数据中台架构设计方案

数据中台（架构篇）声明：本⽂归属所有。

@⼀⼨HUI在上⼀篇⽂章中主要介绍了建设数据中台要建设哪些内容、建设的步骤以及建设过程中需要遵循⼀定的规范并符合公司的战略。

也提及到了阿⾥巴巴数据中台的全景图，有了上⾯的基础，现在更能⽅便的理解数据中台的架构了。

先来回顾下数据中台的概念。

数据中台是⼀套可持续“让企业的数据⽤起来”的机制，是⼀种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施⽅法论⽀撑，构建的⼀套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

数据中台是处于业务前台和技术后台的中间层，是对业务提供的数据能⼒的抽象和共享的过程，数据中台通过将企业的数据变成数据资产，并提供数据能⼒组件和运⾏机制，形成聚合数据接⼊、集成、清洗加⼯、建模处理、挖掘分析，并以共享服务的⽅式将数据提供给业务端使⽤，从⽽与业务产⽣联动，⽽后结合业务系统的数据⽣产能⼒，最终构建数据⽣产>消费>再⽣的闭环，通过这样持续使⽤数据、产⽣智能、反哺业务从⽽实现数据变现的系统和机制。

数据中台功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能⼒的抽象、共享和复⽤，因此，数据中台的架构必须围绕这三个功能来设计。

与传统的⼤数据平台不同，数据中台搭建于⼤数据平台及数据仓库之上，将⼤数据平台和数据仓库所实现的功能以通⽤数据能⼒的形式提供给企业的所有部门。

因此，单从功能上来讲，⼤数据平台实现具体的数据能⼒，数据仓库是业务建模、数据治理发⽣的地⽅，⽽数据中台则需要把⼤数据平台、数据仓库的数据和接⼝组织起来，通过打通数据提升数据能⼒，通过共享提⾼全局使⽤效率。

因此数据中台的架构设计应该考虑如何有效地完成抽象、共享和复⽤的功能。

数据中台的建设应该贯穿数据处理的全⽣命周期，即从原始数据到最后产⽣数据价值的整个流程，且整个流程都处于数据中台的管理之下。

下图显⽰了从原始数据到实现数据价值的完整流程，其中每⼀步都是数据中台建设需要考虑的：数据发现/探索，数据采集/导⼊，数据建模/治理，数据转换/分析，数据发现/探索，数据采集/导⼊，数据建模/治理，数据转换/分析数据中台要做的就是把上述流程在全局标准化、规范化，让这个流程产⽣的结果和能⼒能够在全局共享和复⽤。

《数据中台的搭建规划方案》数据中台是指在企业内部整合数据资源、实现各业务系统间数据共享和数据交换的平台，可以实现数据的全生命周期管理和数据资产化，有利于提高数据的利用价值和降低数据管理成本。

在当今数据驱动的时代，数据中台已经成为企业数字化转型的一项必备战略。

1.确定数据中台的业务目标和价值首先要明确数据中台的业务目标和实现的价值，包括提升数据管理效率、提高数据分析能力、支持业务决策等方面。

只有明确了数据中台的核心价值，才能有针对性地进行规划和设计。

2.评估现有数据资源和系统对企业现有的数据资源和数据系统进行全面的评估，包括数据存储、数据处理、数据传输等各个方面，了解各个系统之间的数据关联和数据流动情况，为后续的数据整合和数据开发奠定基础。

3.制定数据中台的架构设计基于现有数据资源和系统的评估结果，确定数据中台的架构设计，包括数据集成层、数据存储层、数据处理层、数据应用层等各个组成部分。

要确保架构的灵活性和扩展性，以适应未来的业务需求。

4.确定数据治理和数据质量保障机制建立数据治理和数据质量保障机制，包括数据采集规范、数据清洗规则、数据标准化标准等，确保数据的准确性、完整性和一致性。

同时要建立数据监控和数据审计机制，及时发现和处理数据质量问题。

5.部署数据安全和隐私保护措施加强数据安全和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、数据备份等，保护数据的机密性和完整性，避免数据泄露和数据滥用的风险。

6.加强数据技术人才培养建立数据技术人才培养机制，培养专业的数据管理和数据分析人才，提高数据中台的运营和维护水平。

同时要加强团队协作和沟通，推动数据中台的落地和实施。

7.实施数据中台的建设和运营根据制定的规划方案，逐步推进数据中台的建设和运营工作，包括数据整合、数据开发、数据应用等各个环节。

要注重数据中台的可持续发展，不断优化和调整架构设计和业务流程，提高数据管理和数据分析的效果。

通过以上整体规划和实施方案，可以有效地搭建一个具有核心价值和战略价值的数据中台，为企业的数字化转型提供有力支持，推动企业发展和创新。

数据中台技术架构方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认知不断提高，数据中台作为一种新兴的数据架构模式，逐渐引起了各行各业的关注和应用。

数据中台用于企业将分散在各个业务部门的数据集中管理、分析和应用，从而实现数据的高效价值利用和业务的迭代创新。

本文将探讨数据中台技术架构方案，分析其核心组成和实施流程，并对其在企业中的应用进行解析。

一、数据中台的定义和背景在数字化时代，企业积累了大量的数据资源，这些数据分布在各个业务系统中，造成了数据孤岛和信息孤岛的问题。

数据中台的概念应运而生，其目标是将企业内部各业务线的数据资源集中起来，通过数据集市的形式为各个业务部门提供数据支持和服务，实现数据的高质量、高效益的利用，为企业的业务创新提供支撑。

二、数据中台的核心组成1. 数据接入层：负责将企业内部各个业务系统的数据进行采集、清洗和整合，构建数据标准化和一致性的基础。

2. 数据存储层：用于存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

3. 数据计算层：提供数据处理和计算能力，包括数据分析、数据挖掘、机器学习等，为业务部门提供数据分析和挖掘的技术支持。

4. 数据服务层：将数据加工成可供业务使用的数据产品，为业务部门提供数据接口和服务，满足不同业务场景的需求。

5. 数据治理层：负责数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等，保障数据的质量和安全。

三、数据中台的实施流程1. 确定目标和愿景：明确数据中台建设的目标和愿景，明确业务需求，制定建设规划和路线图。

2. 数据建设和整合：对业务系统进行数据调研和评估，建立数据标准和规范，进行数据的采集、清洗和整合。

3. 架构设计和技术选型：根据企业需求和数据特点，设计数据中台的技术架构，选择合适的技术工具和平台。

4. 系统开发和集成：进行数据中台系统的开发和集成，实现数据的接入、存储、计算和服务能力。

5. 测试和优化：对数据中台系统进行测试，发现和解决问题，优化系统性能和用户体验。

数据中台组成及功能架构设计数据中台是指将企业内部各种数据源进行整合和管理的一个平台。

它可以将散乱的数据整合为一个统一的数据资源，为企业决策和业务运营提供支持，实现数据的高效利用和价值最大化。

数据中台的组成和功能架构设计包括以下几个方面：1.数据采集和清洗：数据中台通过数据采集模块将来自不同数据源的数据进行采集，并进行清洗和去重处理。

同时，还可以对数据进行标准化和格式转换，确保数据的准确性和一致性。

2.数据存储和管理：数据中台需要建立一套完善的数据存储和管理系统，包括数据仓库、数据湖等。

这些系统可以对数据进行分类存储，并提供高效的数据检索和查询功能。

此外，还需要建立数据字典和数据目录，对数据进行标注和分类，方便数据的管理和使用。

3.数据集成和集市：数据中台需要提供数据集成和集市功能，将不同部门和业务系统的数据进行整合和共享。

通过数据集成和集市，可以实现数据的共享和共用，避免数据孤岛问题，提高数据的价值和利用率。

4.数据质量和治理：数据中台需要建立数据质量和治理体系，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节。

通过数据质量和治理，可以确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的可信度和可用性。

5.数据分析和挖掘：数据中台需要提供数据分析和挖掘功能，为企业的决策和业务运营提供支持。

通过数据分析和挖掘，可以发现数据中的隐藏信息和价值，为企业提供决策依据和市场洞察。

6.数据安全和隐私保护：数据中台需要确保数据的安全和隐私保护。

通过建立数据权限和访问控制机制，可以限制数据的访问和使用权限，防止数据泄露和滥用。

此外，还需要对数据进行加密和脱敏处理，保护用户的隐私和个人信息。

7.数据可视化和报表：数据中台需要提供数据可视化和报表功能，将数据转化为直观和易于理解的图表和报表。

通过数据可视化和报表，可以将数据的价值和影响效果直观地展示给用户，方便用户进行决策和分析。

综上所述，数据中台的组成和功能架构设计包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据集成和集市、数据质量和治理、数据分析和挖掘、数据安全和隐私保护，以及数据可视化和报表等方面。

企业级数据中台架构方案一、什么是数据中台数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。

通过数据中台提供的方法和运行机制形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享服务的方式将数据提供给业务使用，从而与业务联动。

再者，结合业务中台的数据生产能力，最终构建数据生产一消费一再生的闭环。

二、数据中台功能架构数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组螭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本文重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。

一般来讲，企业的数据中台在物理形态上分为三个大层:工具平台层、数据资产房口数据应用层。

□2.1.工具平台层工具平台层是数据中台的载体包含大数据处理的基础能力技术如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一个的大数据平台；还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、辘服务工具及自助分析工具。

以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。

(1)数据开发平台大数据的4V(Vo1ume数据量大、Variety类型繁多、Ve1ocity速度快效率高、Va1ue价值密度低)特征决定了大数据处理是一个复杂的工程。

建设数据中台需要搭建数据中台的基建工具，要满足各种结构化、非结构化数据的采集、存储与处理，要4艮据场景处理离绩口实时数据的计算与存储,要将一个个数据处理任务串联起来以保障数据的运转能赋能到业务XiXi麻。

(2)数据资产管理数据中台建设的成功与否，与数据资产是否管理有序有直接关系。

数据中台是需要持续运营的，随着时间的推移，数据不断涌人数据中台，如果没有一套井然有序的^资产平台来进行管理，后果将不堪设想。

数据资产管理工具既能帮助企业合理评估、规范治理信息资产，又可以发挥数据资产价值并促进数据资产持续增值。

对于数据资产管理，不推荐事后管理，而要与数据研发的过程联动。

企业数据中台建设方案企业数据中台是指在企业内部，基于数据共享与数据流转的方式，集中管理和整合企业各部门的数据资源，实现数据的统一管理和高效利用，提升企业的数据驱动能力。

企业数据中台的建设方案需要综合考虑企业的业务需求、数据治理、数据安全、数据平台架构和数据运营等方面。

一、业务需求分析首先，企业数据中台建设方案需要明确企业的业务需求，包括业务流程、数据指标、数据需求和数据应用场景等。

通过与各部门的沟通和调研，了解各部门的数据需求和痛点问题，确定数据中台的建设目标和重点。

二、数据治理数据治理是企业数据中台建设的基础，包括数据质量管理、数据一致性管理、数据安全管理和数据合规管理等。

在建设方案中，需要确定数据采集、数据清洗、数据集成和数据验证等数据治理环节的具体方案，并建立相应的数据治理团队和数据治理流程。

三、数据安全数据安全是企业数据中台建设不可忽视的重要方面。

建设方案中，需要考虑数据的机密性、完整性和可用性，并提供相应的技术手段和策略，包括数据加密、权限控制、访问控制和备份恢复等。

另外，还需要建立数据安全管理的机制和流程，加强对数据安全的监控和管理。

四、数据平台架构数据平台架构是企业数据中台建设的核心。

建设方案中，需要明确数据平台的总体架构和技术选型，包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。

可以选择建立集中式的数据仓库或分布式的数据湖，使用云计算等先进技术，实现数据的实时流转和分析。

另外，还需要考虑数据平台的扩展性和可持续发展能力。

五、数据运营数据运营是企业数据中台建设的关键环节。

在建设方案中，需要定义数据中台的运营模式和运营指标，包括数据质量、数据时效性和数据价值等方面。

可以建立数据运营团队，负责数据中台的日常维护和运营，协助各部门进行数据分析和决策。

六、组织架构和人才培养企业数据中台的建设需要配备相应的人员和团队。

建设方案中，需要明确数据中台的组织架构和人才培养计划，包括数据管理人员、数据治理人员、数据分析师和数据工程师等。

数据中台的通用体系架构方案从数据中台的建设、运营角度出发，对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析，把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台。

从数据应用及数据治理两个维度分析了数据中台的建设要素，提出了模块化、解耦的数据中台体系架构。

数据中台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模块，可按照企业应用需求进行组合，可以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。

内容目录：0 引言1 数据中台系统定位2 数据中台通用体系架构2.1 数据存储框架2.2 数据采集框架2.3 数据处理框架2.4 数据治理框架2.5 数据安全框架2.6 数据运营框架3 结语0、引言进入信息时代，随着数据产业的蓬勃发展，数字化建设如火如荼。

“数字中国”“互联网+”等国家战略项目已在资源、可持续发展、环境、行政办公等领域取得了良好的效果。

数据是资产、资源，但如何把数据资产、数据资源转化为社会收益和企业利润，还需要多方探索。

当前，机构和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。

有学者提出了一种基于数据中台的数据治理系统，他认为数据中台是一种大数据架构，用来完成数据治理。

也有学者认为数据中台并非指大数据平台，数据中台完成数据治理后会形成标准数据，再对数据进行存储，进而形成大数据资产，可以为用户提供高效的优质服务。