データ センターとビジネス センター (データ センターとビジネス センター、データ センターとデータ ウェアハウス、その違いは何ですか?)

データ ミドル プラットフォームとビジネス ミドル プラットフォーム、データ ミドル プラットフォームとデータ ウェアハウスの違いは何ですか?

著者: Fu Dengpo、Jiang Min、Ren Yinzi、Sun Shaoyi など

出典: 華張テクノロジー

1. データセンターとビジネスセンターの違い

ビジネス ミドル プラットフォームは、ビジネス プロセスの管理と制御に重点を置いており、ビジネス プロセス内の共通サービスを抽象化して一般的なサービス機能を形成します。たとえば、電子商取引プラットフォームには、C2C、B2C、C2B、B2B の 4 つのモデルがあり、その中で注文、取引、製品管理、ショッピング カートなどのモジュールが一般的です。

これらのコンポーネントは分離され、電子商取引業界のビジネスミドルプラットフォームを形成します。これらのビジネスミドルプラットフォームコンポーネントのサービス機能に基づいて、C2CモデルのTaobao、B2CモデルのTmall、B2Bモデルの1688、C2BモデルのJuhuasuanなどのフロントエンドアプリケーションを迅速に構築できます。ユーザーは、これらのフロントエンドのビジネス タッチポイントを通じてビジネス サービスを使用します。ビジネス ミドル プラットフォームはエンド ユーザーに直接対応していませんが、エンド ユーザー向けのフロントエンドの構築の速度と効率を大幅に向上させることができます。

ビジネス ミドル プラットフォームは、ビジネス プロセスの共通性を抽象化して一般的なビジネス サービス機能を形成し、データ ミドル プラットフォームは、データ機能の共通性を抽象化して一般的なデータ サービス機能を形成します。たとえば、生のビジネス データは、資産化とサービスを通じて顧客のマイクロ ポートレート サービスに変換できます。このサービスは、電子商取引プラットフォームでの商品推奨、不動産購入意向、金融分野での信用格付けなどに活用できます。

同じサービスの場合、アプリケーション レベルで表示されるコンテンツは一貫していない可能性がありますが、基盤となるデータ システムは一貫しています。データ ミドル プラットフォームにより、データ開発の効率が大幅に向上し、開発コストが削減され、データ シナリオ全体がよりインテリジェントになります。

2. データセンターとビジネスセンターの接続

ビジネス ミドル プラットフォームとデータ ミドル プラットフォームの両方がある場合、データ ミドル プラットフォームとビジネス ミドル プラットフォームは互いに補完し合います。ビジネスミドルプラットフォームに蓄積されたビジネスデータは、データミドルプラットフォームに入力され体系的に処理され、その後、サービス指向でビジネスミドルプラットフォーム上のアプリケーションをサポートします。これらのアプリケーションによって生成された新しいデータはデータ ミドル プラットフォームに流れ、図 2-8 に示すように、無限のデータ クローズド ループを形成します。

▲図2-8 ビジネスミドルプラットフォームとデータミドルプラットフォーム間のデータアプリケーション閉ループ

ビジネスミドルプラットフォームとデータミドルプラットフォームは相互に促進し、企業のビジネスの発展と経営者のより良い意思決定をサポートします。その中で、ビジネスミドルプラットフォームは、企業の業務運営に関わるサービスを提供するために存在し、取得した多次元データをデータミドルプラットフォームに渡し、データミドルプラットフォームが新たな価値を発掘してビジネスミドルプラットフォームにフィードバックすることで、業務運営を最適化します。

「データミドルプラットフォームとビジネスミドルプラットフォームを構築する順序はあるのだろうか？」と疑問に思う人もいるかもしれません。

著者らは、両者の構築には優先順位はなく、主に企業の実情に基づいて計画すべきだと考えている。

データの観点から見ると、ビジネス ミドル プラットフォームは、データ ミドル プラットフォームのデータ ソースの 1 つにすぎません。さらに、企業には、アプリ、ミニプログラム、IoT、その他のマルチソース データなど、他の多くのデータ ソースがあります。このデータの価値は、既存のビジネスや革新的なビジネスに直接活かすことができます。

サービスの観点から見ると、データミドルプラットフォームのデータサービスは、必ずしもビジネスミドルプラットフォームを通じてビジネスに適用する必要はありません。これらは、電子商取引分野の「数千人の顔を持つ数千人」システムなどの上位レベルのアプリケーション システムによって直接カプセル化される場合があります。

ビジネスミドルプラットフォームの観点から見ると、データミドルプラットフォームがなくても、分析や統計などの簡単なデータ処理は可能です。データ ミドル プラットフォームを強化することで、ビジネス システムは、推奨やサークル ユーザーなどの「フルディメンション」かつ「インテリジェント」な機能を備えることができます。システムは情報ベースのシステムからインテリジェントなビジネスシステムへとアップグレードされます。 ”

単なるビジネスミドルプラットフォームではありません。現在、さまざまなミドルプラットフォームが登場しています。しかし、著者らは中間プラットフォームはプラットフォームではないと考えています。マーケティング プラットフォーム、リスク管理プラットフォーム、管理プラットフォームなど、多くのプラットフォームが存在する可能性がありますが、企業に必要なのは 1 つの中間プラットフォームだけです。現在、ビジネスミドルプラットフォームとデータミドルプラットフォームが区別されていますが、将来的にはデータとビジネスがより密接に統合され、完全に1つに統合され、「エンタープライズミドルプラットフォーム」に統一されると予測しています。

データ ウェアハウスの主なシナリオは、経営上の意思決定とビジネス分析をサポートすることであり、データ ミドル プラットフォームはビジネス システムにデータ サービスを提供します。目標は、意思決定分析シナリオに限定されず、すべてのビジネス リンクにデータ機能を浸透させることです。データミドルプラットフォームは、データを継続的に資本化・評価してビジネスに適用し、データ価値の運用に重点を置いています。

データミドルプラットフォームの構築にはデータシステムの構築が含まれており、つまり、データミドルプラットフォームにはデータウェアハウスの完全なコンテンツが含まれています。データ ミドル プラットフォームは、エンタープライズ データ ウェアハウス構築の投資価値を最大化し、ビジネスのデータ活用のスピードを加速し、より高速で多様なデータ サービスをビジネスに提供します。

データミドルプラットフォームは、既存のデータウェアハウスをデータソースとして使用し、既存のデータ構築結果に接続して、構築の重複を回避することもできます。もちろん、データ センターが提供する機能に基づいて、さまざまなデータ ソースを集約、処理、管理することで、新しいオフラインまたはリアルタイムのデータ ウェアハウスを構築することもできます。

さらに、データミドルプラットフォームは一般的に新しいデータテクノロジーアーキテクチャを採用しており、データの価値をより便利に掘り起こすことができます。企業データの量が増加し、インテリジェントなシナリオの数が増えるにつれて、従来のアーキテクチャのストレージとコンピューティング機能では、そのようなデータ サービスのニーズを満たすことができなくなります。機械学習やディープラーニングなどの技術の発展により、一見役に立たないデータから新たな価値を引き出す能力がますます強化されており、新しい技術アーキテクチャは、これらのシナリオの構築に優れた機能サポートを提供します。

休眠中のデータ資産を覚醒させ、そのデータを実際に活用して自社のビジネスのインテリジェントなアップグレードをサポートする方法は、すべての従来型企業が直面しているデジタル変革の課題です。したがって、データミドルプラットフォームの構築が必要かどうかについては、あまり疑問の余地はないと思われます。しかし、データミドルプラットフォームの構築、特に構築の実践段階になると、企業は不安を感じ始めます。彼らが最も心配しているのは、データミドルプラットフォームを構築するには、会社の既存の情報アーキテクチャを最初からやり直す必要があるかどうかです。

情報化時代の初期には、企業の事業発展と戦略調整に伴い、ビジネスをより良くサポートするために、企業の情報システムは数え切れないほどの回数解体され、再構築され、何千ものデータ収集が行われ、何千ものレポートが生成されました。データ担当者の増員や退職、業界の専門家やビジネス担当者の昇進や異動に伴い、データ ウェアハウス間の進化はゼロから開始されることが多く、企業に多大なコストがかかります。

エンタープライズレベルのデータアプリケーションの問題に対する新しいソリューションとして、データミドルプラットフォームはソフトウェアシステムでも標準化された製品でもありません。企業の観点から見ると、データミドルプラットフォームは企業のビジネスシナリオに重点を置いており、つまり、企業が能力を蓄積し、ビジネス効率を向上させ、最終的にデジタル変革を完了するのに役立ちます。したがって、データ ミドル プラットフォームと企業の既存の情報アーキテクチャの間には競合関係はなく、企業の既存のシステム、機能、アプリケーションの重複につながることはありません。

簡単な例を挙げると、私たちは以前、タイヤ製造に携わる上場企業とコミュニケーションをとったことがあります。当時、同社はOAシステム、ERPシステム、プロセス設計・管理システム、物流システム、生産システムなど、多くの業務システムを使用していました。この企業の核心的な問題点の1つは、「現在のタイヤが予定通り、あるいは予定より早く納品できるかどうかを正確に知ることは不可能である」ということでした。

製造会社は一般的に、産業チェーンの末端や供給元ではなく、中間に位置します。たとえば、このタイヤ製造会社には、上流にゴムサプライヤーがあり、下流に自動車組立業者または自動車部品メーカーがあります。タイヤをタイムリーに納品することは、同社の生命線である安定したキャッシュフローを意味します。

物流の適時性、生産プロセスの管理、大きな経済的圧力の有無、顧客のプロセス設計要件の変更など、タイヤが時間どおりに納品できるかどうかに影響するデータ変数は、すべてのシステムに散在しています。

データミドルプラットフォームが確立される前は何をしていたのでしょうか?企業はまずシステム データベース内のすべてのテーブルを抽出し、Excel を使用して対応する関係を作成する必要があります。全体のプロセスは非常に面倒で時間がかかります。

データミドルオフィスシステムがあれば、関連システムの元データをミドルオフィスメカニズムを通じて集約し、企業が運営するタイヤエンティティに対して一連のシナリオベースのラベル機能を構築することができます。同時に、オフラインまたはリアルタイムのデータインタラクションモードを通じて、特徴値が継続的に更新され、ビジネスシナリオが関心のあるデータの値を直接表示します。

上記の例から、データミドルプラットフォームの位置付けはビジネス IT システムと矛盾しないことがわかります。同社の既存ITシステムは、ビジネスとIT技術の進化に合わせて継続的にアップグレードされ、同社の生産業務や経営管理を継続的にサポートします。データミドルプラットフォームの位置付けは、企業がデータ分野でデータ機能を継続的に蓄積できるように支援することです。両者の関係は相互依存、相互エンパワーメント、相互促進です。

データミドルプラットフォームでは、IT システムが継続的にデータを提供する必要があり、将来の IT システムには、それをサポートするより水平的かつ包括的なデータ機能が必要になります。データミドルプラットフォームと IT システムの間に良好な協力関係を形成することによってのみ、企業の全体的な IT サポート機能をより適切に構築できます。

この記事は「データミドルプラットフォーム：データを活用する」から抜粋したもので、発行元によって承認されています。

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推薦：データミドルプラットフォーム分野のリーディングカンパニーであるShulan Technologyが制作し、Alibaba Groupの共同創設者も推薦しています！数百社の大手企業からデータミドルプラットフォームの構築経験を抽出し、データミドルプラットフォームの構築方法論を体系的にまとめます。