【2024.7.18】 数据中台知识体系

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** 数据中台、数仓、大数据平台的区别******

1）数据中台VS数据仓库

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，目标是将数据能力渗透到各个业务环节，不限于决策分析类场景。数据中台持续不断地将数据进行资产化、价值化并应用到业务，而且关注数据价值的运营。

数据中台建设包含数据体系建设，也就是数据中台包含数据仓库的完整内容，数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化，以加快数据赋能业务的速度，为业务提供速度更快、更多样的数据服务。数据中台也可以将已建好的数据仓库当成数据源，对接已有数据建设成果，避免重复建设。当然也可以基于数据中台提供的能力，通过汇聚、加工、治理各类数据源，构建全新的离线或实时数据仓库。

2）数据中台vs大数据平台

大数据基础能力层：Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Elasticsearch等。在大数据组件上搭建的ETL流水线，包括数据分析、机器学习程序。数据治理系统。数据仓库系统。数据可视化系统。

数据中台应该是大数据平台的一个超集。在大数据平台的基础之上，数据中台还应该提供下面的系统功能：

• 全局的数据应用资产管理
• 全局的数据治理机制
• 自助的、多租户的数据应用开发及发布
• 数据应用运维
• 数据应用集成
• 数据即服务，模型即服务
• 数据能力共享管理
• 完善的运营指标

数据中台核心能力

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

1、汇聚整合（数据治理-数据整合和管理能力）

• 数据丰富和完善：多样的数据源进行合并和完善
• 管理易用：可视化任务配置、丰富的监控管理功能
• 数据集成运营：数据接入、转换、写入或缓存内部来源的各来源数据
• 数据目录与治理：用户可以方便定位所需数据，理解数据（技术/业务治理）
• 数据安全：确保数据的访问权限
• 数据可用：用户可简便、可扩展的访问异构数据，可用性和易用性高
• 部署灵活：本地、公有云、私有云等多种部署方式

2、提纯加工（数据资产化——数据提炼与分析加工能力）

• 完善的安全访问控制
• 完善的数据质量保障体系
• 规范的、紧密结合业务的可扩展的标签体系
• 面向业务主题的资产平台
• 智能的数据映射能力，简化数据资产生成

3、服务可视化（数据资产服务化能力）

• 提供自然语言等人工智能服务
• 提供丰富的数据分析功能
• 提供友好的数据可视化服务
• 便捷、快速的服务开发环境，方便业务人员开发数据应用
• 提供实时流数据分析
• 提供预测分析、机器学习等高级服务

4、价值变现

• 提供数据应用的管理能力
• 提供数据洞察直接驱动业务行动的通路
• 提供跨行业务场景的能力
• 提供跨部门的普适性业务价值能力
• 提供基于场景的数据应用
• 提供业务行动效果评估功能

数据中台要解决什么问题

1.指标口径不一致

通常表现在3个方面：业务口径不一致、计算逻辑不一致、数据来源不一致。

• 业务口径不一致：业务口径不一致的指标，应该要有不同的标识去区分，比如上面提到的销售额这一指标，明明口径是不一致的，但却没有区分，容易让业务误解。
• 计算逻辑不一致：业务口径的描述往往是一段话，但对于一些计算逻辑比较复杂的指标，一段话通常是描述不清楚的，如果碰巧两个相同业务口径的指标是不同的数据研发实现的，极有可能会出现计算逻辑不一致的情况。
• 数据来源不一致：对于部分指标，有多个数据源可供选择，如果数据源正好有些细微差异不被发现时，即使加工逻辑一样，也有可能结果不一致。另外，实时数据和离线数据也会有一定差异。

因此，要实现一致性，就要确保对同一个指标，只有一个业务口径，只加工一次，且数据来源必须一致。

2.烟囱式建设数据平台，大量源被浪费，响应速度慢

主要在于烟囱式的开发模式，使得数据复用性低，导致大量重复逻辑代码的研发，影响需求响应速度。

比如，两个指标都需要对同一份原始数据进行清洗，原则上来说，只用一个任务对原始数据做清洗，产出一张明细表，另一个指标开发时，便可直接引用已经清洗好的明细表，这样便可节省一个清洗逻辑的研发工作量。但现实往往是对同一份原始数据做了两次清洗。因此，要解决需求响应速度慢的问题，就要提升数据的复用性，确保相同数据只加工一次，实现数据的共享。

3.取数效率低

主要表现在两个方面，一方面是找不到数据，另一方面是取不到数据。要解决找不到数据的问题，就要构建企业数据资产目录，让数据使用者快速找到并理解数据。取不到数据的主要是非技术人员不会写SQL去提取数据，所以可以为其提供自助取数工具，使其简单快速的获取数据。

4.数据质量低

面对业务已经沉淀的大量数据，逐步形成了企业的数据资产。而这些数据资产如何成为可持续使用的，为企业带来价值的数据，需要数据治理进行提升数据质量，比如设计数据质量校验的规则和使用流程，设计数据管控权限，数据如何安全输出及共享的设计等，如何在整体上发挥出数据的协同效应，为业务提供更高价值的数据服务链路，数据中台可以将这些数据能力整合到一起，对业务端提供稳定的持续的服务能力。

数据中台架构

从数据处理与数据治理两个维度出发，可以设计一个解耦的数据中台体系架构。该数据中台体系架构具有一定的柔性，可按照企业应用需求进行组合，或者对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。

数据中台的通用体系架构如图 所示。该中台体系架构以减少功能冗余和提高功能复用为原则，把数据中台解耦为 6 个可以分别独立建设、演进的功能子系统。

数据结构与数据处理子系统是数据中台体系架构的核心，数据治理是提升数据价值的重要手段。该数据中台体系架构的通用性表现在以下几点：

（1）该数据中台体系架构综合考虑了数据中台的各种要素，参考这个架构进行建设可以有效提升数据资产价值，提供数据及服务的共享。

（2）参考这个数据中台体系架构，企业可以一次规划、分步实施。首先建设处理子系统及数据存储子系统，然后根据业务发展需求，逐步补充数据采集、数据安全及数据治理子系统。

（3）该数据中台由 6 个解耦的子系统组成。企业在立项建设时可以灵活组合，每个子系统单独招标建设，也可以把多个子系统合并招标建设。数据中台通用体系架构包含数据采集框架、数据存储框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架及数据运营框架等 6 大部分。

1）数据采集框架****

数据中台的采集框架应对纳入数据中台的各种源数据进行统一采集管理。数据采集框架中应提供多种数据采集方式，如文件传输协议采集、数据库采集、接口应用程序接入采集、流式采集及网络爬虫采集。

同时采集框架应按照数据采集规范对源数据进行预处理，从而去除明显不需要的数据及多余数据，并对采集过程进行管理。虽然数据中台的体系架构没有统一模板，但各企业数据采集框架基本一致。

2）数据存储框架

数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后数据经过处理框架加工，并接受数据治理框架的管理，同时也要接受数据安全管理框架的管理，最后开放的价值数据将通过数据运营框架对外提供数据服务。

数据中台的数据架构应该独立规划，并采用合理的技术架构对不同类型的数据进行存储。数据存储框架中，无论数据采用对象存储、块存储还是数据库存储技术，各种中台数据可按照上图所示分类管理。

源数据主要由采集框架进行管理，数据治理框架按照数据特征把数据简单分为结构化和非结构化数据两大类，而规范化分域数据则是数据治理框架对全量数据的规范化分域整理。宽表数据是数据关联的结果，利用宽表数据可以对人、事、地、物、组等对象进行完整的数据画像，同时宽表数据也可以作为上层模型数据的中间层数据。

元数据和标签数据都是对数据的描述，其中元数据用来对数据的客观属性进行表示，标签数据更倾向于管理者对数据的主观表述及等级划分，比如质量等级标签、安全标签、属性标签等。主数据需要在各系统间频繁更新、交换，且需要独立的存储空间进行维护管理。

3）数据处理框架

数据处理是每个数据应用的基本环节之一，经典的数据抽取、转换和加载（ETL）处理流程在数据采集预处理、数据整合、数据建模等多个地方均要使用。单独建设数据处理框架有利于数据处理工具组件的集中开发与管理，也有利于数据中台数据处理任务的协调与调度。

数据处理框架专门负责数据处理相关的任务，包括批处理、流处理、人工智能分析、数据清洗、数据交换及查询，此外数据处理的相关工具组件可在处理框架中配置。任务调度模块在数据处理框架中处于居中指挥的作用，并对运行的数据处理任务进行监控及异常处理等操作。

4）数据治理框架

广义的数据治理不仅包含提升数据价值的内容，如数据管理、数据目录、数据质量等，也包含数据安全管理及数据共享服务。

数据安全管理与数据价值提升是一个矛盾体，如果由一个厂商或开发团队进行数据安全管理及数据价值提升相关软件的开发，则开发者的操作难免有所偏向，而且矛盾不容易公开，少了冲突也就少了优质的解决方案。

另外，数据共享与数据治理的其他内容也存在相同的问题。因此，本文建议数据中台的数据治理框架中不包含数据安全与共享的相关内容。

数据治理框架包含数据资产目录、数据管理、模型管理和数据质量 4 个模块：

（1）数据地图、数据资产目录、知识图谱及数据血缘的主要作用是展示数据的属性及相互关系，因此都纳入数据目录模块。

（2）数据模型能提高数据中台对外部应用需求的反应能力，固化的中间模型数据需要专门管理。模型管理包括模型目录、模型血缘及模型地图等。

（3）数据管理又可以细分为元数据管理、主数据管理、标签数据管理及源数据管理。

（4）数据质量管理模块按照制定的数据标准及数据稽核规则对数据中台中的数据进行质量管理。

5）数据安全框架

数据已经成为数据资产，数据安全框架是数据中台必不可少的组成部分。数据安全叠加在数据中台其他功能框架之上，数据采集、处理、交换、共享等每个环节均必须实施安全控制策略。安全框架可以分为日志管理、用户认证、权限管理及加解密等几个功能模块。

此外，安全全门户也可以对外提供安全能力封装，展示数据中台的安全态势及安全视图。

6）数据运营框架

数据中台的核心功能是综合众多数据应用的数据处理及数据治理功能，集中建设、集中管理、减少冗余、增加复用。数据中台的最终目的还是为其他应用或开发者提供数据服务，而对外数据服务功能将直接面向不确定的外部对象。

因此单独建设数据运营，一方面有利于针对外部用户提供针对性功能；另一方面，数据运营模块作为用户与数据中台核心数据服务之间的中间层，可以有效隔离外部用户直接控制、接触核心数据及应用，可保护数据中台的安全性及内部功能的稳定性。

综合以上因素，数据运营应配置运营门户、能力开放、数据开放及运营监控等功能：

（1）运营门户：对数据中台管理者提供管理门户，对开发者提供开发者门户。对内部应用提供内部应用门户，对外部应用提供外部应用门户。运营门户针对不同的用户提供不同的通道并开放不同的数据中台能力。

（2）能力开放：把数据中台的数据处理能力、数据分析能力等经过适当的封装后对用户提供服务，可以是微服务，也可以是 API 接口，或者直接提供二次开发能力。

（3）数据开放：通过数据目录，数据/模型展示（可视化、数据视图等）为其他数据应用系统提供数据服务。

（4）运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并且确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息。