如何开采大数据这座油矿 | 大数据驱动的业务系统开发

南京数睿 2020-03-28
当下大数据平台建设规模大,离业务比较远,造成建成后的大数据平台无法发挥数据价值,同时还带来的比较重的维护负担。

在新信息化时代,业务系统建设周期长、解决问题的边界比较窄,无法满足业务的需要,遭到大部分业务人员的诟病;在两者都处于窘境的情况下,新信息时代的信息化建设的前提就是要充分融合大数据平台与业务系统之间的关系,要让大数据平台本身就融合到业务系统中,也让业务系统的建设起初就考虑到业务独立但不孤立,从而扩大业务系统处理问题的边界,满足业务上的诉求

大数据与业务系统深度融合最佳的方式是大数据系统与业务系统、业务系统与业务系统不分离,而是一套系统;业务系统的逻辑功能与数据分离,逻辑功能是基于数据驱动开发,而业务系统本身只是逻辑功能的组装,融合后的信息化系统模型如下图所示:

业务子系统:业务子系统功能分为管理、运营和分析三类。由大数据子系统负责这三类需求的开发,业务子系统主要职责是按照客户习惯、业务属性组装对应的三类功能从而形成对应的业务子系统;


大数据子系统:大数据子系统也是信息化系统的一部分,承担的主要职责如下:

a

管理类功能开发:基于数据完成表单、明细查询、审批等业务管理功能的开发职责,开发后的功能能够被业务子系统组装,产生的数据由大数据子系统负责治理;真正实现数据驱动业务系统开发、数用分离的目标;

b

运营类功能开发:基于数据完成商品选择、购买、用户增长、用户激活、用户挽留等运营类功能的开发职责,开发后的功能能够被业务子系统组装,产生的数据由大数据子系统负责治理;真正实现数据驱动业务系统开发、数用分离的目标;

c

分析类功能开发:基于数据完成聚类、分类、预测等分析类功能的开发职责,同时把分析类开发的结果通过可视化的方式嵌入到业务子系统中,打通了数据被业务系统使用的通道,也降低的数据被业务系统使用的门槛;

d

数据治理:除了包含传统的数据采集、集成、管理等数据治理类能力外,默认要完成业务系统数据的治理,让管理、运营产生出来的数据在各个业务子系统之间共享,从而实现业务系统之间的融合,使得业务系统独立但不孤立


这种基于大数据驱动的业务系统开发模式使得多大规模的信息化系统自身就包含大数据和业务能力,使得业务系统能够通过大数据分析能力使用更多的外部数据,提升业务处理能力,同时实现业务逻辑与数据的分离,让业务更专注与业务组合、大数据更专注于数据本身,提升了业务逻辑开发效率。



马上试用产品 免费试用
观看产品演示 观看视频