数据中台架构设计，企业要怎样建立属于自家的数据中台需要运用到什么系统来实现的呢
来源：整理 编辑：黑码技术 2025-01-07 09:25:45
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1，企业要怎样建立属于自家的数据中台需要运用到什么系统来实现的呢
这样最好找专业的信息公司来弄比较好，比如前段时间海澜之家旗下品牌的全球超级旗舰店就是通过互道的中台技术，帮助海澜之家搭建核心业务中心，实现业务共享数据流图：是结构化系统分析的基本工具。一个数据流图确定了系统的转化过程、系统所操纵的数据或物质的收集（存储）
2，企业级数据架构的内容包括哪些
企业级数据架构的内容包括哪些如下：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施。佰聆数据在多年企业级大数据应用、数据资产管理的实践中意识到：数据中台在企业数字化转型的不同阶段具备不同的特征和运行模式，因此尝试总结提出了企业级数据中台的三阶段发展模型，分享如下。该模型认为数据中台的发展将经历三个阶段：服务型、产品型、生态型，分别代表着数据中台支撑能力、应用模式和价值体现逐级上升的三个层次。注意这三个阶段并非泾渭分明：很多企业往往呈现出某一阶段大多数特征，而局部带有其他两个阶段的些许特点，但这并不妨碍我们从宏观上对这三个阶段进行独立研究。另外，这个模型是对传统大型国有企业（比如能源电力、运营商、制造业、金融等）等“非原生数字化企业”进行观察研究而得出的，不一定适用于互联网电商、在线娱乐等“原生数字化企业”。拓展资料：服务型这是数据中台发展的第一个阶段。在这个阶段，数据中台的用户（业务部门）往往采用数据直接消费（比如通过SQL直接查询数据库）或者微服务的方式来获得数据，加工成指标，形成报表、看板等应用，用于对企业业务现状的了解，以及对部门、员工绩效的评估。在这个阶段，数据中台的底层一般是ETL、调度监控、数据治理等基础数据服务，企业的数据架构往往是垂直型（烟囱型）的部门级数据架构，数据孤岛问题较为明显。虽然数据中台运营团队试图按照企业级主题的方式对数据进行横向整合，但是由于数据模型在最开始设计阶段并未深入考虑企业级横向应用的需求，这种整合是局部、零散、低效的。这个阶段早期的工作痛点往往是数据质量差、数据模型难以整合、数据平台/工具不稳定等问题。
3，企业数据融合平台的典型架构分析
数据融合平台的典型架构，源端是不同的数据存储系统，另一端是各种类型的数据仓库，关系型数据库或者文件存储等。中间为数据融合平台的简单架构，组件Source connectors负责做数据的采集。将数据采集之后，会将其做成格式化数据放到Transport Channel，Transport Channel一般会用Source队列或其它流式数据框架，负责做中间的缓存，包括分布式的支持，数据的分发， sink connectors去负责把数据分别写入不同的数据目的地。回答者：DataPipeline
4，数据平台整体架构篇
随着公司业务的逐步扩展，公司数据量随之增大，老板、运营、产品等需要看很多数据报表，有T+1每天早上看，有实时的在报表平台上每天看，所以需要有效管理自己的数据，来满足多样化的数据需求，所以如何建立起高效的数据体系，就是非常重要的问题。一、背景有些公司部门的数据组织非常凌乱，离线几乎所有报表都是从底层数据直接计算得来，实时的则是一个报表一个任务，同事之间需求几乎都是各做各的，几乎没有什么关联，就导致了前一个人做的指标只有后一个需要，而后一个人又要重新计算一遍，严重降低工作效率。而需求方那边需要赶时间，催的紧，而且有些需求中指标相同的，发现两个人前后计算出来差异很大。在数据规范方面，每个人都需要紧盯自己手里的事情，耗时耗力，若是有人请假或者离职，基本上他手上工作再怎么交接也是有很多遗漏。所以就需要建立一个统一的数据应用平台，将离线和实时仓库规范化，主要为了降低数据使用成本、规范组织数据和快速完成需求的目的。接下来几篇文章将介绍这几年我在工作主要做的大数据体架构系，从离线数仓到实时数仓的架构设计，本节文章主要介绍工作期间设计数据平台整体架构。二、数据平台整体架构如图所示，整体架构中一共分为5个部分，分别是数据同步部分，离线数仓、实时数据仓库、元数据管理、数据监控，只有五部分完善化，才能做到数据高效同步、数据易于使用、数据问题及时发现，达到需求快速迭代和提高用户提要的目的，接下来将简要介绍模块内容。1、数据同步平台由于每天需要同步大量的数据，新数据源需要建立大量的数据表，也要满足同步数据时能保证最大程度保持与数据源一致的情况，所以一个稳定、高效、减少维护成本与配置成本的数据同步工具显得十分重要。所以在离线数据同步方面，主要设计原则围绕简单配置减少人工配置成本、自动修改目标结构减少期维护成本、分布式数据拉取降低数据同步时间、易于扩展增加未知数据源、自动数据预警第一时间发现问题等方面进行数据同步工具设计。采集端的架构主要由离线和实时部分组成，离线部分主要针对数据库进行同步，如mysql、mongo、ES、网盘数据、外部集群数据等高效数据采集。实时部分主要对埋点数据、数据库日志等数据进行实时接入，来满足上层数据模型以及需求需要。在对比调研sqoop和Datax后，我们最终决定自己研发一套高灵活的数据同步工具。在配置过程中，只需指定需要的库和表既可自动生成后续使用的目标表。同时在工程运行过程中，可自行探查数据源数据是否发生过变动，若发生变动则修改对应边结构，发出预警。目前该工具在团队中已经广泛使用，较之前数据同步开发时间减少90%以上，减少人工维护次数5000+次，发现业务库数据问题400+次，支持mysql，mongo、es，网盘数据，集群数据拉取等.实时数据同步方面，主要针对于埋点数据和数据库日志数据，在数据流入的同时，会进行相应的实时数据清洗、去重、统一、离线落库、分发，将数据进行统一整合，下游使用数据只要订阅相应的数据即可使用实时数据。2、离线数据仓库离线数据仓库是数据平台核心工具之一，主要为T+1数据报表做数据准备。离线数据仓库在设计方面一共分为4个层次，分别是ods、dwd、dws、dw四个层次，其中ods和原始数据相同的数据结构，dwd层主要采用维度建模或DV模型的通用数据仓库模型。将公司的各条业务线用统一的数据模型进行数据组织，有效的屏蔽底层数据的变化对上层应用的影响是数据仓库最核心部分，dws主要是通用宽表层，采用宽表的形式对数据进行组织，虽然违反了数据设计范式，增加了数据冗余，但提高查询性能使用方便，也能更好的描述整个业务流程，同时方便dw层使用。3、实时数据仓库实时数据仓库也是数据平台中最核心部分之一，主要为实时报表提供数据支撑。在设计方面数据组织采用和离线相似的数据组织结构，ods、dwd、dws、dw。实时数据仓库亮点在于设计了一套自己的sql解析与执行引擎，将实时的数据开发变成sql化的开发，脱离了以往一个实时需求一套代码的困境，也降低了使用者的门槛。目前实时数据仓库拥有sql解析与执行能力，同时也拥有跨不同数据源查询与存储能力，底层采用TIDB、redis、ES、HBASE等不同介质存储数据。而数据存储的原则则是不同的数据存储在自己合适的数据库中，如事实表存储在tidb中，维表在redis、日志在ES等。在整体的自研的SQL引擎的加持下，用sql进行数据开发，提高了整个团队的实时开发效率。4、元数据管理元数据是一个数仓体系中比较重要的部分，元数据被称为数据的数据，我们使用元数据主要描述了哪些数据在数据仓库中、数据仓库数据组织形式，数据产生时间，ETL执行时间、数据命名、血缘等数据情况。可用元数据体系来约束指标命名、数仓逻辑架构、指导数据开发、指标问题监控、资源问题整合等工作。有了元数据管理以后，数仓数据更加规范化，如字段名、表名等有了约束，可以做到一致性，ETL编写更加规范、资源使用更加合理、调度时间更加合理、数据来源更加清晰，指标监控易于监控，数据主题逻辑更加清晰。5、数据监控目前为了保证数仓数据准确性，在缺乏合理的数据治理前提下，建设了数据监控体系，主要是为了保障整个数据系统的准确定、一致性、完整性和及时性。整个数据监控体系主要涵盖2个方面——技术指标监控和业务指标监控，其中技术指标监控包含了平台资源监控和ETL监控，如hdfs内存、存储、小文件，任务监控，如执行时长、执行正确或错误。业务监控，如业务指标异常、业务库数据量异常等任务监控。以下是数据监控模块主要设计，兼容了离线和实时两部分，目前该套监控体系运行2年多，数据存储由原来3个数据源扩展为7个数据源，只进行了最初一次迭代。同时发现了1000+次业务和技术问题，也为业务系统提供业务监控功能。
5，门店数据中台如何建设
苏荣泽科技提出了门店数据中台的建设，分为以下4个阶段：统一数据阶段、可视信息阶段、行业知识阶段、智慧决策阶段。WakeData有提出过数据中台建设可以从“顶层设计、试点验证、能力扩大、提升治理”四个流程逐步推进，形成建设路径。搭建前，需要明确搭建目标，做好规划、匹配和投入，分步实施；搭建时，以单个具体业务作为切入点进行试点验证，减少交付压力；待试点得到有效验证后，再扩大建设范围，持续优化整合并沉淀，重塑企业价值链和IT架构；过程中，组织结构也要不断优化，逐渐形成流程规范，提升中台效率，进一步重构企业数字化生态。门店形象是客户对企业的第一感官印象，如果门店形象可以简单、直白的讲企业理念展现出来，无疑可以让客户未进店门，先生好感。
当客人进入店内，店内的陈设，服务人员的素质是客户对企业文化的第二次感受，从心理学上讲，这时客户会将两次感受进行一个对比，如果一致，则好感增加；如店内感受优于店外，客户还会继续选购；倘若店内感受低于店外，客户立刻离开的几率大大增加。
所以门店形象要与门店文化建设同步，达到综合一致为最佳选择。
6，什么是体系建设
当前，大部分企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统，更倾向于数据集中采集、存储，并应用分层建设。这种方式一方面有利于应用系统的快速部署，另一方面也保证了数据的集中管理与运营，体现数据的资产、资源属性。数据中台的出现弥补了数据开发和应用开发之间由于开发速度不匹配而出现的响应力不足等缺陷问题。数据中台是国内学者提出的概念，起始于阿里的“大中台、小前台”概念。阿里的中台是从管理的角度出发，以中台事业部集中数据搜索，技术及产品，数据共享等多个部门的功能。其他组织或企业建设数据中台不一定需要成立中台事业部，但是数据集中治理与提升数据价值转换效率的思路是一致的。— 01 —数据中台通用体系架构不同的企业对数据有不同的需求。企业数据应用不断更新迭代，企业的中台系统也需要不断变化。从数据处理与数据治理两个维度出发，可以设计一个解耦的数据中台体系架构。该数据中台体系架构具有一定的柔性，可按照企业应用需求进行组合，或者对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。 展开全文数据中台体系架构示例数据中台的通用体系架构如图 2 所示。该中台体系架构以减少功能冗余和提高功能复用为原则，把数据中台解耦为 6 个可以分别独立建设、演进的功能子系统。数据结构与数据处理子系统是数据中台体系架构的核心，数据治理是提升数据价值的重要手段。该数据中台体系架构的通用性表现在以下几点。该数据中台体系架构综合考虑了数据中台的各种要素，参考这个架构进行建设可以有效提升数据资产价值，提供数据及服务的共享。 参考这个数据中台体系架构，企业可以一次规划、分步实施。首先建设处理子系统及数据存储子系统，然后根据业务发展需求，逐步补充数据采集、数据安全及数据治理子系统。 该数据中台由 6 个解耦的子系统组成。企业在立项建设时可以灵活组合，每个子系统单独招标建设，也可以把多个子系统合并招标建设。数据中台通用体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架及数据运营框架等 6 大部分。 1、数据存储框架数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后数据经过处理框架加工，并接受数据治理框架的管理，同时也要接受数据安全管理框架的管理，最后开放的价值数据将通过数据运营框架对外提供数据服务。数据中台的数据架构应该独立规划，并采用合理的技术架构对不同类型的数据进行存储。数据存储框架中，无论数据采用对象存储、块存储还是数据库存储技术，各种中台数据可按照上图所示分类管理。源数据主要由采集框架进行管理，数据治理框架按照数据特征把数据简单分为结构化和非结构化数据两大类，而规范化分域数据则是数据治理框架对全量数据的规范化分域整理。宽表数据是数据关联的结果，利用宽表数据可以对人、事、地、物、组等对象进行完整的数据画像，同时宽表数据也可以作为上层模型数据的中间层数据。元数据和标签数据都是对数据的描述，其中元数据用来对数据的客观属性进行表示，标签数据更倾向于管理者对数据的主观表述及等级划分，比如质量等级标签、安全标签、属性标签等。主数据需要在各系统间频繁更新、交换，且需要独立的存储空间进行维护管理。2、数据采集框架数据中台的采集框架应对纳入数据中台的各种源数据进行统一采集管理。数据采集框架中应提供多种数据采集方式，如文件传输协议采集、数据库采集、接口应用程序接入采集、流式采集及网络爬虫采集。同时采集框架应按照数据采集规范对源数据进行预处理，从而去除明显不需要的数据及多余数据，并对采集过程进行管理。虽然数据中台的体系架构没有统一模板，但各企业数据采集框架基本一致。3、数据处理框架数据处理是每个数据应用的基本环节之一，经典的数据抽取、转换和加载（ETL）处理流程在数据采集预处理、数据整合、数据建模等多个地方均要使用。单独建设数据处理框架有利于数据处理工具组件的集中开发与管理，也有利于数据中台数据处理任务的协调与调度。数据处理框架专门负责数据处理相关的任务，包括批处理、流处理、人工智能分析、数据清洗、数据交换及查询，此外数据处理的相关工具组件可在处理框架中配置。任务调度模块在数据处理框架中处于居中指挥的作用，并对运行的数据处理任务进行监控及异常处理等操作。4、数据治理框架广义的数据治理不仅包含提升数据价值的内容，如数据管理、数据目录、数据质量等，也包含数据安全管理及数据共享服务。数据安全管理与数据价值提升是一个矛盾体，如果由一个厂商或开发团队进行数据安全管理及数据价值提升相关软件的开发，则开发者的操作难免有所偏向，而且矛盾不容易公开，少了冲突也就少了优质的解决方案。另外，数据共享与数据治理的其他内容也存在相同的问题。因此，本文建议数据中台的数据治理框架中不包含数据安全与共享的相关内容。数据治理框架包含数据目录、数据管理、模型管理和数据质量 4 个模块：数据地图、数据资产目录、知识图谱及数据血缘的主要作用是展示数据的属性及相互关系，因此都纳入数据目录模块。 数据模型能提高数据中台对外部应用需求的反应能力，固化的中间模型数据需要专门管理。模型管理包括模型目录、模型血缘及模型地图等。 数据管理又可以细分为元数据管理、主数据管理、标签数据管理及源数据管理。 数据质量管理模块按照制定的数据标准及数据稽核规则对数据中台中的数据进行质量管理。 5、数据安全框架数据已经成为数据资产，数据安全框架是数据中台必不可少的组成部分。数据安全叠加在数据中台其他功能框架之上，数据采集、处理、交换、共享等每个环节均必须实施安全控制策略。安全框架可以分为日志管理、用户认证、权限管理及加解密等几个功能模块。此外，安全全门户也可以对外提供安全能力封装，展示数据中台的安全态势及安全视图。6、数据运营框架数据中台的核心功能是综合众多数据应用的数据处理及数据治理功能，集中建设、集中管理、减少冗余、增加复用。数据中台的最终目的还是为其他应用或开发者提供数据服务，而对外数据服务功能将直接面向不确定的外部对象。因此单独建设数据运营，一方面有利于针对外部用户提供针对性功能；另一方面，数据运营模块作为用户与数据中台核心数据服务之间的中间层，可以有效隔离外部用户直接控制、接触核心数据及应用，可保护数据中台的安全性及内部功能的稳定性。综合以上因素，数据运营应配置运营门户、能力开放、数据开放及运营监控等功能：运营门户：对数据中台管理者提供管理门户，对开发者提供开发者门户。对内部应用提供内部应用门户，对外部应用提供外部应用门户。运营门户针对不同的用户提供不同的通道并开放不同的数据中台能力。 能力开放：把数据中台的数据处理能力、数据分析能力等经过适当的封装后对用户提供服务，可以是微服务，也可以是 API 接口，或者直接提供二次开发能力。 数据开放：通过数据目录，数据/模型展示（可视化、数据视图等）为其他数据应用系统提供数据服务。 运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并且确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息。 — 02 —数据中台典型架构数据中台的目标是让数据持续用起来，通过数据中台提供的工具、方法和运行机制，把数据变为一种服务能力，让数据更方便地被业务所使用。下图所示为数据中台总体架构图，数据中台是在底层存储计算平台与上层的数据应用之间的一整套体系。数据中台总体架构图数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性，降低对技术人才的需求，让数据的使用成本更低。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力，服务于企业业务。数据安全体系、数据运营体系保障数据中台可以长期健康、持续运转。1. 数据汇聚数据汇聚是数据中台数据接入的入口。数据中台本身几乎不产生数据，所有数据来自于业务系统、日志、文件、网络等，这些数据分散在不同的网络环境和存储平台中，难以利用，很难产生业务价值。数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据能够方便地采集到数据中台进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。2. 数据开发通过数据汇聚模块汇聚到中台的数据，没有经过什么处理，基本是按照数据的原始状态堆砌在一起的，这样业务还是很难使用。数据开发是一整套数据加工以及加工过程管控的工具，有经验的数据开发、算法建模人员利用数据加工模块提供的功能，可以快速把数据加工成对业务有价值的形式，提供给业务使用。数据开发模块主要是面向开发、分析人员，提供离线、实时、算法开发工具以及任务的管理、代码发布、运维、监控、告警等一些列集成工具，方便使用，提升效率。3. 数据资产体系有了数据汇聚、数据开发模块，中台已经具备传统数仓平台的基本能力，可以做数据的汇聚以及各种数据开发，就可以建立企业的数据资产体系。之前说数据资产体系是中台的血肉，开发、管理、使用的都是数据。大数据时代，数据量大，增长快，业务对数据的依赖也会越来越高，必须考虑数据的一致性和可复用性，垂直烟囱式的数据和数据服务的建设方式注定不能长久存在。不同的企业因业务不同导致数据不同，数据建设的内容也是不同的，但是建设方法可以相似，数据要统一建设，笔者建议数据按照贴源数据、统一数仓、标签数据、应用数据的标准统一建设。4. 数据资产管理通过数据资产体系建立起来的数据资产还是一套偏技术的数据体系，业务人员比较难理解。资产管理是以企业全员更好理解的方式，把企业的数据资产展现给企业全员（当然要考虑权限和安全管控），数据资产管理包括对数据资产目录、元数据、数据质量、数据血缘、数据生命周期等进行管理和展示，以一种更直观的方式展现企业的数据资产，提升企业的数据意识。5. 数据服务体系前面利用数据汇聚、数据开发建设企业数据资产，利用数据管理展现企业的数据资产，但是并没有发挥数据的价值。数据服务体系就是把数据变为一种服务能力，通过数据服务让数据参与到业务，激活整个数据中台，数据服务体系是数据中台存在的价值所在。企业的数据服务是千变万化的，中台产品可以带有一些标准服务，但是很难满足企业的服务诉求，大部分服务还是需要通过中台的能力快速定制。数据中台的服务模块并没有自带很多服务，而是提供快速的服务生成能力以及服务的管控、鉴权、计量等功能。6. 运营体系和安全体系通过前面的数据汇聚、数据开发、数据资产、资产管理、数据服务，已经完成了整个数据中台的搭建和建设，也已经在业务中发挥一定的价值。运营体系和安全体系是数据中台得以健康、持续运转的基础，如果没有它们，数据中台很可能像个一般项目一样，一期搭建起平台、建设部分数据、尝试一两个应用场景之后而止步，无法正常地持续运营，不能持续发挥数据应用价值。这也就完全达不到建设数据中台的目标。— 03 —12张企业数据中台架构图一、技术中台架构图 中台概念出现之前，在信息化模式上，前端为支撑业务的应用端，后端为各个应用系统，为前端用户，如：客户、供应商、伙伴、社会，提供服务，但随着市场、用户需求、业务的多变性，底层僵硬的应用无法及时提供支撑。企业需要一个强大的中间层为高频多变的业务提供支撑，为不同的受众用户提供多端访问渠道，基于此类需求“中台”概念出现，接着开始对企业客户、中间件厂商、数据平台厂商、甚至传统应用软件厂商都有较大的概念冲击。恰逢此时，微服务技术和架构、容器化的生态、Devops概念和工具处于大发展的阶段，最后基于“大中台、小前台”的信息化建设模式开始流行。二、银行数据架构体系 数据架构层面通过数据分类、分层部署等手段，从非功能性视角将数据合理布局。通过整体架构管控和设计，支持业务操作类和管理分析类应用（系统），满足业务发展及IT转型对数据的需求，架构的扩展性和适应性能够提升数据分析应用的及时性、灵活性和准确性。那实际情况下各个银行的数据架构体系会有所不同，根据各行的业务发展、客户数据量、交易数据量、功能需求等会有不同的演变路径以及发展方向。一般国有银行、股份制银行等全国性的银行业务较复杂，数据量也较多，数据架构也因此进化较快。常见的数据架构分区如下图所示：三、零售行业中台架构 这是一张混合了技术和业务的中台逻辑架构示意图，前台应用部分我们将零售和消费品行业需要对接消费者的若干应用系统一一列举了出来，但是在中台架构下它们已经和传统的“应用系统”有了很大的差别，变得非常“轻量”。四、业务中台架构 前台跟着界面走，天生就稳定不了，总是有五花八门的数据请求，这是必然的事情。后台应该主要负责数据存储，把不同形式和规模的数据以合适的方式整理好，大数据倒腾起来动静太大，要求有一定的稳定性。如果前台的请求都要求后台直接做，那后台管的事就太多了。五、后台架构 后台是被许多前台共享的，如果直接向前台提供灵活数据服务，还可能导致各个前台之间的耦合程度变高，维护成本立即陡增。同样的，把这些数据处理放在前台也不合适，一方面不太安全，另一方面，前台团队也是忙着让界面如何更好看使用更流畅，没太多工夫琢磨数据的事情。这样一个后台架构就能够相对平衡这一矛盾。六、实时数据中台 下面是实现实时数据中台的一种逻辑架构，方便你去理解，其实最关键的是实时模型那一层七、企业级中台发展过程 我用下面这张图来概括中台发展的三个阶段，最终我们发现，对于那些已经有 ERP 系统的企业来讲，中台的建设本质就是利用微服务架构构建开放业务平台来替换闭源单体架构的 ERP 系统的过程。八、阿里中台架构 中台是一种架构理念和方法。任何一种架构的方法，其本质不外乎，利用分、合、打散、重组等技术手段，对系统进行有序化重构，以达到减少系统“熵”的过程，使系统得以不断进化。九、阿里核心架构图 通过阿里云平台将技术中台进行部署，对集团内共享业务单元提供支撑，并最终对前台各业务线提供服务化能力输出。十、全渠道零售中台 如果仅仅是把所有的东西打包在一个“大后台”并不能真正解决IT的痛点，因为毕竟它是一个IT系统。IT系统要考虑的东西除了业务功能，更重要和更有价值的地方在于：十一、全渠道集成架构 2007~2012年是“集成模式”概念被抛出率最高的年代，它有一个名字叫“SOA”，SOA就是那个时代的“全渠道中台”十二、网易严选数据中台体系 数据中台的核心职责是高效地赋能数据前台为业务提供价值。要想理解数据中台先要理解数据前台，上文说到的搜索、推荐、BI 报表、数据大屏等都属于数据前台。— 04 —6种行业数据中台解决方案▲地产行业解决方案▲证券行业解决方案▲零售行业解决方案▲制造行业解决方案▲传媒行业解决方案▲检务行业解决方案写在最后的话建设数据中台，实现企业或机构数据资产的高效管理和数据价值最大化，为机构带来了数据平台化的运营机制，有望解决应用开发与数据开发速度不匹配的问题。利用数据中台，可以将机构的核心技术或团队凝聚在一起，建设机构内强大的数据开发、运营等团队，提升机构的团队的硬实力和软实力。虽然一个良好的架构对一个信息系统的后期扩容及运维有重要作用，但总体架构设计只是数据中台建设的第一步，每一个功能模块还有很大的细化空间，如不同类型数据的存储技术选型、数据安全合规审计技术、数据模型设计等。在具体项目中，数据共享与安全保护的平衡点、新技术的引用等，都需要进一步细化研究。--THE END--来源：与数据同行、数据学堂
7，企业搭建中台架构有什么好处
所谓的odos架构是指一个设计一个系统,基于这种架构的企业管理软件能为所有业务数据建立恰当的联系，并提供各种附有链接的列表和摘要报告。这些链接形式上跟普通的列表和报告相似，但却能够为用户提供深层次的信息，帮助用户获取必要的业务运作信息，从而更好地进行业务管理。基本上，用户在“一个页面，即可管理整个企业绩效信息”，并且可以根据自己的需要“ 获取任何层次的细节信息”。以上的这些特点是其它架构的企业管理软件不具备的，国内的高亚科技的企业管理软件就是这种架构的。在没有提出中台概念前，很多公司是根据各个阶段来选择和升级对应的业务系统，这些系统中间很可能存在重复交叉的部分，不仅会拉低运营效率，也很难做到信息全局化。而中台架构在做的就是打破数据孤岛，帮助企业采集全域数据，再通过一系列的产品和服务，赋能业务系统，让企业更懂用户同时更好地触达用户，最终达到降本增效。中台作为一种产品设计思路，或者系统架构思路，并不受限于公司的规模，理论上讲，任何一家即将或者正在面临业务高速增长的状态时，都很值得利用和借鉴中台的思路，将目前业务当中大量可复用的功能和场景进行梳理，为业务的高速增长做好准备。搭建中台可以将企业内部具有很强的通用性的数据、功能、产品甚至经验进行统一规划和开发，进而更好地帮助前台业务部门更多地关注业务，提高业务运营效率，进而提升企业竞争力。但是一般企业自己搭建的话开发成本很大，可以借用其他企业的。
8，数据中台是什么
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，e799bee5baa6e4b893e5b19e31333431376630会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。扩展资料1，回归服务的本质－数据重用浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”2，数据中台需要不断的业务滋养在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。3，数据中台是培育业务创新的土壤企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。4，数据中台是人才成长的摇篮原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。数据中台的规模和复杂程度都可大可小，企业要根据自身的业务去做选择，灵活地部署数据中台。现在支持按需自由组合、分步灵活部署实施的厂商有WakeData，希望可以帮到你。数据中台的核心是Data API，起到连接前台和后台zhidao的作用，通过API的方式提供数据服务，而不是像以往那样直接把数据库给到前台，让前台开发自行使用数据。那么产生版DataAPI的过程，DataAPI怎么可以产生得更快，DATA API怎么可以更加清晰，DATA API的数据质量怎么可以更好，这些就是需要围绕数据中台去构权建的能力。（数据中台示意图）（WakeData数据中台架构）
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数据中台架构设计 企业要怎样建立属于自家的数据中台需要运用到什么系统来实现的呢
