苏宁数据中台技术架构实践

中台技术架构演进解决方案随着数字化时代的来临，越来越多的企业开始寻求数字化转型，而其中最重要的一步就是中心平台(central platform)的构建。

中台技术架构演进解决方案慢慢成为了数字化转型时期最为关键的一环。

下面将分步骤阐述中台技术架构演进解决方案。

第一步：基础架构中台技术架构演进解决方案的第一个步骤是要先明确和构建基础架构。

建立基础架构是为了实现所有中台系统的基础设施和基础环境的一致性，包括硬件设备、操作系统、网络环境、数据库等，这些要求必须满足所有中台系统的需求。

在明确了这些基础设施后，可以构建一个统一的中间件平台，提供共享服务，如负载均衡、缓存、消息队列、日志、监控等等。

第二步：数据共享中台技术架构演进解决方案的第二个步骤是数据共享。

确定数据的共享方式是至关重要的。

在设计中台的数据共享模式时，必须考虑数据的一致性、安全性和性能等方面的问题，同时还需要思考数据主人的责任和数据扩展性的问题。

要通过数据资源的智能化管理，实现数据共享和集成，提高数据的利用效率，同时还要确保数据的安全性和完整性。

第三步：统一规范中台技术架构演进解决方案的第三个步骤是规范化中台技术框架。

规范是保证中台系统互通性和稳定性的关键。

在建设中台系统架构的同时，必须根据业务需求和技术标准来妥善设计和布局架构。

要根据一些重要的规范方案，如RESTful、SOA、微服务架构等来实现中台系统的复用性和互操作性，同时实现标准化的接口、组件、框架等互相合作的能力。

第四步：平台合作中台技术架构演进解决方案的第四个步骤是要加强和信任开发者和运营者之间的交流和合作，以便更好地实现中台系统的稳定、高效和可扩展性。

要建立一个完整的开发社区和运营社区，搭建协作平台，实现真正的开放式合作。

在开发中央平台时，必须采用敏捷开发模式，确保能快速适应业务需求的不断变化。

与此同时，还要保证系统的性能和稳定性等方面。

中台技术架构演进解决方案对于数字化转型而言，是至关重要的一步。

数据中台架构实践方案数据中台架构实践方案是一种基于数据的架构，它将不同数据源的数据进行整合并进行分析。

随着大数据的快速发展，数据中台架构实践方案被越来越多的企业所采用。

本文将分步骤阐述数据中台架构实践方案的实践流程。

第一步：架构设计首先，数据中台必须要有一个良好的架构设计才能稳定运行。

架构设计的过程中需要考虑数据的来源、存储和处理。

一般来说，数据中台架构包括两个部分：数据仓库和数据湖。

数据仓库用于存储结构化数据，而数据湖则用于存储非结构化数据。

同时，数据中台还需要考虑数据治理、数据安全等方面，来确保数据质量和数据安全。

第二步：数据采集数据采集是整个数据中台的核心步骤。

数据采集主要包括数据源连接、数据抽取、数据清洗等环节。

采集不同数据源的数据，并将它们整合在一起存储到数据仓库和数据湖中。

这一步骤非常重要，因为数据的准确性对数据分析的结果至关重要。

因此，数据采集过程需要注重数据的质量和完整性。

第三步：数据处理数据处理是数据中台的另一个重要步骤。

数据处理包括数据预处理、数据建模、数据分析等步骤，它们为数据分析提供了必要的数据支持。

数据预处理是将原始数据清理、去重、格式化等处理，以便后续的数据建模和分析。

数据建模则是将数据转换成适合分析的结构。

最后，数据分析是对处理后的数据进行深入研究和分析，提供业务决策的支持。

第四步：服务输出数据中台的最后一步就是将数据服务化，提供给需要数据的团队和企业使用。

数据服务可以包含API服务、数据可视化、数据挖掘等服务。

同时，数据服务需要进行管理和监控，确保数据质量和数据安全。

综上所述，数据中台架构实践方案是一个综合性的项目，需要多个环节的配合与支持。

企业在实践中需严格遵循以上步骤，才能实现数据价值最大化。

期望数据中台的服务能为企业提供更多合理的数据应用与决策分析。

业务中台建设需要注意的事项摘要：一、业务中台的概念和价值1.定义业务中台2.业务中台的价值二、业务中台建设的关键要素1.技术架构2.数据管理3.业务流程4.组织架构三、业务中台建设需注意的问题1.保持敏捷性2.确保数据安全3.业务与技术的紧密协作4.考虑合规性四、业务中台建设的实践案例1.案例介绍2.案例启示正文：一、业务中台的概念和价值业务中台是一个企业级的服务平台，它将业务能力进行抽象、整合和共享，以支持前端业务快速创新和迭代。

业务中台的价值主要体现在提升效率、降低成本、促进创新和加强风险控制等方面。

二、业务中台建设的关键要素1.技术架构：业务中台的技术架构需要考虑可扩展性、稳定性和安全性等因素，以满足不同业务场景的需求。

2.数据管理：数据是业务中台的核心资产，需要建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和安全性。

3.业务流程：通过优化业务流程，实现业务需求的快速响应和高效处理。

4.组织架构：建立与业务中台相适应的组织架构，促进业务与技术的紧密协作，提高整体运营效率。

三、业务中台建设需注意的问题1.保持敏捷性：业务中台需要具备快速响应市场变化和业务需求的能力，因此，在建设过程中要注重保持敏捷性。

2.确保数据安全：数据安全是业务中台建设的重要一环，要采取严格的安全措施，确保数据的安全性和合规性。

3.业务与技术的紧密协作：业务中台的建设需要业务和技术团队的紧密合作，以实现业务需求的高效满足。

4.考虑合规性：在建设过程中，要充分考虑法律法规和行业规范的要求，确保业务中台的合规性。

四、业务中台建设的实践案例以阿里巴巴为例，其业务中台经历了从0 到1 的建设过程，通过技术、数据和业务能力的整合，实现了业务的快速创新和迭代。

数据中台技术方案本技术方案主要明确公司数据中台建设目标、建设原则、能力框架、技术要求和演进策略等内容，为公司数据中台建设提供技术指导。

一、建设背景（一）建设现状当前公司信息内网建成了覆盖公司总部及27家省（市）公司的两级全业务统一数据中心分析域，初步具备了数据接入、数据存储计算、数据分析应用相关能力，实现公司核心业务系统数据的接入及整合汇聚，支撑了各专业数据分析类应用的构建。

在数据接入方面：通过OGG、ETL等技术实现业务系统结构化数据接入至分析域贴源区，通过采集量测数据接入工具实现采集量测数据接入大数据平台。

在数据存储方面：贴源历史层采用分布式关系型数据库（SG-RDB-MS）实现各业务系统贴源数据的存储。

数据仓库层采用MPP数据库（GBase8a），基于统一数据模型（SG-CIM）实现部分数据标准化存储。

数据集市层采用关系型数据库（SG-RDB-PG）实现分析计算后结果数据存储；采集量测数据采用大数据平台分布式列式数据库（Hbase）进行存储。

在数据计算方面：针对小规模数据计算分析需求，通过MPP数据库（Gbase8a）并行计算技术实现。

针对大批量的离线计算需求通过大数据平台批量计算组件（MapReduce）实现。

针对实时数据计算需求，通过大数据平台实时消息队列（kafka）、内存计算（Spark）、流计算（Storm）等组件实现。

在数据应用方面：针对大数据分析应用需求，通过自助式分析工具、Tableau等工具实现。

（二）存在问题当前分析域在各单位分析应用中发挥了一定的作用，但从应用角度来看仍存在技术门槛高、数据难读懂、数据获取难等问题，具体如下：1.技术组件多样，应用难度大。

分析域主要包括数据接入、数据存储、数据计算等方面的21个技术组件，涉及厂商多，技术体系性差，组件之间技术集成复杂，相关工具友好性不足，对专业能力要求高，应用难度大。

2.找数据困难，数据应用门槛高。

一是当前分析域未形成完整的数据资源目录，数据资源检索困难；二是分析域目前尚未构建数据服务，数据应用复用性差，增加数据应用难度。

数据中台架构及应用解决方案随着互联网的发展，数据越来越成为企业和组织决策的重要依据。

面对海量的数据，如何提高数据的质量和利用率，成为了数据管理者的一项重要任务。

数据中台架构应运而生，为企业组织提供了一种解决方案，使得数据的存储、管理和应用更加高效。

数据中台架构是一种基于数据仓库和数据应用平台的架构体系，是一种数据中心化的思想。

数据中台架构可分为五个基本环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据安全管理。

首先，数据采集环节。

从数据源头开始，将数据进行规范化采集，包括提取、抽取、清洗等操作，使得数据的质量更加高效、准确、可靠。

数据在采集的过程中要注意保证数据的一致性，避免出现数据脏读、重复写等错误。

接下来是数据存储环节。

数据中台架构需要一个稳定、可扩展的存储系统，目前比较流行的是数据仓库和数据湖。

数据仓库是一种结构化的数据存储方式，可以把企业的关键数据按照指定的格式整理存储；而数据湖则是一种非结构化的数据存储方式，可以存储企业内外各种结构化和非结构化数据的原始形态并互相关联。

第三个环节是数据处理。

数据一般需要进行ETL(Extract-Transform-Load)处理，即从源数据中提取数据，进行清洗、规范化、格式化处理，再将数据载入数据仓库或数据湖中。

数据处理还可以对数据进行合并、划分、聚合等操作，从而增加数据的价值和意义。

第四个环节是数据应用。

数据产品化是数据中台的最终目的，数据应用环节是将数据分析和应用实现的过程。

数据分析和挖掘是企业和组织重点关注的一个领域，数据应用可以通过提供数据可视化、报表查询、Dashboard等方式，把企业内外发生的数据主要事件展现出来，并协助业务决策、资源调度、销售管理等问题的解决。

最后是数据安全管理。

数据中台可包括设置权限、维护数据安全、设计数据备份方案等，数据安全管理是保障数据中台安全稳定运行的重要保障，也是保障企业数据安全的重要保险。

总之，数据中台架构及应用解决方案是一种高效的数据管理模式。

盘点2021智慧商业数字化运营⼗⼤案例当前零售企业⾯临两⼤难题：⼀是如何利⽤营销端及场景运营实现流量回流与价值转化，⼆是如何提升物流仓储与供应链管理，提升商品竞争和履约能⼒。

对此，良品铺⼦的逻辑是以以全品类零⾷为驱动，以多品牌运营、全渠道布局、全产业链协同，实现⾼效运营的平台化、数字化、产品科研创新。

其门店及打开全触点流量导⼊模式：APP、微信、外卖、团购、社群、朋友圈、⼩程序、智能导购+云店（淘宝）。

值得借鉴与参考。

全渠道⽤户经营包括：流程、策略、能⼒、⼯具。

⽽产品运营层⾯，需要构建基于⽤户数据分析的定制化产品开发流程。

从⽤户数据收集——⽤户数据分析——需求分配与实现——需求验证。

在数据中台框架下，良品通过数据分析，打造定制化产品开发模式，包括⼀些爆款产品。

噜辣杯的案例就是典型的利⽤内部数据与外部数据在⼀个业务数据的应⽤场景，转化为实打实的效果与价值。

良品铺⼦数据源（内部数据+外部数据）实时同步或T+1同步到数据中台，以数据中台为核⼼实现算法、性能、体验三⼤突破，中台既有数据沉淀，⼜有算法承接；通过算法模型⽀撑营销中台、供应链协同中台、产品创新中台，进⽽进⾏业务策略输出。

数据中台和内部业务的各个系统进⾏对接与数据提取，通过双向的数据回收和数据⽀撑，形成数字化运营中台的管理闭环。

良品会员中台通过消费者门店扫码、线上信息同步、营销活动获取数据、丰富的会员积分权益等，实现⽤户数据分析沉淀，以此达到精细化数据运营。

仓储物流系统层，良品已经具备全流程数字化作业，⼤⼤提升了物流仓储效率。

完成了收货管理、上架、码盘、补货等物流模块体系、⽅案建设。

AGV拣货系统解决了密集存储问题；⾃动分拣系统与输送包装系统解决B2C拣选分播问题；AGV货到⼈+⼩件交叉带分拣+⾃动封箱粘标解决B2C拣选分播问题；AGV搬运系统和线下拣货输送系统，解决B2B拣选分播问题；集货分拣系统与四向库暂存系统实现交叉带+四向穿插车库解决集货暂存问题。

可实操，数据中台选型示例在了解清楚了选择数据中台时应关注的内容后，CTO/CIO可以借鉴以下数据中台选型示例，企业选购合适的数据中台。

01项目背景数字化时代，数据已经成为企业的战略级资产。

某集团把建设数字化转型作为重要发展战略，致力于将数字化转型的重要组成部分—数据中台，打造成数据资产与数据能力中心，推动业务创新与变革。

该集团有70多套应用系统，各事业部根据自身的业务需要独立搭建系统。

这些系统中的数据未实现全面融合，为该集团带来了一些重复开发、成本浪费的问题。

从烟囱式的多个平台向数据中台转变，建立统一的数据采集、处理、计算及服务平台，降低数据使用成本，是该集团要突破的重点问题。

另一方面，开展有效的数据治理，搭建功能强大的数据中台来管理庞大的数据资产，深度挖掘数据潜在价值，是该集团未来工作的重中之重。

该集团的数据现状如下。

•数据资产大、复杂度高、融合度低。

•未建立统一的数据标准及管理平台。

•未深度挖掘数据价值。

02项目目标•数据采集组件与存储库搭建•数据管理和分析组件搭建•数据全面有序入湖•完成数据治理和质量监控体系的建设•提供数据服务03项目范围项目范围包括ERP、CRM等业务数据，内外部设备数据等。

最终数据范围和系统对象以蓝图设计阶段的成果为准。

04时间要求项目预计总工期X个月，预计自某年某月某日起，至某年某月某日结束。

05主要任务、交付件项目共分为8个阶段，下面将对各个阶段的任务进行详细说明。

1）策划、招标、启动阶段。

主要任务为对现状进行调研、资源评估、项目立项、商务招标，供应商需要交付项目方案、立项报告。

2）需求调研、分析。

主要任务为对业务需求进行分析，供应商需要交付项目需求说明书、源系统需求清单、数据规格说明书、硬件资源需求说明书。

3）蓝图设计。

主要任务为架构设计，供应商需要交付架构设计说明书（含集成架构、技术架构、功能架构、硬件部署架构）、功能说明书、数据库设计说明书。

4）搭建技术平台。

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。

数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。

大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。

”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。

据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。

不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。

1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。

表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。

1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。

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。

数据中台组成及技术架构设计随着大数据与人工智能技术的不断迭代以及商业大数据工具产品的推出，数据中台的架构设计大可不必从零开始，可以采购一站式的研发平台产品，或者基于一些开源产品进行组装。

企业可根据自身情况进行权衡考虑，但无论采用哪种方案，数据中台的架构设计以满足当前数据处理的全场景为基准。

以开源技术为例，数据中台的技术架构如图所示，总体来看一般包含以下几种功能：数据采集、数据计算、数据存储和数据服务；在研发、运维和公共服务方面包括离线开发、实时开发、数据资产、任务调度、数据安全、集群管理。

1.数据采集层按数据的实时性，数据采集分为离线采集和实时采集。

离线采集使用DataX和Sqoop，实时采集使用Kafka Connect、Flume、Kafka。

在离线数据采集中，建议使用DataX和Sqoop相结合。

DataX适合用在数据量较小且采用非关系型数据库的场景，部署方式很简单。

Sqoop适合用在数据量较大且采用关系型数据库的场景。

在实时数据采集中，对于数据库的变更数据，如MySQL的binlog、Oracle的OGG，使用Kafka Connect进行数据的实时采集。

对于其他数据，先将数据实时写成文件，然后采用Flume对文件内容进行实时采集。

将实时采集后的数据推送到Kafka，由Flink进行数据处理。

2.数据计算层数据计算采用YARN作为各种计算框架部署的执行调度平台，计算框架有MapReduce、Spark及Spark SQL、Flink、Spark MLlib等。

MapReduce是最早开源的大数据计算框架，虽然现在性能相对较差，但它的资源占用比较小，尤其是内存方面。

因此在部分数据量过大，而其他计算框架由于硬件资源的限制（主要是内存限制）而无法执行的场景，可以将MapReduce作为备选框架。

Spark及Spark SQL是在批处理方面拥有出色性能的成熟技术方案，适合大部分的离线处理场景。

特别是在离线数据建模方面，建议使用Spark SQL进行数据处理，既能保证易用性，又能保证处理的性能。

数据中台总体技术构建方案随着互联网的快速发展，数据成为了企业管理和决策的重要依据。

然而，大量的数据来源、不同的数据类型以及数据的多样性和复杂性给企业的数据管理带来了巨大的挑战。

数据中台作为一种新型的数据管理架构，被越来越多的企业所采用。

接下来，本文将从技术层面出发，介绍数据中台总体技术构建方案。

一、数据采集首先，数据中台的第一步是数据采集。

数据采集是获取原始数据的过程，它的质量直接影响数据中台整体的效果。

在数据采集的过程中，应该注意以下几个方面：1.1 数据源的选择。

数据源的选择应该考虑数据的准确性、完整性和时效性等因素。

1.2 数据采集频率。

数据采集的频率应该根据数据的重要性和变化程度来确定。

1.3 数据校验和清洗。

数据采集完之后，需要进行校验和清洗，去除冗余数据和脏数据。

二、数据存储与处理数据采集完之后，需要将数据存储起来。

数据中台的数据存储采用分布式存储方式，可以采用Hadoop、HBase等大数据存储平台。

在数据存储的过程中，需要考虑以下几个方面：2.1 数据存储格式。

数据存储格式需根据数据的使用场景和业务需求来选择，常见的格式有关系型数据库、非关系型数据库、文档数据库和列式数据库等。

2.2 数据分区和分桶。

根据数据量和数据处理的并行度来进行数据分区和分桶，从而提高数据处理的效率和性能。

2.3 数据备份和恢复。

对数据进行备份和恢复是数据存储的重要保障，可以采用分布式存储技术和数据镜像技术进行数据备份和恢复。

三、数据治理数据治理是数据中台的重要组成部分，它包括数据质量、元数据管理、数据安全等方面。

数据治理需要满足以下几个条件：3.1 数据质量管理。

数据质量管理包括数据清洗、数据校验、数据验证、数据修复等方面，确保数据质量符合业务需求。

3.2 元数据管理。

元数据管理包括数据分类、数据血缘、数据目录等方面，可以支持数据中台的数据查找、数据定位和数据关联等业务需求。

3.3 数据安全管理。

数据安全管理包括数据加密、数据授权、数据备份等方面，确保数据的安全性和完整性。

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。