數據中臺確實是數字化轉型的試驗田，數據中臺建設基本認知
數據服務，打通企業數字應用最后一公里
1、常見的數據服務模式：
查詢服務：通過特定的條件輸入，以 API 的形式供前臺業務調用（API 包括實時和批量兩種情況）。查詢類服務應用場景非常廣泛，基本貫穿了整個經營及管理活動，是最為常見的一種數據服務類型。
分析服務：結合大數據技術手段，高效的對數據進行關聯分析，在金融企業中，分析類型的服務主要是決策支撐、風控、客戶洞察等應用場景。
推薦服務：以客戶標簽為基礎，對客戶進行畫像，根據客戶的活動軌跡、行為偏好等屬性，定向、精準推送服務產品，在金融企業精準營銷場景下使用廣泛。
圈人服務：在金融企業中，一般以產品、營銷活動為核心，在全量的用戶數據中，基于標簽組合圈定營銷對象，比如理財產品營銷，產品定位為青年、高凈值人群，那么可以通過圈定這兩個標簽人群，進行營銷。這本質上和推薦服務一樣，都是通過用戶標簽體系組合，構建客戶畫像，只是主體不同。
2、常見的數據服務類型：
數據大屏：數據可視化大屏是一個很重要的“面子”，它一方面能夠通過酷炫的效果讓人眼前一亮，同時也能把業務和數據的“里子”有效的傳達出來，表里如一。
數據報表：通常情況下，分析類數據服務為數據報表提供服務支撐。數據表報類應用主要是通過可視化形態，呈現各種數據指標，主要是通過下鉆、對比、關聯分析手段，對所關注的數據進行靈活的查看。
商業智能：商業智能型應用是數據應用的核心，是數據洞察以及業務創新的重要支撐，商業智能是和數據標簽結合最緊密的一種數據應用形態，從數據服務類型上看，包含了推薦服務、圈人服務，主要是通過數據畫像達到數據洞察和業務創新，金融企業使用場景廣泛，比如，風控、營銷、產品設計、生物識別等等。
因篇幅有限，本次對數據中臺建設做一個簡短的認知層面的介紹，詳細內容將呈現在后續的推文中，盡情期待。
關于作者：姚斌，數字化金融研究院研究員，長期致力于科技管理、產品設計、研發效能、質量管理等領域的實踐，擁有多年大型企業IT規劃及建設經驗，先后參與多家大型企事業單位、金融機構流程平臺、業務系統規劃及落地，對零售業務有深入的理解，擁有扎實的業務中臺落地經驗。
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