、2011年-新一代运营
剖析

系统3.5

内容:公司进入流量运营
时期
,GPRS等话单大幅增加,处置
瓶颈凸显,主库从P595升级

到P780,ETL层面开端
云化,专题剖析

向互联网转变,包括互联网内容剖析

、终端剖析

、WLAN剖析

等,启动DPI等大数据的引入工作。

评论:2011年是大数据的采集元年,从这一年开端
,开端
了艰巨的DPI等大数据引入工作,真正的星星之火。

9、2012年-新一代运营
剖析

系统4.0

内容:初次
引入Hadoop对DPI数据中止

爬虫及解析处置
,构建互联网数据模型,打造营销快点吧(标签库的前身)。

评论:初次
认识Hadoop,同时开端
思索
用系统化的方式沉淀模型和标签。

10、2013年-新一代运营
剖析

系统4.5

内容:数据量继续大幅增加,完成云化数据交流
平台(橘云hadoop)和大数据平台一期(Aster)树立

,标签库完成一期树立

一个传统企业大数据展开的编年史

评论:云化数据交流
平台成为数据总线,Aster MPP粉墨退场
,标签库从无到有。

11、2014年-新一代运营
剖析

系统5.0

内容:数据量继续爆炸式增长,云化数据交流
平台扩容,指标库从无到有,标签库扩展,营销平台接入信令,尝试打造前向的大数据管理平台,探求

广告业务。

评论:过渡之年,这一年在不停的对大数据技术中止

论证选型,数据管理彻底放弃传统的后向产品,业务上开端
启动大数据变现的前期工作。

12、2015年-大数据元年

内容:正式完成企业级大数据平台树立

,包括大数据交流
平台,大数据处置
平台、大数据管理平台及大数据精确

营销平台,奠定了整个大数据平台的运营基础

,同年大数据专业组织成立,完成公司第一个大数据对外变现合同。

一个传统企业大数据展开的编年史

评论:开天辟地,大数据运营的元年。

13、2016年-大数据开放年

内容:大数据平台扩容,架构基本

成型,大数据模型自我掌控,大数据产品体系初具范围
,对外商务变现取得

突破

,成立云计算专业组织,专业化中止

平台树立

和管理。

一个传统企业大数据展开的编年史

评论:大数据平台持续优化,对外不时
探求

商务方式

,开放元年。

14、2017年-大数据转型年

内容:对外中止

大数据业务转型,对内探求

大数据的支撑方式

,采取搭台唱戏的方式

驱动聪明

运营,开端
关注人工智能

评论:寻求大数据价值内外突破

2004至2017,整整13个春秋,见证了一个平台的展开

历史,每一年聊聊几字显然无法表达一切
的内容,但还是能看到一个企业数据平台展开

的一个脉络,希望于你有所启示。

附:针对前面提到的一些问题的回答

数据范围
的扩展
驱动数据管理类产品的树立

,但效果乏善可陈,为什么?

答:数据管理类平台是运营出来的,无论是数据质量平台还是元数据平台,毕其功于一役的项目是无法胜利

的。

试点虽好但大多无法推行
或代价庞大

,为什么?

答:由于
平台和数据没有规范

化,试点应用没法快速移植,所谓的试点变成了应用的竖井,同时企业数据文化不够,团队没有运营才干

数据竖井越来越多,开端
数据规范

化,然后无限循环,为什么?

答:由于
没有专业的数据组织中止

管理,必然需求驱动,牺牲模型规范

性,处置

方式就是强力组织,建章立制。

经分的中心
竞争力是什么?

答:搭台唱戏的才干

,成为使能者。

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