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 hoho2008 发表于: 2019-11-6 20:45:59|显示全部楼层|阅读模式

[2019年] 【技术分享】中移信息中心:走近智慧中台

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源自:C114通信网
原文标题:【技术分享】中移信息中心:走近智慧中台 来源:移动Labs 郑文雯 陈国

导语
  中台是企业级能力复用平台。在市场需求的不断催化滋养下,将业务、数据、算法、技术能力沉淀出一套综合能力平台。通过中台提供的面向业务可扩展性和技术可扩展性的平台架构,加速业务流程,赋能数字营销,整合多角色、多渠道、多系统、多业务模式,符合中国移动在数字化转型期的需求。

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中国移动智慧中台包括技术中台、业务中台、数据中台和AI中台,用于实现从基础能力到商业能力的升级,打通企业线上、线下产品、用户、渠道数据,对运营全流程的实时注智,通过中台驱动业务协同与智能运营。
  为什么要建这四个中台?怎么建中台?下面,我们将一同走近这四个中台:

01业务中台
  为了更好的解释业务中台,需要对业务这个词做一个定义。所谓业务,必定是围绕着企业的经营目标展的:以更低的成本、更高的质量、更优的服务、更快的响应速度为客户提供产品或者是服务。
  从这个角度来看,中国移动的业务中台建设,要承载着中国移动业务开展的必要元素,这些元素包括:我的产品是什么?我的用户是谁?在什么样的场景下,通过什么样的方式,什么形式的促销手段卖给我的用户?

  在企业IT架构规划和设计的过程中,通常会用到领域驱动设计(DDD),DDD中对于这些核心问题,有对应的问题域定义:即用户域、产品域、订单域等;这些专有名词,IT条线的员工或许耳熟能详,这就是在我们CRM/BOSS核心系统中功能中心域。通过多年的演进,中国移动业务支撑系统,伴随中国移动多年业务发展。以第三代业务支撑系统规范为蓝本,构建了以三户模型为核心的支撑系统,以”高耦合、低内聚为原则”建设了客户与产品运营域、计费与账务域、网络与服务交互域等功能中心,实现了面向客户运营,带来移动个人市场的大幅增长。

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为了更好的支撑中国移动“三融”及“5G+”的发展战略,业务中台的建设,应在现有三代业务支撑系统的基础上,快速做能力增强;以平台化的模式实现业务“能力+要素”的整合。借助云化架构的手段,实现业务的组件化;让这些业务服务独立部署、独立交付;围绕着不同的商业场景,以“搭积木“的方式进行商业化编排,快速的构建新应用,高效满足业务需求,实现业务能力的复用,进一步降低企业IT建设成本,更好的助力融合产品、融合营销、融合运营,更好的支撑”5G+”的业务发展,加快构建协同共享、融合互联、智慧赋能的IT运营体系。

02数据中台
  在各类中台之中,数据中台的热度更高。大体上有这么几个原因:
  第一,数据中台建设见效快,原来分散在各个系统中的数据,可以进行集中归集,汇集上来的数据进行加工处理,从传统的BI分析,到今天成为企业核心资产和竞争力,直接嵌入生产,直接产生较为明显的业务价值;
  第二,组织架构调整的负担小,以前我们做经营分析,构建了数据分析域以及配套的大数据分析团队,这个数据团队往后自然承担了数据进一步职责,不需要做大规模的组织架构调整。
  第三,已经具备数据平台基础,经过多年来建设,中国移动IT业务支撑域集团和各省已经完成了数据仓库建设以及大数据平台建设,在进一步完善构建数据资产,可控度高。因此,数据中台的建设,驱动力最强,也必定最先落地。
  我们常把数据中台比喻成一个数据工厂,通过收集各种原材料(数据)到原材料仓库,最终作为数据产品进入到产品仓库,在数据商店里进行运营售卖,并以各种形式,如通过USB接口形式,对于前台应用或者是业务中台进行赋能。

  数据中台的建设,不同于大数据平台、数据仓库;数据中台关注的核心,不仅再是底层数据技术平台的打造,而是逐渐把关注的重点转移到数据本身:企业数据资产的治理,数据质量的提升,以及数据资产化的建设上。通过数据中台的建设,规范数据体系的构建,推动数据模型的统一,数据服务能力构建,以及数据的集中安全管控。

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中国移动数据中台建设,要整合全域数据资产,构建共享数据服务能力,实现数据产品化,支撑服务个性化,从数据中学习提升,提高全流程洞察力。进一步加强全集团数据的统一采集,深度挖掘、集中处理和开放共享,丰富自然人、家庭、政企、物联网等融合客户画像,深入挖掘客户全周期、信息化和数字生活需求,实时敏捷洞察客户、感知场景。逐步提升全网及重点行业数据资产的统一标准管理、通用开放、复用共享能力。

03AI中台
  AI中台是架设在数据中台之上的服务提供体系,为上层业务系统提供AI模型服务,并为建模人员提供便捷的建模开发服务。

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AI建模流程闭环要经历数据准备、数据清洗、特征工程、算法选择、模型评估、模型上线、效果监控。其中,特征工程、算法选择、模型评估是一个迭代更新的流程,当模型评估达到要求以后模型才会上线。同时最后的效果监控部分为模型的下线机制提供了指标基础,以此形成了模型的生命周期闭环管理。
  中国移动在业务运营和企业管理的过程中,已经形成了一大批基于场景化的优秀AI能力,如图像识别、语音识别、OCR、NLP能力,不过这些能力大多散落在应用中。下一步,全网逐步将构建统一的AI生产平台,探索集中与边缘结合的部署方式,逐渐去沉淀汇聚各省创新能力,沉淀共性算法和模型,形成AI能力层,构建全网AI服务目录。结合全网业务场景,一点调用,为全网提供AI应用能力。

04技术中台
  基于中国移动业务支撑系统建设过程中多年技术积累沉淀,逐步打造一套可以更好的适配互联网环境下的技术组件能力,支撑未来线上业务发展,满足大流量、高并发的需求。
  加强技术中台建设,核心是要构建集成平台能力,实现内部的业务能力共享,通过能力开发平台实现对外的能力标准化运营。规范全网开发环境和开放框架,降低各应用的开发门槛和提高开发效率,助力应用的百花齐放。

05结语
  基于中国移动业务运营特点和IT系统发展现状,未来将以两级模式,推动业务中台、数据中台和技术中台的建设,两级有效协同。以平台化的方式,实现企业级核心资产的全面汇集;以客户为中心,实现全业务承载、全用户覆盖、全渠道融通;拉通业务中台、数据中台、AI中台的服务能力,构建由人及物的智慧运营体系,提升互动协同能力,优化业务系统和生产运营流程,融智泛渠道等各类触点,提升客户场景化、互动性体验,赋能四轮市场发展。

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