如何看待科技、数据和业务?

本文探讨了科技、数据与业务之间的关系。科技涵盖研发、开发、项目管理等多个方面,数据处理则涉及大数据技术和商业智能,而业务既简单又复杂。建立统一的数据视图和商业智能系统能帮助企业精准统计和预测业务。强调不应脱离业务历史和现状去思考未来,科技和数据应服务于业务需求。

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落地,在总部待了两周后,有些感悟,趁热记下。

一、科技

这里所谓的科技,包括了支撑整个业务设计、运营、维护的

研发、开发、项目管理、运维、安全及数据中心等职能部门所做的事。

不同规模、类别的公司,在科技上的投入不一和理解不同,造成了科技部门和责任的多样化,但基本的框架是差不多的。

研发部门,负责捣鼓在未来时间有很大价值的、或者说对公司业务会产生长期收益促进的产品。

开发部门,负责捣鼓在当下时间内,对公司的业务支撑、拓展必不可缺的产品进行设计、实现、维护和升级。

项目管理部门,负责捣鼓项目的权责、规划、进度、交付和资源,确保项目在一定的条件下、通过一定的努力,得到一定的交付。

运维部门,负责捣鼓对硬件和网络等物理资源的部署、上线、实施和维护,及对上线产品的监控、管理、预警、汇报等事项负责。

安全部门,负责通过安全产品的实施、安全机制、监控和预警机制等手段的利用,确保公司的核心资源、数据不被窃取、篡改和攻击。

数据中心,对,数据中心干什么呢?

二、数据

坦率的说,业务、运维、安全等系统,各有各的数据存储方案,从支撑业务正常运行的角度,数据中心的确显得多余。

可是,如果各个系统生产的数据越来越大、结构越来越复杂、对付此类数据所采取的策略越来越分化和分级,至少会出现两种状况:

  • 受限于数据的治理能力,业务系统可能无法发挥应有的价值或无法继续正常运作;
  • 随着业务系统的多样化演变,难以建立一个统一的数据视图。

对于复杂结构、大体量数据的管理&#x

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