原来Python自带了数据库

定制化的用户更多的可以参与到数据的整个处理过程当中。比如说生产和定制化的开发、业务基于统一数仓建设自己的数仓、关注自己的数据质量、输出数据结果、数据业务集市，最终能输出成自助查询的一些数据元。

然后，一些定制化的报表、用户行为的分析，都也可以去定制化自己的元数据服务和数据服务能力来对接到自己的平台或者服务上，这是一个相对来说比较定制化的过程。大家可以在某一个环节或者是某些环节去接入，更多地把自己的一个业务的特点应用到数据的整个处理过程当中。

Q & A

Q1：请问没有做过数据仓库，可以一步到位建设数据中台吗?

不建议这么做，数据工作的核心是数据，而数据仓库是数据的主要组织形式，是应该最早建设起来的，可以脱离数据中台的其他部分发挥数据价值;同时建设数据中台工作是一个长期迭代的过程，也不会是一步到位的。

Q2：数仓到数据中台，和大数据平台到数据中台，哪种路径会更好些?

这两个方向并不冲突，数据中台更着重的是数据的通用能力输出，无论是数仓还是大数据平台都是数据中台不可或缺的重要组成部分;如果非要选择一个的话，我建议先建数仓，因为大数据平台是可以通过直接使用大数据集群完成相关数据工作的能力。

 

新业务接入，做出一个产品，然后使用我们投递的SDK去进行投递，通过平台的工具进行投递的管理，最终数据采集、存储、监控，到统一数仓的加工，数据结果的输出，这整一个流程都是有统一的模板去执行的。比如我们常见的DAU、留存、新增、转化率、点击率，其实靠通用模板就能达到。

最终输出的形式，比如用户行为分析或者我们提供不同层级的数据产出物，像是MID层的聚合数据或者DWD层的明细数据等。用户可以通过自主查询的能力对数据进行查询和使用，同时业务线也会有自己的核心报表或者通用报表，可以通过这套自动化的流程产出，最终反哺到新业务当中。

这是一个快速，并且成本极其低的一个过程，更适用于业务的初期阶段。

以下是一个定制化的接入过程：

 

当Gibson正在努力实现非接触式的发展时，早期的数字化工作也正在帮助公司维持着运营。在Gibson的指导下，Friendly's于2019年已经与UberEats、DoorDash、Grubhub和其他快递服务公司建立了合作伙伴关系，创造了新的收入来源，帮助抵消了该连锁店因无法接待顾客而遭受的巨大打击。

Gibson将他的团队成功归功于组织文化，他说，自从疫情爆发以来，这种文化就开始兴起了。他还看好科技的发展，因为科技的进步给首席信息官们提供了更多的机会来创造商业价值。“这关乎我们将如何运用我们的实践来增加价值，使公司受益，”Gibson说。

修改销售预测

新冠病毒的爆发也威胁到了捷豹路虎的供应链，这是一个由数百家供应商组成的全球网络。

该公司的数据和分析主管Harry Powell说，这家汽车公司通常依赖于多年培养出来的销售预测来安排生产线，这是一种微妙的舞蹈，需要用它来管理由无数制造商生产的数千种零部件的组合。准确性是最重要的，因为零件的最低采购量是需要被承诺的，如果没有达到约定的数量，将受到处罚。

Powell认识到捷豹路虎的精心设计在大流行期间是行不通的，他告诉商业领袖们，他们不能再依赖他们已经习惯了的销售预测了。“我到处告诉大家，我们对这个挑战的看法是错误的，”Powell说。“你必须更加灵活地处理事情，并有能力对新信息作出反应。”

分析团队需要更加及时地分析预测订单变化对捷豹路虎供应链的影响。Powell的团队加快了图形数据库软件的使用，该软件可以分析实体之间的关系--这里指的是零部件和供应商--从而为其业务提供更准确的分析。

来自TigerGraph的软件可以检测到供应商可能会在何时无法满足配额需求。

“我们使用了该图表来重新安排我们的车辆订单是如何在我们的工厂制造的，以便应对供应商的失败，”Powell说。与使用SQL关系数据库软件相比，现在整个供应链模型的查询只需要30到45分钟。

总而言之：普华永道的Clarke说，所有这些快速转型的关键是拥有一种能够适应持续变革的高质量文化。首席信息官们必须“包容整个组织”，让所有员工都参与其中。


 

（编辑：鹰潭站长网）

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