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随着互联网的不断发展,越来越多的企业都引入了大数据等新兴互联网技术,而本文我们就简单来了解一下,数据应用设计原则都有哪些。
1.有数能用
有数能用重点解决数据的采集、获取、接入等问题,解决数据孤岛的问题,让数据来源更加丰富,更加稳定,为数据中台源源不断地提供数据资源。“有数能用”的标准是尽可能获得更多的数据,支持对业务价值的挖掘。
2.让数据可用
让数据可用着重解决的是数据标准化、数据清洗和规整,以及与数据质量相关的问题,统一数据标准,消除歧义,提高数据质量。在数据接入后,要做到让数据可用,需要将异构、差异化的数据初步转化为符合企业数据使用规范的数据,然后将其存储在企业的数据平台上。
3.让数据好用
让数据好用解决的是数据模型抽象和数据平台效率等问题,让数据血缘关系清晰,支持离线和实时计算,让数据成为资产,且让数据能够复用、好用、实时可用。让数据好用主要涉及与数据模型相关的行为准则和规范,保障了数据模型清晰和好用。
4.让数据易用
让数据易用重点解决的是数据操作工具化、可视化等问题,提供便捷的开发环境,让数据更有穿透力、更直观地呈现数据价值,让数据很容易被人使用,降低数据使用门槛。
5.让数据放心用
让数据放心用解决的是数据安全、客户隐私保护和数据合规等问题,让数据合规、安全、可靠,用起来没有后顾之忧,用起来安心、省心、放心。
6.让数据更智能
让数据更智能解决的是数据价值分析、挖掘、提炼和萃取等问题,让业务更加智慧。要遵循做好智能的抽象、分类和封装,提高模型复用性的原则。
7.让数据服务化
让数据服务化解决的是数据能力的抽象、封装、共享和服务化问题,实现数据服务线上化、模块化、产品化和共享化,支持基于客户需求的解耦和洞察,自动化组装数据服务来满足客户需求,实现从需求到响应全流程自动化和智能化。
8.让数据可控
让数据可控解决的是数据管理和数据监控体系的问题。数据是重要的资产。企业需要像对待其他虚拟资产一样,做好数据资产的管理和监控,让数据朝着高价值的方向流动。
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