数据中台与企业架构
数据中台（架构篇）
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。
数据中台与企业架构
数据中台与企业架构随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的处理和管理的挑战，数据中台作为一种新的概念和架构，逐渐受到了企业的重视。
数据中台是一种以数据为核心的架构模式，旨在解决企业数据孤岛的问题，实现数据的一体化管理和应用。
而企业架构则是一种组织结构和技术架构的综合体，用于支持企业的战略目标和业务需求。
本文将从数据中台和企业架构的关系、数据中台架构的特点和优势以及数据中台对企业架构的影响等方面进行探讨。
首先，数据中台与企业架构有着密切的关系。
企业架构是一个系统化的框架，旨在定义和组织企业的战略、业务和技术等方面的要素。
而数据中台则是企业架构中的一个重要组成部分，它通过将数据整合在一起，为企业的业务和决策提供支持和便利。
数据中台的设计和构建需要遵循企业的整体架构，与企业的战略和业务需求相一致，从而确保数据的再利用和价值最大化。
其次，数据中台架构具有以下几个特点和优势。
首先，数据中台架构强调数据的一体化管理和共享，通过建立统一的数据模型和标准化的数据处理流程，使得不同部门和业务之间能够共享和使用相同的数据资源。
其次，数据中台架构注重数据的质量和价值，通过数据质量管理、数据治理和数据分析等手段，提高数据的准确性、完整性和及时性，发挥数据在企业决策和运营中的作用。
此外，数据中台架构还具有灵活性和可扩展性，能够适应不同规模和需求的企业，支持快速的业务创新和技术升级。
最后，数据中台对企业架构有着积极的影响。
首先，数据中台能够帮助企业实现数据的整合和一体化管理，打破数据孤岛，减少数据的冗余和重复，提高数据的质量和可信度。
其次，数据中台能够提供准确和实时的数据分析和洞察，为企业的战略决策和业务优化提供有力的支持。
此外，数据中台还能够促进企业的数字化转型，提高企业的竞争力和创新能力。
综上所述，数据中台是一种以数据为核心的企业架构模式，通过数据的一体化管理和应用，为企业提供支持和便利。
数据中台架构具有数据的一体化管理、数据质量和价值的提升以及灵活和可扩展的特点和优势。
数据中台技术架构解决方案
01
02
数据商品化
将数据转化为商品，通过 数据交易、数据租赁等方
式实现数据的价值。
数据服务化
将数据作为服务提供，通 过API、SDK等方式将数 据嵌入到各种应用中，实
现数据的价值。
03
04
数据合作化
通过数据共享、数据合作 等方式，与其他企业或机 构进行数据资源的整合和 优化，实现数据的价值最
大化。
07
数据中台应用案例分享
Chapter
案例一：企业数据资产管理优化
数据资产管理
数据质量提升
数据价值挖掘
案例二：业务流程优化与效率提升
业务流程梳理
通过数据中台对业务流程进行梳理和优化，消除无效环节，提高业务处理效率 。
自动化处理
借助数据中台的自动化处理能力，实现业务流程的自动化处理，减少人工干预 ，降低成本。
实时监控与反馈
通过数据中台对业务流程进行实时监控和反馈，及时发现并解决问题，确保业 务流程的顺畅和高效。
案例三：客户画像构建与精准营销
01 数据采集与整合
通过数据中台采集和整合客户在多个渠道上的行 为数据，构建全面的客户画像。
02 客户细分与标签化
基于客户画像，对客户进行细分和标签化，实现 精准营销和个性化推荐。
质量。
数据转换与格式化
将不同格式、不同标准的数据进行转 换和格式化，便于后续的数据分析和 应用。
数据归一化与标准化
对数据进行归一化和标准化处理，消 除数据之间的量纲差异，提高数据的 可比性和准确性。
数据质量监控与保障措施
数据质量监控
建立数据质量监控体系，对数据质量进行实时或定期监控，及时发 现并处理数据质量问题。
决策支持系统建设
数据中台解决方案
4.数据整合：通过数据整合，消除数据孤岛，实现数据的统一管理。
5.数据安全：采用加密、权限控制等技术，保障数据安全。
五、实施方案
1.数据资源梳理：分析各业务系统数据，梳理数据资源清单。
2.数据标准制定：制定数据标准，规范数据命名、数据类型等。
3.数据治理：开展数据治理工作，包括数据清洗、数据质量监控等。
9.项目验收与优化：8个月内完成项目验收，并根据反馈进行优化。
七、风险评估与应对措施
1.数据安全风险：加强数据安全体系建设，定期进行安全评估和漏洞修复。
2.技术风险：采用成熟、稳定的技术方案，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目进度，建立项目监控机制，确保项目按期完成。
4.业务协同风险：加强跨部门沟通与协作，提高数据共享和业务协同效率。
2.数据标准制定：参照国家和行业标准，制定企业数据标准，包括数据命名规范、数据类型规范等。
3.数据治理：开展数据治理工作，包括数据清洗、数据质量监控、数据标准执行等。
4.数据仓库建设：基于大数据技术，构建数据仓库，实现数据的集中存储、管理和分析。
5.数据服务体系建设：搭建数据服务平台，提供统一的数据查询、交换、分析等服务接口。
6.数据应用开发：根据业务需求，开发数据应用，如数据报表、数据大屏、数据分析模型等。
7.数据安全体系建设：从数据加密、权限控制、安全审计等方面，构建全方位的数据安全体系。
六、项目实施与进度安排
1.项目启动：成立项目组，明确项目目标、范围、进度计划等。
2.数据资源梳理：1个月内完成各业务系统数据资源梳理。
4.数据仓库建设：构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
应运而生的数据中台
应运而生的数据中台■文/米松天地伟业技术有限公司企业的发展往往伴随着业务更多元化，也必然 会促进更多的业务数据产生，为企业实现业务数据化 和数据业务化带来了更多的可能性。
但现实是很多企 业依然采用传统理念去建设大数据平台，导致系统成 为一个个烟囱，大数据平台也是一个个垂直的数据中 心，所以如何打通这些数据并将其按照一个统一的标 准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能 的目标是众多企业面临的问题。
从国家宏观发展战略 上看，随着“平安城市”“智慧城市”以及‘‘雪亮工 程”项目的推广，视频覆盖的网格化程度越来越高，物联感知设备的应用越来越广，为数据治理提供了丰 富的设施和数据基础，是国家智慧城市、平安城市等 项目中不可或缺的一部分，在雪亮工程、智慧社区、智能交通等众多场景中都有广泛应用。
安防管理平台 每天将产生大量的数据，如何对这些数据进行高效管 理，成为行业面临的一个重要课题。
与此同时，对“智慧”的追求也进一步向安防 监控视频数据的管理提出了新的需求。
利用A I技术 对海量视频数据进行分析，可以对数据的价值进行二 次挖掘，获得在城市管理与运营等方面的深入洞察。
此外，物联网技术的发展让数据来源更加多元化，同 时也能产生更多数据用以分析。
数据使用方式的变革、数据量的增加以及数据的多元化，势必将为数据的管理带来新的挑战。
数据中台就是为解决这些问题而生。
随着互联网巨头的大规模组织架构调整，各行各业都在探索中台在企业或行业中的落地，同样也蔓延到了安防行业。
尽管此前安防行业内鲜有提及“中台”的概念，但伴随着安防行业进入到智能物联网、大数据及人工智能深化应用阶段，为了更好地满足用户层出不穷、多场景化、碎片化的安防业务需求，安防厂商也开始着手在DAAS和PAAS层方面做出改进，将系统层中共性的、基础的数据和能力抽象出来作为一个“中台”来赋能上层应用系统，支撑各行业的业务需求。
可以说“数据中台”就是一种可复用的能力集,对安防行业的发展有重要意义。
数据中台与业务中台架构设计方案(46页 PPT)
提供一些通用的技术开发工具包，减少重复造轮子，提高开发效率
节点组
服务器节点与租户、用户、服务的关系，帮助租户、用户能找到对应服务的节点
主数据
指系统间共享的数据，比如供应商、客户、物料等
基础数据
主要指变化较慢的数据，基础数据包含主数据，比如用户、角色、消息、参数配置等
功能架构
基本功能
辅助
IoT服务
……
设备管理服务
MQTT服务
连接管理服务
AI服务
……
语音识别连接
文本关键字段提取
OCR连接
平台简介
基于微服务架构模式每项服务都是独立而灵活的，可以提高服务的重用性
业务模块化，加快迭代速度随着各业务共享服务的沉淀积累，可帮助企业加快业务场景的迭代实现，支撑企业快速变革
包含许多开箱即用的通用服务组件如权限认证服务，数据一致性服务等都已包含在框架中。其中应用数据一致性服务去解决微服务间组合调用引发的不一致问题。
数据加密存储
客户端
组件
EXCEL导出
文件管理客户端
统一编码规则应用
消息应用客户端
调度执行应用
文件导入客户端
……
服务治理
通用服务
门户管理服务
调度服务
服务治理服务
工作流服务
数据分发服务
报表服务
登录&注册
用户管理
消息管理短信管理邮件管理站内消息管理
数据多语言TL语言表字段多语言
主数据管理
HR组织架构
业务组织架构
数据分发管理
系统配置
个人首选项
静态文本管理
编码规则
租户管理
报表展现
门户管理
SQL数据集定义、参数定义、数据模型可视化定义；套打报表报表访问权限控制
数据中台技术架构方案
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。
数据中台的概念解析(非常浅显易懂的介绍)
数据中台
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制， 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
中台是相对于“前台”和“后台”来讲的。 说白了，我们日常接触到的各种应用，都分为“前、后”两个 部分。 前台，就是我们能看到和感知的，那些缤纷的界面、交互展现 滴骚操作。后台，就是支撑这些"操作"的服务、流程、算法、 数据、基础设施，这些，我们平常看不见摸不着，但他们却不 可或缺。
于是乎，“中台”的概念被提了出来，其实它是用来衔接多 个“前台”和多个“后台有了中台的衔接，共性化的模块被抽离出来，减少了后台重复 建设，数据更好打通，这样，前台应用才能敏捷迭代。
数据中台
数据中台
在没有”中台“概念之前，企业业务系统的架构，可能就 是一系列后台系统，支撑了一个或者几个前台应用。
但随着企业的组织架构越来越复杂，业务系统越来越多， 就会出现n多前台和n多后台。
各种后台彼此独立、交错、重复，灰常复杂，有点像我们 常说的企业信息化建设中的烟囱。
数据中台
每“上新”一套前台业务系统，就要配套一系列后台支撑系 统，效率低下又劳民伤财。
数据中台组成及功能架构设计
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。
企业级数据中台架构方案
企业级数据中台架构方案一、什么是数据中台数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。
通过数据中台提供的方法和运行机制形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享服务的方式将数据提供给业务使用，从而与业务联动。
再者，结合业务中台的数据生产能力，最终构建数据生产一消费一再生的闭环。
二、数据中台功能架构数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组螭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本文重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。
一般来讲，企业的数据中台在物理形态上分为三个大层:工具平台层、数据资产房口数据应用层。
□2.1.工具平台层工具平台层是数据中台的载体包含大数据处理的基础能力技术如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一个的大数据平台；还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、辘服务工具及自助分析工具。
以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。
(1)数据开发平台大数据的4V(Vo1ume数据量大、Variety类型繁多、Ve1ocity速度快效率高、Va1ue价值密度低)特征决定了大数据处理是一个复杂的工程。
建设数据中台需要搭建数据中台的基建工具，要满足各种结构化、非结构化数据的采集、存储与处理，要4艮据场景处理离绩口实时数据的计算与存储,要将一个个数据处理任务串联起来以保障数据的运转能赋能到业务XiXi麻。
(2)数据资产管理数据中台建设的成功与否，与数据资产是否管理有序有直接关系。
数据中台是需要持续运营的，随着时间的推移，数据不断涌人数据中台，如果没有一套井然有序的^资产平台来进行管理，后果将不堪设想。
数据资产管理工具既能帮助企业合理评估、规范治理信息资产，又可以发挥数据资产价值并促进数据资产持续增值。
对于数据资产管理，不推荐事后管理，而要与数据研发的过程联动。
ai数字化中台技术架构方案
业务流程管理与优化措施
采用业务流程管理工具，实现业 务流程的可视化和可配置化。
对业务流程进行持续优化，提高 业务处理效率。
通过数据分析和挖掘，发现业务 流程中的瓶颈和问题，为优化提
供数据支持。
05
技术中台建设方案
技术选型及原因阐述
选用先进的大数据技术
01
如Hadoop、Spark等，处理海量数据，满足实时性和扩展性需
对系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等关键性能指标 进行测试，确保系统能够满足业务需求。
安全测试
对系统的安全性进行全面测试，包括身份认证、访问控制 、数据加密等方面，确保系统的安全性和稳定性。
验收标准
制定明确的验收标准和流程，包括功能验收、性能验收、 安全验收等方面，确保系统能够满足业务需求并顺利上线 。
数据治理与安全保障措施
数据治理策略制定
制定完善的数据治理策略，包括 数据标准制定、数据质量监控、 数据安全管理等，确保数据的规
范性、准确性和安全性。
数据安全保障措施
采用多种数据安全保障措施，如数 据加密、访问控制、安全审计等， 确保数据不被泄露、篡改或损坏。
数据合规性审查
定期进行数据合规性审查，确保企 业数据处理活动符合法律法规和监 管要求。
通过引入AI技术，构建智能化中台，实 现业务、数据和技术的全面融合。
提升运营效率
借助中台的共享服务和标准化流程，降 低企业运营成本，提高运营效率。
加速创新迭代
通过中台提供的灵活可扩展的技术架构 ，支持企业快速响应市场变化，加速产 品和服务创新迭代。
增强企业竞争力
通过数字化转型和中台战略实施，提升 企业整体竞争力，实现可持续发展。
07
系统集成与测试方案
通用数据中台体系架构
通用数据中台体系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。
一个通用的数据中台架构应该如何构建？1.数据中台总体架构图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。
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。
2.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。
一文读懂数据中台技术架构
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。
2023-数据中台架构图集能力提升方案-1
数据中台架构图集能力提升方案一、引言在数字化时代，数据是企业发展的核心。
在传统的业务系统架构下，多个业务系统之间的数据孤岛问题严重，数据难以共享，难以形成统一的数据标准和数据治理规范。
这时，数据中台的概念便应运而生。
数据中台是基于数据集成、数据标准化、数据治理、数据分析、数据应用的理念，实现数据价值最大化，架构图集能力提升方案即是在数据中台架构下，实现数据的集成、标准化、治理、分析和应用的一套方案。
二、数据中台架构图集成方案数据中台架构图集成方案首要是实现数据的集成，数据中台需要支持多种数据集成方式，例如：ETL、ELT、API、数据同步等，确保多个数据源能够快速且准确的导入到数据中台中。
此外，在数据中台的架构设计上，应充分考虑数据流的设计，避免单点故障，充分确保数据的安全和可靠性。
三、数据中台架构图标准化方案在数据中台架构图中，数据的规范化是必不可少的。
在数据标准化方案中，需要考虑到数据命名规则、数据元数据、数据词典等因素，保证数据在整个数据中台平台的各个层级上拥有相同的标准和约定。
同时，数据标准化方案还包括数据质量的管理、监控和控制等方面的内容，通过对数据进行验证，确保数据的质量并提高数据的价值。
四、数据中台架构图治理方案数据中台的数据治理方案需要确保数据的安全和合规性。
数据治理包括对数据的批准、维护、监控和控制等方面的内容。
此外，需要有数据权限管理、数据备份和恢复、数据审计等措施来保障数据的安全和稳定。
五、数据中台架构图分析和应用方案数据中台架构图的分析和应用方案主要是用来发掘数据中所包含的价值，进行数据分析、数据挖掘等工作，为企业提供决策依据。
为了实现这一目标，需要将数据经过清洗、标准化和转换后，建立起数据仓库、数据挖掘和分析平台，然后进行业务分析和生产决策。
六、结论数据中台架构图集能力提升方案是企业数字化转型的关键之一，它帮助企业消除数据孤岛、提高数据使用效率、降低数据分析难度、提高数据管理模式等等，从而实现数据的价值最大化，为企业的数字化转型提供最大的助力。
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数据中台与企业架构
张靖笙
现在各行各业，大家都非常关心数字化转型该怎么转，数据中台该怎么建。
最近看来，不管主动还是被动，越来越多企业感受到数字化转型的迫切压力，于是数据中台的概念越炒越热。
关于数字化转型和数据中台，业界的声音不绝于耳，但当我听到有人把这两件事混为一谈的时候，我的感觉是异样的，我不否认两者有很大交集，但绝不能等同，毫无疑问，数字化转型是一个远比数据中台的内涵更宏大的命题，如果仅用数据中台的概念、方法和工具套用到数字化转型，这是一个片面得很明显的生搬硬套。
结合我自己的职业经验，企业架构（Enterprise Architecture，简称EA）可以说是更贴切数字化转型的方法工具，自上世纪八十年代以来，企业架构这个概念就在国际上日益流行，虽然架构师这个职业在我国也非常吃香，可就我自己的体会，意识和理解到企业架构重要性的企业组织在中国还不是太多。
这种局面正日益成为中国企业信息化普遍的瓶颈，联系到今天很多人争着要建的数据中台，没有企业架构的支撑，数据中台在企业将是怎样一个职能定位？要怎么发挥作用？与企业其他业务和管理工作是怎样的关系？如何有效衔接？这些问题就很难得到让大家都信服的回答。
自然很多人都会问企业架构到底是什么？简单来说，就是把企业看成一个信息系统的建模工具。
企业架构理论的提出和发展的确和信息系统有很深的历史渊源，20世纪80年代中期，当时还是IBM员工的John Zachman率先提出了“信息系统架构框架”的概念，从信息、流程、网络、人员、时间、基本原理等6个透视角度来分析企业，也提供了与这些视角每个相对应的6个模型，包括语义、概念、逻辑、物理、构件和功能等模型。
由于其杰出的开创性工作成果，Zachman被公认为是企业架构领域的开拓者。
但在当时，Zachman并没有明确的使用“企业架构”的概念。
虽然企业架构早期思想雏形来自信息技术领域的建模理论，20世纪80年代中期之前，虽然使用的理论和模型已经逐渐流行于各种信息系统的设计和开发，几乎只有学术界对企业再造或企业建模的思想感兴趣。
而让企业架构逐步在国际上得到广泛采纳的历史背景就是被称为第三次工业革命（工业3.0）的信息化与工业化相融合（在我国简称为两化融合），特别是在国际上，以美国和欧盟为首的发达国家已经为企业架构的推行制定了一系列强制性的法律法规，例如美国的Clinger-Cohen 法案、Sarbanes-Oxley 法案、欧盟授予公共合同的指令等等。
从世界先进国家的发展经验和示范作用来看，企业架构的采纳和推行，是经济、社会、商业发展到一定阶段的必然产物。
随着经济社会信息化程度的加深，企业如何建立有效机制使IT与业务融合，即通过更好的IT运营，产生相应的业务价值，提高核心竞争力成为企业迫在眉睫的商业问题。
数字化转型的实质是第三次工业革命以来，包括今天正在发生的第四次工业革命，社会经济的发展需要每一个企业融合数字化技术所做的持续组织变革，要确保组织变革的成功，首先就要建立一整套有效管理变革的方法体系，而这种方法体系又离不开数字化信息技术的融入和支撑，正是这些历史发展规律的客观要求导致融合了战略发展、业务以及 IT 系统的企业架构（EA）应运而生。
我们可以看到，今天无论是服务于打赢信息化条件下战争的国防建设，服务于智能制造的数字孪生(Digital twin)、基于模型的企业(MBE)，服务于教育体制改革的教育信息化2.0，服务于政务流程再造的数字政府，服务于银行4.0的金融科技，包括本文所论述的数据中台，背后都有企业架构的影子，企业架构为什么能做到这点？在笔者看来，简单来说就是有效地使用了纸上谈兵的方法（架构），帮助各种形态的组织（企业）打赢高度变化的环境中的各种斗争（变革）。
TOGAF（开放组体系结构框架）将“企业”定义为有着共同目标集合的组织的聚集。
例如，企业可能是政府部门、一个完整的公司、公司部门、单个处/科室，或通过共同拥有权连接在一起的地理疏远的组织链。
在“企业架构”上下文中，“企业”这一术语不仅可用来表示整个企业（包含所有信息和技术服务、流程和基础设施），而且可以表示企业内的一个特定领域。
自古以来，战场上令行禁止纪律严明的军队才有战斗力，强调军人对上级命令的绝对服从，而今天任何一个组织都处在一个内外部高度变化的环境之中，特别是信息化条件下的企业内部活动常常要扩展到包含伙伴、供应商和客户的参与，组织边界已经越来越模糊，还依赖传统行政指令手段已经越来越难以管好理顺新时代企业内部各种复杂的利益关系，如何依赖信息技术建立新的组织秩序，定义共同目标、建立价值共识，在这个基础上组织协调各种要素和资源采取一致行动，这样的组织的工作安排才有执行力。
打赢信息化条件下的战争与办好数字经济市场条件下的企业，都需要高效及时的运筹帷幄，只有融合运用各种资源和要素才能达到组织的目标，这样以来，基于数据的纸上谈兵（架构建模）功夫还真不能少，否则还没动起来就乱套了，或者根本不知道该从何开始动。
企业有效使用信息技术和其中的数据资源，不但是重要的生产力要素，更是构筑新型生产关系不可或缺的载体，从这个角度我们就可以看清楚企业架构为今天数字化组织变革所发挥的不可取代的中枢和桥梁作用。
如果说企业架构是战略层面的调兵遣将，那么所谓的前、中、后台就是要落到战术层面的具体系统方案设计工作了。
那具体到数据中台，到底和企业架构是怎么一个关系呢？如上所述，两者是企业整体战略布局和具体战术制定的关系，定位上不一样，概念上当然不能等同，我们特别需要注意一点，每一个企业组织的战略发展道路是不一样的，所以每个企业的企业架构都是不一样的，但数据中台里面很多方案内容具备技术手段上的通用性，所以我们看到很多雷同的数据中台架构图就不奇怪了。
最近我在业界看到有把数据中台定位成数字化转型中枢这样的言论，由于我不认同把企业架构和数据中台混为一谈，所以对于这样的说法也不敢苟同。
根据笔者的理解，数据中台更像是把企业架构中数据架构规划的主体内容，从运营和管理数据资源的角度采纳部分业务架构、应用架构和技术架构的内容和建模方法，向系统建设实施更进一步的落地设计方案
从这个角度我们理解数据中台和企业架构的关系和相互作用就比较明白了，如果我们没有企业架构的支撑就去张罗搞数据中台，最后数据中台会沦为企业各种信息系统的其中一个，很多关于数据治理和运营的想法缺乏推动有关组织变革的执行力，必然造成这个系统与企业现实业务流程和工作环境的脱节，时间长了数据中台作为一个信息系统的效力和价值也将大打折扣，逐渐沦为鸡肋摆设，严重的会成为矛盾丛生的问题中心，这样又如何还有能力推动数字化转型？
而翻过来说，今天我们任何一个组织再搞企业架构如果不考虑数据中台的要求，那么数字化转型所强调的“组织从业务数据化到数据业务化”也就缺乏了关键一招的落地方案，再漂亮的企业架构都极有可能变成高高挂起的纸上谈兵！
（此稿完成于2020年3月13日，如需引用请注明出处）。