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数据中台架构设计方案随着大数据时代的到来，数据中台架构设计成为了企业不可忽视的重要环节。
本文将从数据中台的概念、架构设计要点以及实施步骤等方面进行探讨，为读者提供一个完整的数据中台架构设计方案。
一、数据中台概述数据中台是指将企业内外部数据进行整合和共享，构建一个统一的数据中心平台，能够满足企业内部各业务部门和外部合作伙伴对数据的需求。
数据中台的核心目标是提高数据的价值和利用率，促进数据驱动决策的实现。
二、数据中台架构设计要点1. 数据采集与存储数据中台的第一步是采集和存储各类数据源的数据。
在数据采集方面，可以通过数据管道将数据从各类业务系统中抽取出来，并进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，以满足大数据量和高并发的需求。
2. 数据标准化与治理数据中台的第二个要点是对数据进行标准化和治理。
通过定义统一的数据标准和数据字典，实现不同数据源之间的数据对齐和交互。
同时，建立数据质量监控机制，对数据进行质量评估和纠正，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据计算与分析数据中台的核心价值在于数据的计算和分析。
通过建立统一的数据计算和分析平台，实现对数据的实时计算和深度分析。
可以利用机器学习和人工智能等技术，挖掘数据中的关联规律和价值洞察，为企业决策提供有力的支持。
4. 数据开放与共享数据中台的最终目标是实现数据的开放和共享。
可以通过开放API接口，将企业的数据资源对外开放，与合作伙伴进行数据交换和共享。
这样可以促进产业链上下游合作，实现资源的共享和协同创新。
三、数据中台架构设计实施步骤1. 确定数据中台的战略目标和价值主张，明确数据中台的定位和定位。
2. 分析现有数据资源和数据需求，建立数据清单和需求清单，明确数据中台的范围和边界。
3. 设计数据中台的整体架构和模块划分，确定数据中台的技术栈和解决方案。
4. 开展数据采集和存储的工作，制定数据采集和存储的规范和流程，实施数据清洗和转换。
数据流程图和系统结构图_详细版本数据流程图1.该图由业务流程图转换而来。
用以描述数据在系统中的流动情况。
2.目的有二。
1，看是否因为我们工作的失误，漏掉了某些数据。
2，如果某些数据，从来没有哪个数据处理用到，而且确实没有失误，说明该数据的产生没有意义。
3.组成：数据处理：名字必须是动词+名词。
动词是对数据的操作，名词是被操作的数据，如填写密码。
有一个唯一的编码。
数据流：Array数据存储：数据流的集合，将来很有可能变成数据库。
外部实体：系统之外，又与本系统发生联系的事物。
往往是数据的来源或者去向。
4.如何绘制数据流程图：（1）根据给出的题意，找出每句的动词+名词，分析该名词是不是数据处理。
动词+名词不一定是数据处理，但数据处理一定是动词+名词。
分析每个句子中，有几个数据处理，哪些可以省略不写，哪些级别太低，在现在正在画的层次上，不需要些。
例如第6句，动词+名词有信息汇总排序、确定信息等级、形成初始表和上报初始表这4个，但我们上报初始表，可以通过一个数据流的来表示，数据流的名字叫做初始表，数据流的方向代表了上报的方向；而信息汇总排序、确定信息等级我们认为他们是形成初始表的具体过程，故此，这句话，我们整理的数据处理只有一个，那就是形成初始表。
并不是说每句话只能有一个数据处理。
有一句话有两个甚至以上的数据处理。
例如第7句，这里面有两个数据处理，因为是不同对象操作的不同的业务，因此两个都留着。
（2）第2步是找出所有的外部实体，外部实体一般数据的来源或者去向。
在画外部实体的时候，注意别忘了一些容易忽视的，例如第5句中的文件。
（3）第3步是找出主要的数据存储。
其实，基本上每一个数据处理，都可能产生一个数据存储，例如提供考试成绩这个数据处理，产生一个考试成绩的数据存储。
但一个是为了阅读的清晰，另外数据存储将来可能转换为未来系统的数据库。
因此，一般只画主要的。
因为这个是奖学金评定的流程，因此，将奖学金的初始表、总名单作为了数据存储，包括档案，在这里，档案其实也可以画成外部实体。
多图详解数据中台建设框架（建议收藏）大数据DT提供大数据、AI等领域干货学习资源的「宝藏号」，跟50万技术人共同成长，一起玩转大数据、Python、数据分析、数据科学、人工智能！还会有各种好玩又奇葩的数据解读，边学习边吃瓜！531篇原创内容公众号导读：近日，舞动数字·2021数字化转型系列论坛由机械工业出版社华章公司成功举办。
在数字化能力与平台构建专场中，《数据中台》的核心作者、数澜咨询及解决方案的负责人铁平老师发表了主题演讲。
铁平老师从技术、服务、数据、运营4个体系回顾了数据中台建设框架1.0，并在此基础上优化给出了数据中台建设框架2.0，同时指出数据中台是企业数字化转型的关键创新引擎。
以下为演讲全文，大数据DT经授权发布。
作者：铁平来源：大数据DT（ID：hzdashuju）今天我给大家分享一下企业数据中台的建设框架。
我叫沈金，花名是铁平，是目前数澜咨询及解决方案的负责人，是《数据中台》的核心作者之一，也在去年撰写了《数据中台咨询白皮书》。
从我个人的经历来讲，前5年做的事情更多是让数据跑起来，所以更多关注的是数据库，以及数据库相关的一些工作。
后七八年更多关注于让数据用起来，所以关注整体的数据架构，包括数据的整体解决方案。
是早期阿里集团OneID的一个核心开发者以及运营者。
01 数据中台：企业数字化转型关键创新引擎关于数据中台，我们有一个观点，就是我们始终认为数据中台是一种让企业数据快速持续用起来的机制，它绝对不是一个技术平台。
通过数据中台可以让企业拥有什么呢？•第一，让企业拥有数据价值释放的一个通道能力。
•第二，让企业具备开发整个复用、快速试错的一个交付能力。
•第三，让企业拥有数据交换、数据资产化，以及资产服务化的技术能力。
所以，数据中台是不是技术平台？其实在去年7月份，Gartner颁布了一个《2020中国ICT成熟度曲线报告》，正式建议企业的管理者把数据中台当作整个数据化转型的关键创新引擎，从而解决数字化的收入，以及实现可持续的交互的业务能力。
大数据系统体系架构（含图示）目录• 1 大数据体系架构图• 2 数据采集层• 3 数据计算层• 4 数据服务层• 5 数据应用层1 大数据体系架构图2 数据采集层1.阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；2.在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；3.同时建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系，完成数据从生产业务端到大数据系统的传输；4.在传输方面，采用TimeTunnel（TT），它既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；作为数据传输服务的基础架构，既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算；5.另外，通过数据同步工具（DataX和同步中心，其中同步中心是基于DataX易用性封装的）直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据；3 数据计算层1.数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的；2.阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台（离线计算平台 MaxCompute和实时计算平台StreamCompute ）和数据整合及管理体系（“OneData ”）；3.从数据计算频率角度来看，阿里数据仓库可以分为离线数据仓库和实时数据仓库。
离线数据仓库主要是指传统的数据仓库概念，数据计算频率主要以天（或小时、周和月）为单位，例如每天凌晨处理上一天的数据；但是随着业务的发展特别是交易过程的缩短，用户对数据产出的实时性要求逐渐提高，所以阿里的实时数据仓库应运而生，“双11 ”实时数据直播大屏，就是实时数据仓库的一种典型应用；4.阿里的数据仓库的数据加工链路遵循分层理念，包括操作数据层（ Operational DataStore, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）和应用数据层（ Application Data Store, ADS ）。
数据中台的架构数钥数据中台，能够提供面向企业业务场景的一站式大数据分析平台，采用大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据驱动转型变革。
数钥数据中台，基于Hadoop和Spark体系相关技术，融合数据采集、分析、存储能力，以Spring boot微服务形态对外提供服务。
整体架构：应用架构：大规模数据管理的能力：分析云拥有PB级大规模数据管理能力，支持穿透数据库、Hadoop、大规模MPP 集群。
可支持⚫PB级结构化数据⚫PB级非结构化数据可实现多样化海量数据的统一存储、管理和分析。
一、数据存储Hadoop技术已经经历了十几年的发展，而数据中台作为第二数据平面最重要的数据存储和计算平台，与Hadoop技术的融合越来越紧密，相辅相成，相得益彰。
⚫HBase可以让数据中台保存海量数据；⚫Spark 使得数据湖可以更快的批量分析海量数据;⚫Storm，Flink，NiFi等使数据湖能够实时接入和处理IOT数据。
Hadoop本身更多的聚焦于数据的处理与应用，但是对于底层的数据存储工作则并未过多的关注。
数据中台需要从数据存储、数据治理等方面继续发展。
许多企业通常忽略数据积累的价值，数据需要从企业的各个方面持续的收集、存储，才有可能基于这些数据挖掘出价值信息，指导业务决策，驱动公司发展。
数据中台解决方案实现数据集中存储与共享是基于Hadoop+Spark大数据解决方案和海量对象存储架构，实现万亿级数据可靠存储与高效分析。
使用一套数据存储资源池，可有效解决企业中的数据烟囱问题，提供统一的命名空间，多协议互通访问，实现数据资源的高效共享，减少数据移动。
数据集中存储与共享实际上是将存储资源池化，将计算和数据进行分离。
当前仍然有不少人不能接受大数据的计算和数据分离架构，认为一旦采用分离架构，必然会导致性能的降低。
但实际上，分离后可极大降低存储成本，有效提高计算资源利用率，增强计算和存储集群的灵活性。
