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《解析大数据中台典型架构:构建数据驱动的智慧中枢》
大数据中台架构概述
大数据中台是企业在数字化转型过程中,为了高效整合数据资源、提供数据服务、驱动业务创新而构建的一种数据架构体系,它处于企业数据资源与业务应用之间,起到承上启下的桥梁作用。
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(一)数据采集层
1、多源数据接入
- 大数据中台需要从各种数据源采集数据,这些数据源包括企业内部的业务系统(如ERP、CRM等)、传感器设备、日志文件等,还包括外部的社交媒体数据、合作伙伴数据等,一家电商企业需要从自身的订单管理系统采集订单数据,从物流系统采集物流信息,同时从社交媒体平台采集用户对产品的评价等信息。
- 为了实现多源数据接入,通常会采用多种数据采集技术,对于关系型数据库,可以使用JDBC、ODBC等接口进行数据抽取;对于日志文件,可以使用Flume等工具进行实时采集;对于物联网设备的传感器数据,可以通过MQTT等协议进行数据传输和采集。
2、数据预处理
- 在采集数据的同时,需要对数据进行一些初步的处理,这包括数据清洗,去除数据中的噪声、重复数据和错误数据,在采集用户注册信息时,可能会存在用户误填的情况,需要通过数据清洗将不符合格式要求或明显错误的数据进行修正或删除。
- 数据预处理还包括数据转换,例如将不同格式的数据转换为统一的格式,以便后续的存储和分析,比如将日期格式从“MM - dd - yyyy”转换为“yyyy - MM - dd”。
(二)数据存储层
1、分布式文件系统
- Hadoop Distributed File System (HDFS)是大数据中台常用的分布式文件系统之一,它具有高容错性、高扩展性等特点,适合存储大规模的数据集,在处理海量的用户行为日志数据时,HDFS可以将这些数据分散存储在多个节点上,提高数据的存储和读取效率。
- 除了HDFS,还有Ceph等分布式文件系统也可用于大数据中台的数据存储,企业可以根据自身的需求和技术架构进行选择。
2、数据仓库与数据湖
- 数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持企业的决策分析,在大数据中台架构中,数据仓库通常采用分层架构,如ODS(操作数据层)、DW(数据仓库层)、DM(数据集市层)等,在银行的大数据中台里,数据仓库可以存储客户的基本信息、账户交易信息等,通过对这些数据的分析为银行的风险管理、市场营销等业务提供支持。
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- 数据湖则是一种更灵活的数据存储方式,它可以存储结构化、半结构化和非结构化数据,企业可以将原始数据以低成本的方式存储在数据湖中,然后根据不同的业务需求进行数据的加工和分析,科技公司可以将从各种渠道获取的研发数据、用户反馈数据等存储在数据湖中,以便随时挖掘其中的价值。
(三)数据计算层
1、批处理计算
- Apache Hadoop的MapReduce是经典的批处理计算框架,它通过将大规模数据集分解成多个小的数据集,然后在多个计算节点上并行处理这些小数据集,最后将结果汇总,在计算企业全年的销售数据统计时,MapReduce可以高效地处理大量的销售订单数据,计算出每个地区、每个产品的销售额、销售量等统计指标。
- 随着技术的发展,Spark等新一代的批处理计算框架也逐渐得到广泛应用,Spark相比MapReduce具有更高的计算效率,它基于内存计算,可以减少数据的读写磁盘操作,从而提高计算速度。
2、流处理计算
- 对于实时性要求较高的数据处理场景,如金融交易监控、工业设备的实时状态监测等,需要采用流处理计算框架,Apache Flink和Apache Storm是常用的流处理计算框架。
- 以电商平台的实时订单监控为例,流处理计算框架可以实时获取新产生的订单数据,对订单金额、订单数量等指标进行实时统计和监控,一旦发现异常订单(如订单金额过大或过小),可以及时发出警报并采取相应的措施。
(四)数据服务层
1、数据API开发
- 大数据中台需要将处理后的数据以API的形式提供给业务应用,这些API可以根据不同的业务需求进行定制开发,为企业的移动应用开发用户画像API,该API可以根据用户的历史行为数据、基本信息等,返回用户的兴趣爱好、消费能力等画像信息,以便移动应用为用户提供个性化的服务。
- 在开发数据API时,需要考虑API的安全性、稳定性和易用性,采用合适的身份验证和授权机制,确保只有授权的用户或应用能够访问数据API;要对API进行性能优化,提高API的响应速度。
2、数据共享与交换
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- 大数据中台不仅要为企业内部的业务应用提供数据服务,还要支持企业与外部合作伙伴的数据共享与交换,企业与供应商之间可能需要共享库存数据、订单需求数据等,以便更好地进行供应链管理。
- 为了实现数据共享与交换,需要建立统一的数据标准和规范,采用合适的数据交换格式,如JSON、XML等,同时要对数据进行加密和脱敏处理,保护企业的敏感数据。
(五)数据治理层
1、数据标准管理
- 建立统一的数据标准是大数据中台数据治理的基础,这包括数据的命名规范、数据格式规范、编码规范等,在企业的客户数据管理中,规定客户的姓名采用“姓+名”的格式,性别编码为“0表示男,1表示女”等。
- 数据标准管理需要通过制定数据标准文档、建立数据标准管理平台等方式来实现,对企业内部的各个部门和业务系统的数据进行统一的标准规范,提高数据的一致性和准确性。
2、数据质量管理
- 数据质量直接影响到企业的决策和业务运营,数据质量管理包括数据的完整性、准确性、及时性等方面的管理,通过数据质量监控工具,定期检查订单数据中的必填字段是否完整,订单金额是否准确,订单数据是否及时更新等。
- 对于发现的数据质量问题,需要建立数据质量问题的处理流程,及时进行数据修复和改进,要建立数据质量评估体系,对数据质量进行量化评估,以便持续改进数据质量。
3、数据安全管理
- 大数据中台存储和处理大量的企业核心数据,数据安全至关重要,数据安全管理包括数据的加密、访问控制、数据备份与恢复等方面,对企业的用户密码等敏感数据采用加密算法进行加密存储,通过访问控制列表(ACL)限制用户对数据的访问权限,定期对数据进行备份,以便在数据丢失或损坏时能够及时恢复。
大数据中台的典型架构通过各个层次的协同工作,实现了数据的采集、存储、计算、服务和治理等功能,为企业提供了一个高效、灵活、安全的数据平台,从而推动企业的数字化转型和业务创新。
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