数据中台的代价框架与架构
目录一、数据中台的代价框架
1.1 业务数据化、数据业务化
1.2 数据中台的构造地位
1.3 数据中台的战略地位
二、数据中台架构
2.1 概述
2.2 数据汇聚
2.3 数据开发
2.4 数据体系
2.5 数据资产管理
2.6 数据应用
2.7 数据运营体系和数据安全管理
一、数据中台的代价框架
1.1 业务数据化、数据业务化
数据中台的使命就是持续让数据用起来，它的一个根本性创新就是把“数据资产”作为一个基础要素独立出来，让成为资产的数据作为生产资料融入业务代价创造过程，持续产生代价。
数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养（业务数据化），形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力（数据资产化和资产服务化）。如许一来，当出现新的市场变化，需要构建新的前台应用时，数据中台可以敏捷提供符合的数据服务（服务业务化），以数据服务大概数据应用产品的方式支持业务创新，从而灵敏地响应企业的创新需要。业务产生数据，数据服务业务，业务在阳，数据在阴，阴阳互补，形成闭环。他们的关系如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1e8952edfd92484eabd70555a2605914.png
1.2 数据中台的构造地位
这个代价框架融入企业的运营活动中就能支撑数据中台的构造地位：数据中台必须拥有与企业的设计部分、制造部分、贩卖部分等业务部分同样重要的地位，数据中台的构造地位如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e7eab0c1436945d4a44f8673718a1abb.png
1.3 数据中台的战略地位
数据中台不是单纯的技能叠加，不是一个技能化的大数据平台，二者有本质区别。大数据平台更关心技能层面的事变，包罗研发服从、平台的大数据处置惩罚能力等，针对的每每是技能职员；而数据中台的核心是数据的业务服务能力，要联合具体业务场景，好比精准营销、风控等，通过服务直接赋能业务应用。数据中台不仅面向技能职员，更需要面向多个部分的业务职员。这在创建过程中要特别注意，不论是由信息化部分牵头照旧由业务部分牵头执行数据中台项目，都需要在整个企业内部形成一张有共识的蓝图：数据是企业的战略资产！如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/051ef79b39d8431e973652ff374bdfb7.png
二、数据中台架构
2.1 概述
通过前面对数据中台创建方法论体系的先容，我们了解了数据中台的战略举措、保障条件、目尺度则、创建内容和关键步骤，这一节我们将了解数据中台的总体架构、包含的功能模块、功能模块之间的关系以及运转机制。
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，把数据变为一种业务应用能力，让数据更方便地被业务所使用。下图所示为数据中台的总体架构图：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/941491ea620d49398b2433006f2ff230.png
数据中台是位于底层云基础底座与上层业务应用之间的一套体系，包罗数据汇聚、数据开发、数据体系、数据资产管理、数据应用以及数据运营体系和数据安全管理。数据中台屏蔽了底层云基础底座存储计算平台的技能复杂性，低落了对技能人才的要求，让数据的使用门槛和成本更低。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块创建企业数据资产，通过数据资产管理、治理让数据资产有序可用，使用数据应用把数据资产变为业务服务能力，服务于企业业务。数据安全管理、数据运营体系保障数据中台可以恒久康健、持续地运转。
2.2 数据汇聚
数据汇聚是数据中台数据接入的入口。数据中台本身险些不产生数据，全部数据来自业务体系、日志体系、IoT设备、文件、互联网等，这些数据分散在差别的网络情况和存储平台中，使用成本很高，很难产生业务代价。数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具之一，旨在将各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行会合存储，为后续的加工和建模做预备。数据汇聚一样寻常有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等方式，从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
2.3 数据开发
通过数据汇聚模块汇聚到数据中台的数据没有经过处置惩罚，根本是按照数据的原始状态堆砌在一起的，如许业务照旧很难使用。
数据开发是一整套数据加工及加工过程管控的工具，有履历的数据开发、算法建模职员使用数据加工模块提供的功能，可以快速地把数据加工成对业务有代价的形式，提供给业务使用。数据开发模块重要面向开发职员、分析职员，提供离线、实时的算法开发工具，以及任务管理、代码发布、运维、监控、告警等一系列集成工具，促进服从提升。
2.4 数据体系
有了数据汇聚、数据开发模块，中台已经具备传统数据仓库（后面简称为数仓）平台的根本能力，可以做数据的汇聚以及各种数据开发，可以创建企业的数据体系。前文说过数据体系是中台的血肉，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越来越高，必须考虑数据的一致性和可复用性，垂直的、烟囱式的数据和数据应用的创建方式注定不能长久存在。差别企业的业务差别，业务产生的数据差别，因此数据体系的创建内容也各不雷同。但是差别企业的数据体系创建方法是相似的，数据要统一创建，可以遵循相似的条理分别和建模规范。笔者发起数据体系按照贴源数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层进行分层，每一层按照各自的尺度建模规范统一创建，具体创建方法见后续内容。
2.5 数据资产管理
通过数据体系创建起来的数据资产较为偏技能，业务职员照旧比较难于理解。数据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），它包罗对数据资产目录、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，方便企业全员探索数据内容，发现数据代价。
2.6 数据应用
前面使用数据汇聚、数据开发创建企业的数据资产，使用数据管理展现企业的数据资产，但是并没有发挥数据的代价。数据应用就是把数据变为一种业务应用能力，通过数据应用让数据到场到业务中，激活整个数据中台。数据应用是数据中台存在的代价所在。企业的数据应用是变化多端的，中台产品可以带有一些尺度数据应用，但是很难满足企业的多样性数据应用的诉求，大部分应用照旧需要通过中台的能力快速定制。数据中台无法自带很多满足业务需求的数据应用，而是提供一整套方便生成和管控数据应用的功能组件，方便快速打造符合业务需要的数据应用。
2.7 数据运营体系和数据安全管理
通过前面的数据汇聚、数据开发、数据体系、数据资产管理、数据应用，已经完成了整个数据中台的搭建和使用，也已经在业务中发挥了肯定的代价。数据运营体系和数据安全管理是数据中台得以康健、持续运转的基础，如果没有它们，数据中台很可能像个一样寻常项目一样，会在搭建起平台、创建部分数据、尝试一两个应用场景之后止步，无法正常地持续运营。不能持续发挥数据的应用代价，也就完全达不到创建数据中台的目标。数据运营体系和数据安全管理是企业数据能够被持续使用的保障，是数据中台能够持续发挥代价的关键。
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