烟台网站建设 烟台网亿网络公司,网页设计流程的四个阶段,建设工程法律法规,优品ppt模板免费下载网站目前#xff0c;大部分企业更倾向于数据集中采集、存储#xff0c;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#xff0c;另一方面也保证了数据的集中管理与运营#xff0c;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… 目前大部分企业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。
数据中台通用体系架构 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。 数据中台的通用体系架构如上图 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。
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。 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。
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。 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
总结
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。
