数据中台与企业架构
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。
数据中台与企业架构
数据中台与企业架构随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的处理和管理的挑战，数据中台作为一种新的概念和架构，逐渐受到了企业的重视。
数据中台是一种以数据为核心的架构模式，旨在解决企业数据孤岛的问题，实现数据的一体化管理和应用。
而企业架构则是一种组织结构和技术架构的综合体，用于支持企业的战略目标和业务需求。
本文将从数据中台和企业架构的关系、数据中台架构的特点和优势以及数据中台对企业架构的影响等方面进行探讨。
首先，数据中台与企业架构有着密切的关系。
企业架构是一个系统化的框架，旨在定义和组织企业的战略、业务和技术等方面的要素。
而数据中台则是企业架构中的一个重要组成部分，它通过将数据整合在一起，为企业的业务和决策提供支持和便利。
数据中台的设计和构建需要遵循企业的整体架构，与企业的战略和业务需求相一致，从而确保数据的再利用和价值最大化。
其次，数据中台架构具有以下几个特点和优势。
首先，数据中台架构强调数据的一体化管理和共享，通过建立统一的数据模型和标准化的数据处理流程，使得不同部门和业务之间能够共享和使用相同的数据资源。
其次，数据中台架构注重数据的质量和价值，通过数据质量管理、数据治理和数据分析等手段，提高数据的准确性、完整性和及时性，发挥数据在企业决策和运营中的作用。
此外，数据中台架构还具有灵活性和可扩展性，能够适应不同规模和需求的企业，支持快速的业务创新和技术升级。
最后，数据中台对企业架构有着积极的影响。
首先，数据中台能够帮助企业实现数据的整合和一体化管理，打破数据孤岛，减少数据的冗余和重复，提高数据的质量和可信度。
其次，数据中台能够提供准确和实时的数据分析和洞察，为企业的战略决策和业务优化提供有力的支持。
此外，数据中台还能够促进企业的数字化转型，提高企业的竞争力和创新能力。
综上所述，数据中台是一种以数据为核心的企业架构模式，通过数据的一体化管理和应用，为企业提供支持和便利。
数据中台架构具有数据的一体化管理、数据质量和价值的提升以及灵活和可扩展的特点和优势。
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。
应运而生的数据中台
应运而生的数据中台■文/米松天地伟业技术有限公司企业的发展往往伴随着业务更多元化，也必然 会促进更多的业务数据产生，为企业实现业务数据化 和数据业务化带来了更多的可能性。
但现实是很多企 业依然采用传统理念去建设大数据平台，导致系统成 为一个个烟囱，大数据平台也是一个个垂直的数据中 心，所以如何打通这些数据并将其按照一个统一的标 准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能 的目标是众多企业面临的问题。
从国家宏观发展战略 上看，随着“平安城市”“智慧城市”以及‘‘雪亮工 程”项目的推广，视频覆盖的网格化程度越来越高，物联感知设备的应用越来越广，为数据治理提供了丰 富的设施和数据基础，是国家智慧城市、平安城市等 项目中不可或缺的一部分，在雪亮工程、智慧社区、智能交通等众多场景中都有广泛应用。
安防管理平台 每天将产生大量的数据，如何对这些数据进行高效管 理，成为行业面临的一个重要课题。
与此同时，对“智慧”的追求也进一步向安防 监控视频数据的管理提出了新的需求。
利用A I技术 对海量视频数据进行分析，可以对数据的价值进行二 次挖掘，获得在城市管理与运营等方面的深入洞察。
此外，物联网技术的发展让数据来源更加多元化，同 时也能产生更多数据用以分析。
数据使用方式的变革、数据量的增加以及数据的多元化，势必将为数据的管理带来新的挑战。
数据中台就是为解决这些问题而生。
随着互联网巨头的大规模组织架构调整，各行各业都在探索中台在企业或行业中的落地，同样也蔓延到了安防行业。
尽管此前安防行业内鲜有提及“中台”的概念，但伴随着安防行业进入到智能物联网、大数据及人工智能深化应用阶段，为了更好地满足用户层出不穷、多场景化、碎片化的安防业务需求，安防厂商也开始着手在DAAS和PAAS层方面做出改进，将系统层中共性的、基础的数据和能力抽象出来作为一个“中台”来赋能上层应用系统，支撑各行业的业务需求。
可以说“数据中台”就是一种可复用的能力集,对安防行业的发展有重要意义。
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
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。
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数据中台与企业架构
张靖笙
现在各行各业，大家都非常关心数字化转型该怎么转，数据中台该怎么建。
最近看来，不管主动还是被动，越来越多企业感受到数字化转型的迫切压力，于是数据中台的概念越炒越热。
关于数字化转型和数据中台，业界的声音不绝于耳，但当我听到有人把这两件事混为一谈的时候，我的感觉是异样的，我不否认两者有很大交集，但绝不能等同，毫无疑问，数字化转型是一个远比数据中台的内涵更宏大的命题，如果仅用数据中台的概念、方法和工具套用到数字化转型，这是一个片面得很明显的生搬硬套。
结合我自己的职业经验，企业架构（Enterprise Architecture，简称EA）可以说是更贴切数字化转型的方法工具，自上世纪八十年代以来，企业架构这个概念就在国际上日益流行，虽然架构师这个职业在我国也非常吃香，可就我自己的体会，意识和理解到企业架构重要性的企业组织在中国还不是太多。
这种局面正日益成为中国企业信息化普遍的瓶颈，联系到今天很多人争着要建的数据中台，没有企业架构的支撑，数据中台在企业将是怎样一个职能定位？要怎么发挥作用？与企业其他业务和管理工作是怎样的关系？如何有效衔接？这些问题就很难得到让大家都信服的回答。
自然很多人都会问企业架构到底是什么？简单来说，就是把企业看成一个信息系统的建模工具。
企业架构理论的提出和发展的确和信息系统有很深的历史渊源，20世纪80年代中期，当时还是IBM员工的John Zachman率先提出了“信息系统架构框架”的概念，从信息、流程、网络、人员、时间、基本原理等6个透视角度来分析企业，也提供了与这些视角每个相对应的6个模型，包括语义、概念、逻辑、物理、构件和功能等模型。
由于其杰出的开创性工作成果，Zachman被公认为是企业架构领域的开拓者。
但在当时，Zachman并没有明确的使用“企业架构”的概念。
虽然企业架构早期思想雏形来自信息技术领域的建模理论，20世纪80年代中期之前，虽然使用的理论和模型已经逐渐流行于各种信息系统的设计和开
发，几乎只有学术界对企业再造或企业建模的思想感兴趣。
而让企业架构逐步在国际上得到广泛采纳的历史背景就是被称为第三次工业革命（工业3.0）的信息化与工业化相融合（在我国简称为两化融合），特别是在国际上，以美国和欧盟为首的发达国家已经为企业架构的推行制定了一系列强制性的法律法规，例如美国的Clinger-Cohen 法案、Sarbanes-Oxley 法案、欧盟授予公共合同的指令等等。
从世界先进国家的发展经验和示范作用来看，企业架构的采纳和推行，是经济、社会、商业发展到一定阶段的必然产物。
随着经济社会信息化程度的加深，企业如何建立有效机制使IT与业务融合，即通过更好的IT运营，产生相应的业务价值，提高核心竞争力成为企业迫在眉睫的商业问题。
数字化转型的实质是第三次工业革命以来，包括今天正在发生的第四次工业革命，社会经济的发展需要每一个企业融合数字化技术所做的持续组织变革，要确保组织变革的成功，首先就要建立一整套有效管理变革的方法体系，而这种方法体系又离不开数字化信息技术的融入和支撑，正是这些历史发展规律的客观要求导致融合了战略发展、业务以及IT 系统的企业架构（EA）应运而生。
我们可以看到，今天无论是服务于打赢信息化条件下战争的国防建设，服务于智能制造的数字孪生(Digitaltwin)、基于模型的企业(MBE)，服务于教育体制改革的教育信息化2.0，服务于政务流程再造的数字政府，服务于银行4.0的金融科技，包括本文所论述的数据中台，背后都有企业架构的影子，企业架构为什么能做到这点？在笔者看来，简单来说就是有效地使用了纸上谈兵的方法（架构），帮助各种形态的组织（企业）打赢高度变化的环境中的各种斗争（变革）。
TOGAF（开放组体系结构框架）将“企业”定义为有着共同目标集合的组织的聚集。
例如，企业可能是政府部门、一个完整的公司、公司部门、单个处/科室，或通过共同拥有权连接在一起的地理疏远的组织链。
在“企业架构”上下文中，“企业”这一术语不仅可用来表示整个企业（包含所有信息和技术服务、流程和基础设施），而且可以表示企业内的一个特定领域。
自古以来，战场上令行禁止纪律严明的军队才有战斗力，强调军人对上级命令的绝对服从，而今天任何一个组织都处在一个内外部高度变化的环境之中，特别是信息化条件下的企业内部活动常常要扩展到包含伙伴、供应商和客户的参与，组织边界已经越来越模糊，还依赖传统行政指令手段已经越来越难
以管好理顺新时代企业内部各种复杂的利益关系，如何依赖信息技术建立新的组织秩序，定义共同目标、建立价值共识，在这个基础上组织协调各种要素和资源采取一致行动，这样的组织的工作安排才有执行力。
打赢信息化条件下的战争与办好数字经济市场条件下的企业，都需要高效及时的运筹帷幄，只有融合运用各种资源和要素才能达到组织的目标，这样以来，基于数据的纸上谈兵（架构建模）功夫还真不能少，否则还没动起来就乱套了，或者根本不知道该从何开始动。
企业有效使用信息技术和其中的数据资源，不但是重要的生产力要素，更是构筑新型生产关系不可或缺的载体，从这个角度我们就可以看清楚企业架构为今天数字化组织变革所发挥的不可取代的中枢和桥梁作用。
如果说企业架构是战略层面的调兵遣将，那么所谓的前、中、后台就是要落到战术层面的具体系统方案设计工作了。
那具体到数据中台，到底和企业架构是怎么一个关系呢？如上所述，两者是企业整体战略布局和具体战术制定的关系，定位上不一样，概念上当然不能等同，我们特别需要注意一点，每一个企业组织的战略发展道路是不一样的，所以每个企业的企业架构都是不一样的，但数据中台里面很多方案内容具备技术手段上的通用性，所以我们看到很多雷同的数据中台架构图就不奇怪了。
最近我在业界看到有把数据中台定位成数字化转型中枢这样的言论，由于我不认同把企业架构和数据中台混为一谈，所以对于这样的说法也不敢苟同。
根据笔者的理解，数据中台更像是把企业架构中数据架构规划的主体内容，从运营和管理数据资源的角度采纳部分业务架构、应用架构和技术架构的内容和建模方法，向系统建设实施更进一步的落地设计方案
从这个角度我们理解数据中台和企业架构的关系和相互作用就比较明白了，如果我们没有企业架构的支撑就去张罗搞数据中台，最后数据中台会沦为企业各种信息系统的其中一个，很多关于数据治理和运营的想法缺乏推动有关组织变革的执行力，必然造成这个系统与企业现实业务流程和工作环境的脱节，时间长了数据中台作为一个信息系统的效力和价值也将大打折扣，逐渐沦为鸡肋摆设，严重的会成为矛盾丛生的问题中心，这样又如何还有能力推动数字化转型？
而翻过来说，今天我们任何一个组织再搞企业架构如果不考虑数据中台的要求，那么数字化转型所强调的“组织从业务数据化到数据业务化”也就缺乏了关键一招的落地方案，再漂亮的企业架构都极有可能变成高高挂起的纸上谈兵！
（此稿完成于2020年3月13日，如需引用请注明出处）。