数据中台的技术架构和方法论
高校图书馆数据中台建构研究——以中国矿业大学图书馆为例
T U S H U G U A N X U E K A NN O .8，2023图书馆学刊2023年第8期高校图书馆数据中台建构研究——以中国矿业大学图书馆为例鲍劼李丕仕尹良伟王静（中国矿业大学图书馆，江苏徐州221116）[摘要]为解决高校图书馆资源分散、数据缺乏治理、业务系统孤立等问题，借鉴数据中台这一新的架构理念，研究高校图书馆数据中台建设的技术框架和关键技术。
以中国矿业大学图书馆为例，构建高校图书馆数据中台的功能架构，以期实现资源统一管理、数据集中治理、业务系统高效交互，为智慧图书馆建设赋能，提升图书馆精准化服务水平、优化资源建设和实现科学管理。
[关键词]大数据数据中台高校图书馆数据治理[分类号]G 258.6*本文系国家社会科学基金项目“基于数字孪生的高校智慧图书馆数据治理模式及机理研究”（项目编号：22B T Q 023）的研究成果之一。
2020年4月，中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出，把数据作为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。
2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，标志着数据已成为社会和经济发展的驱动力。
以上政策表明数字中国全面建设时代的来临，数据要素的作用越来越大，要充分激活数据要素的潜能，为经济发展赋能。
高校图书馆的数据作为我国海量数据的重要组成部分，为高校教学科研、科技创新提供强有力的支撑保障，充分发挥这些海量数据规模和丰富应用场景的优势，是图书馆当下的重要任务。
资源系统分散孤立、数据缺乏治理，业务系统孤立是高校图书馆普遍存在的问题。
数据中台提供了一种新的架构理念，实现数据的高效应用、共享和价值最大化，以及各业务系统的连接和交互[1]。
笔者以中国矿业大学图书馆为例，探讨高校图书馆数据中台建设，以期实现资源统一管理、数据集中治理、业务系统高效交互，为高校图书馆建设赋能，推进高校图书馆智慧化发展。
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。
数据中台建设方案
数据中台建设方案目录1. 数据中台建设概述1.1 数据中台的定义1.2 数据中台的重要性2. 数据中台建设的关键步骤2.1 数据采集与清洗2.2 数据存储与管理2.3 数据应用与分析3. 数据中台建设的技术架构3.1 数据集成技术3.2 数据存储技术3.3 数据计算与分析技术4. 数据中台建设的挑战与解决方案4.1 数据安全与隐私保护4.2 数据质量与一致性4.3 组织架构与文化变革---数据中台建设概述数据中台是指将企业内部的数据资源整合、聚合，形成一个统一的数据服务枢纽，为各类业务系统提供数据支持和服务。
数据中台的建设旨在提高数据的利用率和价值，推动数字化转型和业务创新。
数据中台的重要性在于它能够解决数据孤岛问题，避免数据孤立在各个业务系统中无法流通和共享的情况。
通过建设数据中台，企业能够实现数据的集中管理和统一规划，提高数据的质量和可信度，从而为决策提供更加可靠的数据支持。
数据中台建设的关键步骤数据中台建设的关键步骤包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据应用与分析。
首先，企业需要对内部和外部数据进行采集和清洗，确保数据的准确性和完整性；然后，将清洗后的数据存储在统一的数据仓库中进行管理；最后，通过数据应用和分析，挖掘数据潜在的商业价值，并为业务决策提供支持。
数据中台建设的技术架构数据中台建设的技术架构包括数据集成技术、数据存储技术和数据计算与分析技术。
数据集成技术主要负责将多源数据进行整合和转换；数据存储技术主要负责数据的存储和管理；数据计算与分析技术主要负责对数据进行挖掘和分析，为业务决策提供支持。
数据中台建设的挑战与解决方案数据中台建设面临的挑战包括数据安全与隐私保护、数据质量与一致性、组织架构与文化变革。
为了解决这些挑战，企业需要建立完善的数据安全管理体系，加强数据质量监控和控制，同时进行组织架构和文化变革，推动整个企业向数据驱动转型。
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。
数据中台的建模方法论-概述说明以及解释
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。
数据中台应用技术方案介绍
前台敏捷开发，战略创新
后台数据开发，稳步前进
Data API
快速提供服务 高性能搞安全
优化数据模型 提升数据质量
数据中台产品特点
数据中台本身是好产品通用的数据中台产品（与业务中台不同）
1、集装箱——海陆联运的解决方案：在集装箱出来之前，货物都是混装的，装的少不说，还得倒腾。所以码头通常会聚集大 量的搬运工。集装箱出来之后，一个集装箱内装一种货物，一艘船可以随便装。而且集装箱非常标准化，可以随便装。
银行业数据中台的核心内容
数据API（数据加工厂或者Open API）狭义上来讲，Data API是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过API的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台、让前台开 发自行使用数据。数据API的重要体现方式是数据产品或者数据资产
广义来讲，数据中台是以应用场景为出发点构建的数据服务体系，包括 了组织架构、流程制度、数据、工具和服务
银行数据中台的的演化历程
数据文件/Excel
少量数据
记录业务情况统计类需求
数据仓库/集市
较多数据
长期历史业务主题整合分析报表即服务
大数据平台
异构数据
异构数据多平台报表、预测数据集即服务
数据业务 化
数据产品数据服务数据资产数据API即服务
统计
分析
业务驱动
数据中台
从业务数据化到数据业务化
数据中台是数据建设发展到一定阶段的产物，是业务数据化到数据业务化的必然发展阶段在某个维度上他们为业务产生的价值有不同的侧重数据中台距离业务更近，能更快速响应业务和应用开发的需求
NO2.施行与资产相结合的全面标准基于全行数据模型资产，提供便捷检索浏览数据 标准信息能力。提供基于标准主题的全局数据分布概览，支持由 粗到细粒度的标准落地信息展示。
《云原生数据中台 架构 方法论与实践》读书笔记思维导图
13.2 应用开 2
发工具
3 13.3 3种典
型的数据中台 应用
4 13.4 数据中
台应用的开发 和管理
5 13.5 本章小
结
14.1 数据门户出 现的背景
14.2 硅谷的数据 门户建设
14.3 数据门户的 定位及功能
14.4 数据门户的 实现原理
14.5 数据门户的 社交属性
14.6 数据应用的 自助及协同工作
第18章 物联网 领域数据中台建
设
16.1 建设背景
16.2 组织架构调 整
16.3 建设过程 16.4 体系架构
16.5 数据治理
16.6 数据应用产 品
16.7 EA“数据 中台”功能总结
16.8 本章小结
Hale Waihona Puke 17.1 零售行 1业的数字化转 型
17.2 零售行 2
业数据中台解 决方案
3 17.3 零售行
04
第四部分 数据中台案 例分析
本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理 这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部 门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫 需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到 8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。 各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤 岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
2023-数据中台架构及应用解决方案-1
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
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。
数据中台（方法论篇）
数据中台（⽅法论篇）从上⼀篇⽂章我们知道数据中台是什么，解决什么问题，有什么价值，要做些什么，接下来我们去了解下通过什么⽅法来指导实施数据中台。
数据中台既不是⼀项技术，也不是⼀款产品，⽽是⼀套⽅法论，或者说是企业的⼀套战略，其本质是企业运营思路和模式的转变。
数据中台并不是购买⼀套产品就能实现的，成功的数据中台战略的实施不仅需要⼯具和产品的⽀持，更需要公司架构和流程层⾯的配合。
数据中台建设过程本⾝需要⼀整套的⽅法论来指导，包括实施路线、技术架构、组织⽅式、⼈员协作等各个⽅⾯的指导⽅针。
这⼀套⽅法论的核⼼原则是：业务驱动，使⽤可衡量的成果激发⾃主积极性；敏捷式的实施和迭代，快速落地和见效；强调规范的制定和⼯具的使⽤，可持续发展。
数据中台本质上是符合⼀定规范的⼤数据平台和数据仓库体系。
这些规范总结为OneID、OneModel、OneService、TotalPlatform和TotalInsight。
建设符合这些规范的数据中台，最重要的是建设时遵循⼀个合理的⽅法论，采⽤⼀个合理的体系架构。
在⽅法论中，最主要的思想是业务驱动，数据赋能，快速落地，⼩步快跑。
在说数据⽅法论之前，我们看看阿⾥巴巴的数据中台。
阿⾥数据中台OneData1.阿⾥数据中台从阿⾥巴巴数据中台全景图中我们看到，阿⾥的数据中台主要由四个部分组成：数据资产管理IPaaS、数据中台DaaS、数据研发平台IPaaS、计算与存储平台IaaS。
（1）数据资产管理IPaaS数据资产管理其核⼼是基于元数据管理技术实现数据资产的“可看、可找、可⽤”，主要提供资产地图、资产分析、资产管理、资产应⽤、资产运营等功能。
通过数据地图让数据管理和使⽤者，清楚的知道企业都有哪些数据，这些数据存在什么地⽅，数据被谁管理，如何获取等等；资产分析是利⽤BI技术对数据资产进⾏统计分析，并提供可视化服务，例如：按主题、类型的统计数据资产数量、数据资产的质量和数据资产的使⽤情况等；资产管理可以理解为对元数据的管理，包括元数据的增删改查；资产应⽤可以理解为通过元数据管理提升数据资产的利⽤率，⽐如：数据资产的热度分析、全链分析、影响分析等；⽽资产运营严格意义上说不能是⼀个功能，⽽是为了提升数据资产质量和使⽤效率的⼀系列措施，可能涉及组织、制度、绩效考核等等⽅⾯。
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
数据中台组成及技术架构设计
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。
2023-数据中台总体技术构建方案-1
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。
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数据中台的技术架构和方法论
建设企业的数据化引擎
目录
1.前言 (3)
2.为什么大家开始建设数据中台？ (3)
3.什么是数据中台？ (5)
4.数据中台包含什么？ (9)
4.1. 数仓体系 (9)
4.2. 数据服务集 (10)
4.3. BI 平台 (11)
1.前言
数据中台最早是阿里提出的，但真正火起来是2018 年，我们能感受到行业文章谈论数据中台的越来越多。
大量的互联网、非互联网公司都开始建设数据中台。
为什么很多公司开始建设数据中台？尽管数据中台的文章很多，但是一千人眼里有一千个数据中台，到底什么是数据中台？数据中台包含什么？2017 年开始，当网易严选有了一定量的数据，我们就开始规划建设我们的数据中台，目前我们已经完成了数据中台体系的搭建，我将根据我们建设数据中台的经验和方法论试图解答上面这些问题。
2.为什么大家开始建设数据中台？
2018 年开始，朋友圈里讲数据中台的文章开始逐渐变多，当然拿着手机看世界并不一定看到真实的世界。
我也跟各个行业的一些大公司的CIO 交流，发现很多行业的大公司都开始组建大数据团队，建设数据中台。
结合文章和交流获取的信息，我切身感受到宏观经济对技术的影响。
2018 年开始经济下行，生意不好做了，粗放的经营已经不行了，越来越多的企业想通过数据驱动来进行精细化的运营和数据化转型。
如上图所示，企业需要数字化转型，需要更多的触点去跟自己的用户/ 客户建立联系，很多企业就需要做自己的公众号、小程序(各家的小程序) 甚至app。
我们希望用户更容易找到我们的商品/ 服务，我们就需要搜索。
我们希望用户更多的浏览/ 使用我们的商品/ 服务就需要推荐。
我们维护用户/ 客户的生命周期，根据生命周期采取不同的营销动作，就需要CRM。
我们需要拉来更多的新用户，就需要投放广告，为了更好的投放效果，我们需要建设我们的DMP。
当我们生意做大，我们需要对抗黑产(羊毛党)，让我们的优惠能让真正的用户享受，我们需要风控。
这一切都需要底层大数据的支持。
企业需要精细化运营，就需要不断的提升运营的频次(如下图所示) 和粒度。
我们需要把运营的节奏提升到周级、天级甚至实时。
我们随时随地了解我们企业经营状况，需要不断的更精细(细粒度) 的分析我们的业务，快速做出业务决策。
我们就需要能够快速地构建大量的BI 报表，在一些重要的节点(大促) 时，甚至需要盯着数据大屏。
如果我们有能力，还可以建设场景化的数据产品来支持业务的决策。
这一切都需要底层大数据的支持。
如何快速地利用底层大数据的支持，让我们的数据化转型、精细化运营能够高频的迭代，这就需要我们的数据中台提供强有力的支持。
这里也提醒一点，当我们需要大规模的数据应用时(搜
索/ 推荐/BI 报表…)，我们才需要构建数据中台。
因为建设数据中台的投入大。
打个比方，当我一家人要吃饭，我自己买菜，在自己的厨房用普通的厨具自己做就好了，如果是富士康，几万几十万人吃饭，就需要建食材的加工配送中心(类比数据中台)。
本质上是“需求规模量级的变化，导致解决方案的质变”。
所以我们看到的，基本是大公司在建设数据中台。
尽管你们可能现在不适合建设数据中台，但数据中台的思想大家都可以借鉴。
小结一下，当企业需要数据化转型、精细化运营，进而产生大规模数据应用需求的时候，就需要建设数据中台。
3.什么是数据中台？
这是一个千人千面的问题。
我们的定义是“数据中台是高质量、高效赋能数据前台的一系列数据系统和数据服务的组合”。
因为规范最终是在系统和服务中落地的，所以定义中就没有包含规范部分。
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。
我们来看下面网易严选数据体系的图就更清楚数据中台的定位了。
数据中台的下层是数据平台，数据平台主要解决跟业务无关的问题，主要是大数据的存储和计算问题。
数据中台的上层就是数据前台，主要包括BI 报表、数据产品和业务系统。
数据中台首先赋能分析师通过BI 报表的形式来驱动业务精细化运营。
如下图所示，基于数仓里已经半加工好的数据，分析师使用严选有数敏捷BI 平台可以快速的根据业务需求进行数据可视化和数据分析。
严选有数现在每周的UV 超过800，每天报表浏览次数超过12w，目前的图表数超过7W。
对于一个事业部级的BI 平台，应该算是一个非常好的成绩。
这里特别感谢下我们的分析师团队，她们的辛勤工作才会有这样的成绩。
数据中台还会赋能业务系统开发通过统一查询服务(主要是统一查询服务和标签服务) 来辅助业务过程中的决策。
基于数仓里面加工好的数据模型，业务系统开发人员使用统一查询服务获取到的模型数据在业务系统中增加辅助决策功能。
比如供应商系统需要对供应商进行评级，供应商评级需要供应商的商品销售数据、评论数据、退货数据、质量数据，供应商采购的交期数据等等。
数仓会根据这些数据加工模型，供应商系统可以通过统一查询获取模型在供应商系统中使用。
在严选，统一查询服务已经接入了67 个应用、670 个模型、每天有300w 的调用。
我们自己做的数据产品（如下图所示），基本会用到我们数据中台所有的能力支持，包括统一查询服务、标签服务、指标监控服务、数据产出服务等数据服务，也会使用严选有数创建BI 报表挂载到数据产品中。
4.数据中台包含什么？
从上文的图中，我们已经初步了解了数据中台包含了哪些系统和服务。
概括来说，数据中台包含数仓体系、数据服务集和BI 平台。
4.1.数仓体系
数仓体系是数据中台的核心，数据是新能源，是生产资料。
数仓体系包含数仓和一系列的管理系统，用来管理数据，保证数据的完整、一致和准确。
数仓体系的构成和关系，如下图所示。
数仓是数仓体系的核心，也是整个中台的核心。
数仓的开发和存储，主要依赖网易猛犸数据平台(希望详细了解的，可以搜索网易猛犸)。
夸父- 埋点管理系统和精卫- 数据填报系统从供应侧保障数据的完整性和质量。
埋点数据由于来源广(web 端、ios、android、小程序等)、链路长、格式(日志的scheme 约束) 等问题，一直是数据质量的重灾区。
夸父- 埋点管理系统提供了埋点的管理、埋点流程协同和埋点测试，提供了埋点日志的scheme，保障了埋点数据质量。
精卫- 数据填报系统提供数据导入
数仓及导入时的验证功能，提升数据的完整性。
整个电商的业务过程非常多，所有业务过程都线上化的过程非常漫长。
当我们下游的数据应用需要某个业务过程的数据，而这个业务过程还没有线上化时，就可以通过精卫- 数据填报系统导入数据到数仓，下游就可以使用这份数据。
仓颉- 指标管理系统和燧人- 指标地图是从需求侧提升数据(指标) 的一致性。
仓颉- 指标管理系统顾名思义是管理指标定义，在提供指标统一管理的同时，提供了指标定义规范的约束。
数据开发可以根据指标定义里的指标口径来进行指标开发。
燧人- 指标地图是提供给业务方查看当前的指标分类与指标定义。
数仓开发本身要解决的核心问题是质量和效率(所有开发也都需要解决)，无论是质量和效率都需要好的架构设计。
北斗- 数仓设计管理系统就是来完成数仓设计。
数仓的开发原本总是非常的经验化，很多知识都是存在数据开发的脑子里。
我们通过北斗- 数仓设计管理系统来推行数仓先设计再开发，通过北斗- 数仓设计管理系统将数仓开发的经验知识化、标准化、工具化。
数据质量中心(如下图所示) 提供全链路的数据保障体系，提供任务监控、数据监控、应用监控、影响范围评估和恢复的支撑。
4.2.数据服务集
数据服务主要是数据场景下的解决方案的沉淀。
数据服务集极大的加速了数据应用开发效率。
核心的数据服务是统一查询服务和标签服务，提供指标模型和标签模型对数据应用系统(业务
系统和数据产品) 的统一配送。
统一查询服务核心提供表转接口和数据网关的功能。
数仓管理的是数据模型表，通过统一查询，数据应用系统就可以通过接口的形式来访问数据模型表。
统一查询服务是数据体系和数据应用系统之间的总网关，需要提供模型级限流、熔断等网关功能。
4.3.BI 平台
BI 平台我们用的是严选有数，也就是在网易有数在严选的版本。
网易有数是一款敏捷BI 平台，在设计上通过以终为始的设计理念和类PPT 操作模式，在保障灵活性的基础上，提供了极大的操作便利。
想进一步了解的，可以搜索网易有数。
在性能方面，我们结合数据产出服务做的基于数据产出的缓存策略极大地提升了报表的性能。
图表首访缓存命中率基本稳定在100%，整体缓存命中率超过80%。
数据中台的内容非常长，本文非常概括的从严选实践介绍了数据中台。
总结一下：当企业需要数据化转型、精细化运营，进而产生大规模数据应用需求的时候，就需要建设数据中台。
数据中台是高质量、高效赋能数据前台的一系列数据系统和数据服务的组合。
数据中台包含数仓体系、数据服务集和BI 平台。