数据中台-系统架构图 完整流程图
大数据分析平台总体架构数据标准管理流程图——PPT美化模板
数据标准管理的考评
数据分类 数据结构 关键业务对象 关键代码 数据维度 代码映射客户类 来自据标准产品类 数据标准
。。。类 数据标准
定性考评 定量考评
数据标准 分析报告
数据标准执行
ODS
归档系统
……
数据标准理念推广
大数据分析平台总体架构数据标准管理流程图
提示：下载后内容可以直接编辑
消除一数多义，提升数据的唯一性、一致性，将逐步形成的数据标准纳入一个规范的管 理流程中，进行数据标准的更新、发布、使用监督等工作。
数据标准管理工作可以分为以下几个部分：数据标准建立和维护、数据标准执行、数据 标准管理的考评。
数据标准建立和维护
关于数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别
企业数字化转型或者信息化建设过程中，不可避免的都会产生大量的数据，而继ERP、MES与PDM等企业信息化三驾马车建设完成之后，迎面而来的就是数据治理，关于数字化、信息化的区别见数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析（建设收藏），而数据治理的载体无非是数据仓库、数据湖与数据中台等内容，前几天我们发布了一篇关于辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)的文章，今天我们来看下几个概念的区别与联系：我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。
数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。
数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
数据仓库的作用主要体现在企业决策、分析、计划和响应以下几个方面：数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。
数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。
数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。
在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。
下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
数据流程图和系统结构图_详细版本
数据流程图和系统结构图_详细版本数据流程图1.该图由业务流程图转换而来。
用以描述数据在系统中的流动情况。
2.目的有二。
1，看是否因为我们工作的失误，漏掉了某些数据。
2，如果某些数据，从来没有哪个数据处理用到，而且确实没有失误，说明该数据的产生没有意义。
3.组成：数据处理：名字必须是动词+名词。
动词是对数据的操作，名词是被操作的数据，如填写密码。
有一个唯一的编码。
数据流：Array数据存储：数据流的集合，将来很有可能变成数据库。
外部实体：系统之外，又与本系统发生联系的事物。
往往是数据的来源或者去向。
4.如何绘制数据流程图：（1）根据给出的题意，找出每句的动词+名词，分析该名词是不是数据处理。
动词+名词不一定是数据处理，但数据处理一定是动词+名词。
分析每个句子中，有几个数据处理，哪些可以省略不写，哪些级别太低，在现在正在画的层次上，不需要些。
例如第6句，动词+名词有信息汇总排序、确定信息等级、形成初始表和上报初始表这4个，但我们上报初始表，可以通过一个数据流的来表示，数据流的名字叫做初始表，数据流的方向代表了上报的方向；而信息汇总排序、确定信息等级我们认为他们是形成初始表的具体过程，故此，这句话，我们整理的数据处理只有一个，那就是形成初始表。
并不是说每句话只能有一个数据处理。
有一句话有两个甚至以上的数据处理。
例如第7句，这里面有两个数据处理，因为是不同对象操作的不同的业务，因此两个都留着。
（2）第2步是找出所有的外部实体，外部实体一般数据的来源或者去向。
在画外部实体的时候，注意别忘了一些容易忽视的，例如第5句中的文件。
（3）第3步是找出主要的数据存储。
其实，基本上每一个数据处理，都可能产生一个数据存储，例如提供考试成绩这个数据处理，产生一个考试成绩的数据存储。
但一个是为了阅读的清晰，另外数据存储将来可能转换为未来系统的数据库。
因此，一般只画主要的。
因为这个是奖学金评定的流程，因此，将奖学金的初始表、总名单作为了数据存储，包括档案，在这里，档案其实也可以画成外部实体。
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
管理信息系统数据流程图详解(ppt 94页)
D 3 总 数
D 3 库 存 的 目 录
数据存储
D 7总 数D 8 供 货 单 位 D 7 总 数
重复的数据存储
2020/1/24
管理信息系统
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销售量 计算销售量
存入数据
计算销 售量
销售量
D4
读出数据
商品销售账
2020/1/24
管理信息系统
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• 数据存储是用来存贮数据的。在分层DFD中，数据存 储一般仅属于某一层或某几层，因此又称数据存储为局 部文件。现对数据存储符号说明如下：
只考虑加工之间的数据流动
（4）数据流程图的核心是“处理功能”处理数据 流。
数据流
处理 数据流
3.2 开发E-R图 传统的系统开发方法都把重点集中在新系统的数据 存储需求上，而数据存储需求包括数据实体、数据 实体的属性以及它们之间的关系。我们采用E-R图来 定义数据存储需求的模型。
在E-R图中矩形代表数据实体，连接矩形的直线代表 数据实体间的关系。
不断修改，也要和其他系统建设者共同商讨一求一致意
14 .4 绘制数据流图注意事项
• 14.4 绘制数据流图的注意事项
• （1）关于自顶向下、逐层分解 • （2）数据流必须通过加工 • （3）数据存储环节一般作为两个加工环节的界面来
安排 • （4）编号
数据流（程）图
2020/1/24
管理信息系统
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如何画出上述订货系统的数据流程图呢？ 考虑数据的源点和终点：从上面对系统的描述可以知道， 仓库管理员通过终端把事务报告给订货系统，系统经过汇 总处理，每天向采购部提供一张订货报表。所以，采购员 是数据的终点，而仓库管理员是数据的源点。
仓管
事务
数据中台技术架构解读
数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。
大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。
”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。
据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。
不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。
1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。
表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。
1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。
基于湖仓一体构建数据中台架构
数据湖
数据仓库
数据湖、数据仓库与数据中台能否融合？
数据中台 数据仓库 数据湖
关注数据价值、数据业务、组织架构、效能等 Golden Data，解析后的高价值数据，提供存储、加工、分析能力
原始数据与格式，主要负责集中式数据存储
பைடு நூலகம்录
一、数据湖、数据仓库与数据中台 二、湖仓一体的架构介绍 三、湖仓一体上数据中台的探索与实践
• 数据来源于业务系统（TP） • 需要事务机制保证ACID • 需要保证TP和AP的一致性（数据、模 型，大量同步） • 适合模型简单，简单分析场景，以TP 模型解决AP的问题
Serving
高幵发、查询简单、快速，面向 在线应用（to C）
有银弹吒？
Transaction
随机读写、支持事务ACID、锁、面向DBA
Analytics
Hybrid Tr a n s a c t i o n / A n a l y t i c s
P ro c e s s i n g ( H TA P )
• 一个系统，两种查询场景（分 析、服务） • 无事务开销（锁、同步） • 行为数据、日志数据，比TP高数 量级，高吓吐写入 • 以数仓模型（抽象、复用、标准）解决数据服务的问题
• 支持实时写入、实时更新、写 入即可查
• Flink、Spark超高导入性能
计算存储分离
• 于原生架构，弹性扩缩容， 成本更低
• 兼容传统的Hadoop生态 • 统一存储至数据服务
丰富生态
• 兼容主流的大数据计算框架 • 兼容主流的大数据查询分析框
架
谁是开源界最适合构建HSAP的核心框架？
➢ Hudi: Hadoop Upserts Deletes and Incrementals ➢ 管理DFS/于上超大规模(上百PB)分析 数据 集
用go-zero写一个数据中台系统
⽤go-zero写⼀个数据中台系统最近发现golang社区⾥出了⼀个新星的微服务框架，来⾃好未来，光看这个名字，就很有奔头，之前，也只是玩过go-micro，其实真正的还没有在项⽬中运⽤过，只是觉得微服务，grpc 这些很⾼⼤尚，还没有在项⽬中，真正的玩过，我看了⼀下官⽅提供的⼯具真的很好⽤，只需要定义好，舒适⽂件jia结构都⽣成了，只需要关⼼业务，加上最近有个投票的活动，加上最近这⼏年中台也⽐较⽕，所以决定玩⼀下，先聊聊中台架构思路吧，look 先看架构图中台的概念⼤概就是把⼀个⼀个的app 统⼀起来，反正我是这样理解的先聊⽤户服务吧，现在⼀个公司有很多的公众号，⼩程序，微信的，⽀付宝的，还有xxx xxx ,很多的平台，每次开发的时候，我们总是需要做⽤户登陆的服务，不停的复制代码，然后我们就在思考能不能有⼀套独⽴的⽤户服务，只需要告诉我你需要传个你要登陆的平台(⽐如微信)，微信登陆，需要的是客户端返回给服务端⼀个code ，然后服务端拿着这个code去微信获取⽤户信息，反正⼤家都明⽩，我们决定，将所有的信息弄到配置公共服务中去，⾥⾯在存，微信，⽀付宝，以及其它平台的 appid ,appkey,还有⽀付的appid,appkey,这样就写⼀套--------------------------------------------------------------------------------------------最后说说实现吧，整个就⼀个repo⽹关，我们⽤的是: go-zero的Api服务其它它的是服务，我们就是⽤的go-zero的rpc服务看下⽬录结构整个项⽬完成，我⼀个⼈操⼑，写了1个来星期，我就实现了上⾯的中台系统;最后说说遇到的坑吧:grpc 本⼈第⼀次⽤，然后就遇到了，有些字符为空时，字段值不显⽰的问题：通过grpc官⽅库中的jsonpb来实现,官⽅在它的设定中有⼀个结构体⽤来实现protoc buffer转换为JSON结构，并可以根据字段来配置转换的要求跨域问题：go-zero的设置了，感觉没有效果，⼤佬说通过nginx 设置，后⾯发现还是不⾏，最近，强⾏弄到了⼀个域名下，后⾯有时间再解决go-zero的sqlx 问题，这个真的费了很长的时间，time.Time 这个数据结构，数据库中⽤的是 timestamp 这个⽐如我的字段是delete_at 默认数库设置的是null ,结果插⼊的时候，就报了Incorrect datetime value: '0000-00-00' for column 'deleted_at' at row 1"}这个错，查询的时候报deleted_at\": unsupported Scan, storing driver.Value type \u003cnil\u003e into type *time.Time"后⾯果断去掉了这个字段字段上⾯加上 .omitempty 这个标签，好像也有⽤,`db:".omitempty"`其次就是这个 Conversion from collation utf8_general_ci into utf8mb4_unicode_ci，这个导致的⼤概原因是，现在都喜欢⽤emj表情了，mysql数据识别不了最后发现是数据连接问题：mysql这边照样按照原始的⽅式,将配置⽂件修改编码格式重新创建数据库,并且设置数据库编码为utf8mb4 ,排序规则为utf8mb4_unicode_ci(这样的话,所有的表还有string字段都是这个编码格式,如果不想所有的都是,可以单独设置,这个不是重点.因为在navicat上都好设置,⼿动点⼀下就⾏了)重点来了:golang中使⽤的是 /go-sql-driver/mysql驱动,将连接mysql的dsn:(因为我这使⽤的是gorm,所以dsn可能跟原⽣的格式不太⼀样,不过没关系,只需要关注charset和collation就⾏了)root:password@/name?parseTime=True&loc=Local&charset=utf8修改为:root:password@/name?parseTime=True&loc=Local&charset=utf8mb4&collation=utf8mb4_unicode_ci---------------------------------mark。