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  为什么众智科学与网络化产业(洛阳)创新中心会有架构中心?产业教育大数据中心的数据是如何生产的?数据如何为产业教育发展提供决策支持?行业资历架构体系如何搭建?基于大数据的架构中心团队搭建和业务升级模式。

  架构中心肩负着产业教育数据生产和产业教育大数据应用中心的数据治理工作以及资历架构人才标准的生产工作。不同于企业CDO或科研团队的数据骨干,架构中心统筹着全国的产业教育大数据,生产数据的服务对象是各级政府产业及教育部门。而架构中心对数据和数据团队的理解,也从一开始就基于一个相对更宏观的角度。

  在众智科学与网络化产业(洛阳)创新中心里,架构中心的角色正在悄然发生变化,现在不管是谁在数据应用方面有了什么问题,不论是大数据的技术问题,还是数据治理的方法,甚至业务应用方面的问题,都会来找架构中心。

  架构中心主管更像是整个部门的“产品经理”。在跨境电商、智能制造、智能交通、大健康等领域内从事着数据生产、加工以及重构,都要与相关部门频繁打交道。还需要针对数据分析部门、政府及教育院校的数据需求,并精确地拆解任务,组织团队完成各项工作。“十三五”规划给我们的工作提出了更加明确的要求——依托大数据技术进一步推进数据信息管理系统与业务管理系统的互联互通与标准化,在此基础上加强数据资源的关联分析和融合利用,提升行业决策支持的能力。

  产业教育大数据反映着现阶段产业教育领域的发展情况,进而反映了国内行业经济运行态势。在大数据时代,架构中心对产业教育数据有着明确的要求:“架构中心需要更加紧密的跟踪行业的发展动态,准确把握行业发展的阶段特征与新动向、新问题,为行业宏观管理决策提供科学依据,研判国家经济运行态势提供支撑。”

  架构中心肩负着整个产业教育面向各个行业的数据采集、处理、分析和发布的工作,必须保证数据的精准、及时。以产业人才资历架构为例:

  政府部门,新设园区的人才资历架构情况,产业发展动向,围绕电商“互联网+”、新兴IT等行业产生的历史记录数据;

  第一个阶段是行业数据的搜集汇总,部门定期采集和处理行业内企业、院校的产业教育数据,包括行业信息、企业岗位、院校专业、学科课程等,数据大多是按月度或季度计划来汇总。

  第二阶段是行业运行的动态监控,以跨境电商人才标准为例,监测数据精确到每个岗位,包含其岗位职责、应用范围、能力单元的变化,将对采集到的数据进行梳理与分析,实现标准数据的实时更新。

  第三个阶段是行业知识管理与资历架构中心,接下来架构中心要建设产业融合大数据应用中心,将实现信息技术、智能制造、智能交通、大健康、金融科技、环保、农业等行业的产业教育数据资源的采集、汇聚与融合。

  面对不断升级的数据需求,部门经历了从传统的数据统计工作到大数据平台搭建、数据收集存储和标准化建设等一系列挑战。

  架构中心最合理的工作是对纷纭复杂的行业知识数据和领域教育数据进行整理、分析与重构,整个过程非常考验沟通和协调能力。为了实现资历架构数据标准化的目标,架构中心提出了一套标准的架构体系搭建、数据搜集、存储、清洗、挖掘分析关键数据处理技术及整体解决方案,并组织了多场针对各地教育人员和产业发展人员的业务交流,有效促进了方案的推广。为了确保方案执行,架构中心建立了数据反馈机制和考核机制:

  ——对每一个节点制定数据审核规则,将数据定为“标准数据”,“参考数据”两种类型,并将数据审核结果反馈给核实或调整数据的人员。

  ——从数据时效性、数据质量、数据字典规范性等角度对部门人员工作进行打分、考核,促进员工的不断进步。

  截止到2017年6月,平台已实现了8个新兴行业数据的收集和存储,计划3年内将覆盖国内新兴行业23个,融合领域12个,资历岗位1700个以上,能力单元4万个,能力节点800万,资源知元15亿,支撑知元300亿,总数据量将超过8PB,成为国内最大以资历架构为核心的产业教育大数据应用中心。

  整个团队不是从数据流程划分的,而是业务驱动,而团队的首要任务就是完成业务目标,以业务的需求去建设团队,才是架构中心搭建的总体思路。目前该中心的总人数约19人,15人是直接接触数据的。其中负责产业教育数据整理维护的是一个约8人的数据团队。不过在分行业的小团队内部,这8人按照数据流程来分工”。

  数据团队的内部分工是:3-5人负责产业教育大数据平台的开发建设工作,2-3人负责对接业务部门需求,1-2人负责大数据平台架构维护和配置,1-2人负责数据采集及管理系统的维护,3-5人负责数据挖掘和分析进而搭建所需行业架构,1人负责架构体系搭建和整个工作的统筹协调。架构中心的工作不只是停留在采集数据,最终是要形成完善的资历架构应用体系,把数据用起来凸显其价值。基于合理的工作流程,在行业内首次将大数据直接用于跨境电商人才港业务,实现了利用资历架构体系搭建跨境电商行业人才标准的重大创新。

  架构中心的数据管理工作是为业务服务的,因此负责人的很多工作是对接下游对数据的需求,在工作中协调技术团队和业务团队,作用是CDO+“产品经理”。一方面要充分理解业务对数据产品的需求,另一方面需要准确地把业务需求“翻译”成对数据技术团队的需求,同时,还要把技术团队的诉求用业务的语言跟业务人员沟通。

  有些时候,业务团队不理解数据采集和技术处理的过程,所以对架构内数据生产时间的要求非常高:“不就是把数据存到库里就行了吗?”。然而对整个架构中心来说,事情并没有那么简单,为了实现这个需求,数据团队需要先摸清产业教育大数据的现状、行业的发展需求,海量分散的数据都需要收集、梳理、规范,这些数据不是简单的直接就能放在一起,还需要算法、架构、硬件资源的支撑等。大组织中的数据工作有时是需要从标准化做起,会非常耗时、耗资源。如果没有定义好工作计划要求和时限,团队将会面临非常大的压力。

  团队升级是每个部门都将会面临的问题,但对架构中心来说升级却相对困难,因为懂业务又懂数据的人才很缺乏。为了实现更好的管理,需要建立一支合理的数据团队,在团队里培养更多的产品经理和数据科学家,数据收集汇总后要探索如何使用好,就需要专人去思考技术平台怎么完善?怎么跟业务部门做好对接?资历架构怎么搭建及完善?从哪些角度去推进架构数据应用?怎么去把行业架构建设的工作很好的进行总结提炼以得到认可?对于人才,架构中心有如下期待:

  一个有热度的大数据产业,体现在大数据充分实现了对交通、医疗、教育、环保、农业等产业的升级改造,以及大数据应在社会生产、生活更广的范围内得到普及。随着大数据产业市场规模的不断增长以及大数据应用范围的不断扩大,数据对产业发展、产业升级显得尤其重要,行业相关人才需要不断加强自身能力以适应大数据行业的瞬息万变。

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