数据中台技术架构方法论与实践

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。

阿⾥巴巴中台技术架构--实践与思考From 阿⾥技术⽅案总监--谢纯良01阿⾥巴巴IT架构⽰意图我们从下往上看：基础设施服务层，也就是机房设备，提供硬件底层⽀持。

中台技术⽀撑平台，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。

阿⾥巴巴业务中台，包括各服务中⼼的抽象出来的各种业务能⼒，包括交易中⼼、⽀付中⼼、营销中⼼、结算中⼼、⽤户中⼼、账户中⼼等等。

各业务板块应⽤，就是前台⽤户使⽤的各个端，如新零售、⾦融、物流、营销、旅游等。

02阿⾥巴巴业务中台是什么？阿⾥业务中台，从整体上来讲分为：实践⽅法论、技术产品、业务能⼒。

实践⽅法论。

包括中台如何建设、如何管控、如何进化，对阿⾥的中台建设思路、⽅法进⾏了总结。

技术产品。

也叫技术中台，包括许多中间件产品，公共技术产品，是阿⾥技术底座的产品化。

业务能⼒。

是将阿⾥10⼏年沉淀的对⾏业的理解，形成了标准化的业务能⼒，如积分、会员、抵⽤券服务等等，它们很好的⽀撑了各业务线的快速发展。

03阿⾥中台架构演进路线阿⾥中台架构演进路线，经历了去IOE、分布式架构、服务平台化、以及中台化。

04IOE阶段----业务快速上线IOE，主要是优化了我们的IT成本，将核⼼技术掌握在⾃已⼿⾥。

当时我们单⼀JAVA应⽤，代码有600M之⼤，⼏百⼈共同维护，写代码的同学可以脑补⼀下这个画⾯。

当时的系统架构已经⽆法职场，业务增长量、巨⼤的访问量。

05全栈分布式分布式阶段，是架构的服务化拆分，形成了⼤型分布式服务架构，解决容量、性能的问题。

遇到的问题是开源框架不成熟，⽐如没有好的RPC框架，许多领域基本都是空⽩，只能架构的同学⾃⼰硬着头⽪搭。

也就是这个阶段，沉淀了⼀批技术基础设施，如：分布式⽂件存储、服务治理、MQ、数据库等。

06平台化----技术拓宽商业边界（秒杀、创新）平台化，是把架构各层进⾏很好的分层、治理的过程，具备了异地多活、服务⾼可⽤的能⼒。

数据中台的建模方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据中台是指将企业内部各业务系统中的数据整合、处理和管理的平台。

它是建立在数据仓库和数据湖之上的一种数据管理模式，旨在解决数据孤岛和数据碎片化的问题，提供高效、统一和可靠的数据服务。

随着企业业务的不断发展和扩张，各个部门和业务系统之间的数据交互和共享变得越发复杂。

往往每个业务系统都有自己的数据存储和管理方式，导致数据无法得到有效整合和利用。

这不仅给企业的数据分析和决策带来困扰，还可能导致信息不对称和效率低下的问题。

数据中台的建立旨在打破各个业务系统之间的数据壁垒，将数据从业务系统中抽离出来，构建一个统一的数据管理平台。

通过数据中台，企业可以实现数据的集中存储、统一管理和共享服务，提高数据的可靠性、一致性和准确性。

数据中台的建立需要遵循一定的建模方法论。

首先，需要对企业的数据进行全面的调研和分析，了解各个业务系统的数据结构、数据流程和数据需求。

其次，需要根据企业的业务特点和发展需求，设计合适的数据模型和数据架构。

在建模过程中，需要考虑数据的可扩展性、灵活性和安全性。

最后，需要结合实际情况进行数据中台的建设和实施，确保数据中台能够真正为企业提供高效、可靠和智能的数据服务。

总之，数据中台的建立是企业数据管理的重要一环，它能够帮助企业实现数据的整合和利用。

在建立数据中台时，需要遵循一定的建模方法论，确保数据中台能够满足企业的业务需求和发展需求。

只有建立一个健壮、可靠的数据中台，企业才能更好地进行数据分析和决策，提高自身的竞争力和创新能力。

1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。

下面将对每个部分的内容进行介绍。

引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面。

概述部分将简要介绍数据中台的背景和重要性，阐述数据中台在企业中的作用和意义。

文章结构部分将概述本文的框架，即引言、正文和结论三个部分，并简要介绍每个部分的内容。

目的部分将明确本文的写作目标，即通过对数据中台的建模方法论进行探讨和分析，为读者提供相关的理论指导和实践经验。

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。

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。

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。