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本文节选自《企业IT架构转型之道》电子版：

存在或多或少的关异，但真正要发挥出这些大数据平台威力的重点还是要围经着业务场景，也束是要有人知道怎么利用大数据平台有挥出正的业务价值，这是很多大数据平台难于落地或真正让企业感受到大数据带来价值的最大障碍。理论上，企业的业务部门应该有这样的业务专家能提供这样的业务需求，但实际情况是，能基于对业务的解提出对大数据平台需求的专家在企业中凤毛麟角，就算对业务有足精湛的理解，但对大数据的能力和算法又很难完全弄清楚，而大数据平台的专家又往往只是对目身的大数据平台功能、算法和使用了如指党，但对于企业的业务又没有深入的了解，更谈不上对业务进行分析预测。从而最终导致的结果就是企业花绚了巨资搭建的大数据平台，但兰于没有合适的应用，而让大数据平台空有一身武艺，而无用武之地。SN外IC3以上两大原因造成了大多数大数据平台项目所展现的业务价值不尽如和人人意，

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如何很好地解决以上两个问题?我认为共享服务体系是解决这两大问题的不二法门。回顾前面章节中的内容，如果我们相关业务领域(如用户、商品、区易等业务)在业务和数据层做了很好的融合，这样既能将业务的数据在系统运行中束进行了很好的规整和议省，并且每一个服务中心提供的数据均是质量非常高的业务数据。这样在进行大数据项目实施时为了获取完整的、有质量的业务数据所做的一系列工作均可以在很大程度上避免和简化。对于“缺少能基于数据有业务建模能力的专家”的问题，我认为很难寄和希望于业务部门能培养出这样的专家，这样的人所需要具备的专业素养要求非党高，如今兴起的叫“数据科学家”正是这类专家的代名词，一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、昼数学算法、人恒数学软件、全数据分析、懂预测分析、信市场应用、人入决策分析等。看看这样的素质要求，这类人才对于任何一

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个企业来说都是难寻的。如何走出这类人才人缺乏的困境?我认为企业应该目我车养，靠从外部找寻此类人才可称得上有是可遇可不求。而共享服务体系能很好地帮助企业信息部门培育出懂业务的专家，这些人员目身在拥有不错的技术功克的同时，逐步提升业务上的能力，有其备这样能力模型的人员才有和希望成为能发挥大数据平台价值的“数据科学家”。从阿里巴巴的阿里指数〈如图2-5所示，早期叫“淘宝指数”，是型的大数据应用)的发展就能看出，共享服务体系对于大数据项目建设的贡献和文持。在2009年共享业务事业部成立后，将阿里巴巴集团几大电商平台的用户、商品、交易等业务这演为了几大服务中心，随着集团对电商平台中各业务指标越来越关注，阿里巴巴开始打造目己的大数据平台，基于现有的共享业务事业部各服务中心的数据，很快束构建了早期的淘宝指数平台，可以从各个维度《用户、区域、行

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