黑狐家游戏

数据中台技术架构一般包含哪些层,数据中台技术架构

欧气 3 0

《解析数据中台技术架构:构建企业数据智能的核心框架》

一、引言

在当今数字化时代,数据已成为企业最重要的资产之一,数据中台作为一种创新的数据管理和利用模式,能够有效地整合企业内分散的数据资源,为企业提供统一的数据服务,从而支持企业的数字化转型和创新发展,了解数据中台的技术架构对于深入理解其功能和价值至关重要。

数据中台技术架构一般包含哪些层,数据中台技术架构

图片来源于网络,如有侵权联系删除

二、数据中台技术架构的一般层次

1、数据采集层

- 数据来源的多样性

- 在企业中,数据的来源极为广泛,从传统的业务系统如企业资源计划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统,到新兴的物联网(IoT)设备、社交媒体平台等,ERP系统中包含了企业的生产、采购、销售等核心业务数据,这些数据反映了企业的运营状况,制造业企业的ERP系统中的生产订单数据、库存数据等,CRM系统则聚焦于客户信息,包括客户的基本资料、购买历史、客户反馈等,这些数据对于企业了解客户需求、优化营销策略具有重要意义。

- 物联网设备产生的数据量巨大且实时性强,智能工厂中的传感器会不断采集设备的运行参数,如温度、压力、转速等,这些数据可以用于设备的故障预测和维护,社交媒体平台上的数据,如用户的评论、点赞、分享等,能够反映消费者的态度和市场趋势。

- 采集工具和技术

- 对于不同来源的数据,需要采用不同的采集工具和技术,对于关系型数据库中的数据,可以使用ETL(Extract,Transform,Load)工具进行抽取,使用开源的Kettle工具,它能够方便地从MySQL、Oracle等数据库中抽取数据,并进行必要的转换,如数据格式的统一、数据清洗等操作,然后将数据加载到数据中台的存储层。

- 在采集日志数据方面,Flume是一种常用的工具,它可以高效地收集、聚合和移动大量的日志数据,对于实时数据采集,如物联网设备产生的实时数据,Kafka是一个流行的分布式流处理平台,它可以接收来自各个数据源的实时消息流,保证数据的顺序性和可靠性,为后续的实时数据处理提供基础。

2、数据存储层

- 存储类型

- 数据中台的存储层需要支持多种存储类型以满足不同的数据需求,关系型数据库仍然是存储结构化数据的重要方式,如MySQL、Oracle等,这些数据库适用于存储企业的核心业务数据,如用户信息、订单信息等,因为它们具有严格的数据一致性和事务处理能力。

- 非关系型数据库(NoSQL)在数据中台存储中也占据重要地位,MongoDB适合存储半结构化数据,如JSON格式的文档数据,它具有灵活的数据模型,能够方便地存储和查询复杂结构的数据,HBase是一种分布式的列式存储数据库,适用于存储海量的稀疏数据,在大数据场景下有很好的性能表现。

- 数据湖是一种新兴的存储理念,它可以存储原始的、未经处理的数据,数据湖中的数据可以是结构化、半结构化或非结构化的,企业可以将从各种数据源采集到的原始数据存储在数据湖中,然后根据不同的需求进行数据处理和分析。

数据中台技术架构一般包含哪些层,数据中台技术架构

图片来源于网络,如有侵权联系删除

- 数据管理和组织

- 在存储层,数据的管理和组织是关键,需要建立有效的数据目录,以便用户能够快速找到所需的数据,数据的分区和索引策略对于提高数据查询效率至关重要,在Hive中,可以根据日期、地区等维度对数据进行分区,当查询特定日期或地区的数据时,可以大大减少数据扫描量,提高查询速度,数据的安全性和备份恢复策略也需要在存储层得到保障。

3、数据计算层

- 批处理计算

- 批处理计算是数据中台处理大规模数据的传统方式,Hadoop MapReduce是一种经典的批处理计算框架,它将大规模数据集分解成多个小的数据集,在集群中的多个节点上并行处理,然后将结果汇总,在对企业的历史销售数据进行分析时,如计算月度、年度销售额等统计指标,可以使用MapReduce框架进行批处理计算。

- Spark是一种更为高效的批处理计算引擎,它采用内存计算技术,相比于MapReduce,在处理速度上有很大的提升,Spark可以处理多种数据源,并且提供了丰富的编程接口,如Scala、Python、Java等,方便开发人员进行数据处理和分析任务。

- 实时计算

- 随着企业对实时数据处理的需求不断增加,实时计算在数据中台中的重要性日益凸显,Apache Flink是一种流行的实时计算框架,它可以对实时流数据进行低延迟、高吞吐量的处理,在电商企业中,对用户的实时订单流进行监控,实时计算订单的总量、订单的地域分布等指标,以便及时调整营销策略和库存管理。

- Storm也是一种实时计算框架,它具有简单的编程模型和高可靠性,适用于对实时性要求极高的场景,如金融交易系统中的实时风险监控。

4、数据服务层

- API服务

- 数据服务层通过API(Application Programming Interface)为企业内的各个应用系统提供数据服务,企业的移动应用可能需要获取用户的基本信息、订单信息等数据,数据中台可以通过API将这些数据提供给移动应用,API的设计需要遵循一定的规范,如RESTful API规范,以保证接口的易用性和可扩展性。

- 数据中台的API服务可以根据不同的用户权限和业务需求提供不同的数据访问权限,普通用户可能只能获取自己的订单信息,而管理员用户可以获取所有用户的订单信息进行统计和管理。

数据中台技术架构一般包含哪些层,数据中台技术架构

图片来源于网络,如有侵权联系删除

- 数据可视化服务

- 数据可视化是将数据以直观的图形、图表等形式展示给用户的重要方式,数据中台可以提供数据可视化服务,将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给业务人员,使用Tableau、PowerBI等工具,将销售数据以柱状图、折线图等形式展示,帮助业务人员快速了解销售趋势、市场份额等信息。

- 自助式数据探索服务也是数据服务层的一部分,业务人员可以通过简单的操作,如拖拽、查询等方式,自行探索数据中台中的数据,进行临时的数据分析和挖掘,而不需要依赖数据工程师或分析师的帮助。

5、数据安全与治理层

- 数据安全

- 在数据中台架构中,数据安全是至关重要的,需要对数据进行加密存储和传输,防止数据泄露,在数据存储时,可以采用对称加密或非对称加密算法对敏感数据进行加密,在数据传输过程中,使用SSL/TLS协议保证数据的安全传输。

- 用户认证和授权也是数据安全的重要方面,只有经过认证的用户才能访问数据中台,并且根据用户的角色和权限进行数据访问授权,数据分析师可能具有更多的数据查询和分析权限,而普通业务人员的权限则相对有限。

- 数据治理

- 数据治理包括数据标准的制定、数据质量的管理等方面,需要建立统一的数据标准,如数据的命名规范、数据格式规范等,在企业中,所有的日期字段都应该采用统一的格式,如“YYYY - MM - DD”。

- 数据质量管理涉及数据的准确性、完整性、一致性等方面,通过数据清洗、数据验证等手段提高数据质量,在数据采集过程中,对采集到的数据进行格式验证和逻辑验证,剔除无效数据,保证数据中台中的数据质量。

三、结论

数据中台技术架构涵盖了从数据采集到数据安全与治理的多个层次,每个层次都发挥着不可或缺的作用,通过构建合理的数据中台技术架构,企业能够有效地整合数据资源,提高数据的利用效率,为企业的数字化转型提供强大的数据支持,从而在激烈的市场竞争中取得优势,随着技术的不断发展,数据中台技术架构也需要不断地演进和优化,以适应企业日益增长的业务需求和数据管理需求。

标签: #数据中台 #技术架构 #层级 #包含

黑狐家游戏
  • 评论列表

留言评论