数据中台的整体架构 完整流程图1
数据中台架构设计方案
数据中台架构设计方案随着大数据时代的到来，数据中台架构设计成为了企业不可忽视的重要环节。
本文将从数据中台的概念、架构设计要点以及实施步骤等方面进行探讨，为读者提供一个完整的数据中台架构设计方案。
一、数据中台概述数据中台是指将企业内外部数据进行整合和共享，构建一个统一的数据中心平台，能够满足企业内部各业务部门和外部合作伙伴对数据的需求。
数据中台的核心目标是提高数据的价值和利用率，促进数据驱动决策的实现。
二、数据中台架构设计要点1. 数据采集与存储数据中台的第一步是采集和存储各类数据源的数据。
在数据采集方面，可以通过数据管道将数据从各类业务系统中抽取出来，并进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，以满足大数据量和高并发的需求。
2. 数据标准化与治理数据中台的第二个要点是对数据进行标准化和治理。
通过定义统一的数据标准和数据字典，实现不同数据源之间的数据对齐和交互。
同时，建立数据质量监控机制，对数据进行质量评估和纠正，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据计算与分析数据中台的核心价值在于数据的计算和分析。
通过建立统一的数据计算和分析平台，实现对数据的实时计算和深度分析。
可以利用机器学习和人工智能等技术，挖掘数据中的关联规律和价值洞察，为企业决策提供有力的支持。
4. 数据开放与共享数据中台的最终目标是实现数据的开放和共享。
可以通过开放API接口，将企业的数据资源对外开放，与合作伙伴进行数据交换和共享。
这样可以促进产业链上下游合作，实现资源的共享和协同创新。
三、数据中台架构设计实施步骤1. 确定数据中台的战略目标和价值主张，明确数据中台的定位和定位。
2. 分析现有数据资源和数据需求，建立数据清单和需求清单，明确数据中台的范围和边界。
3. 设计数据中台的整体架构和模块划分，确定数据中台的技术栈和解决方案。
4. 开展数据采集和存储的工作，制定数据采集和存储的规范和流程，实施数据清洗和转换。
管理信息系统数据流程图详解PPT课件
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数据流的表达
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数据流的错误表达
2020/6/5
管理信息系统
8
• 第一种解决办法
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顾客事务
处理 顾客 事务
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2020/6/5
、彻底，DFD中各层是否有遗漏、重复、冲突之处，各 层DFD及同层DFD之间关系是否争取及命名、编号是否 确切、合理等，对错误与不当之处进行修改。 • （7）和用户进行交流，在用户完全理解数据图的内容的 基础上征求用户的意见。
精选
数据流图的绘制步骤(3)
绘制数据流图过程示意图
a关联图 b顶层图 c二层图
精选
1） DFD的特性
与程序流程图不同，DFD不表示程序的控制结构，只 描述数据的流动
DFD分成多层(子图、父图概念)表示, 从而逐步展开 数据流和功能的细节。
精选
顶层 1层
DFD的分层表示
S
(基本系统模型)
2
1
(系统的子功能)
3
2层
2.2 2.1
3.1
3.2
2.3
精选
2） 画分层DFD
(1)先画出顶层DFD (2)自顶向下画出各层DFD
精选
开发数据流程图时的注意事项： （1）上层数据流程图与下层数据流层图的平衡； （2）对图中各元素加以编号
P-处理, D-数据存储, F-数据流, .-流程图的层次 （3）图中只有数据流，无控制流
只考虑加工之间的数据流动
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
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。
多图详解数据中台建设框架（建议收藏）
多图详解数据中台建设框架（建议收藏）大数据DT提供大数据、AI等领域干货学习资源的「宝藏号」，跟50万技术人共同成长，一起玩转大数据、Python、数据分析、数据科学、人工智能！还会有各种好玩又奇葩的数据解读，边学习边吃瓜！531篇原创内容公众号导读：近日，舞动数字·2021数字化转型系列论坛由机械工业出版社华章公司成功举办。
在数字化能力与平台构建专场中，《数据中台》的核心作者、数澜咨询及解决方案的负责人铁平老师发表了主题演讲。
铁平老师从技术、服务、数据、运营4个体系回顾了数据中台建设框架1.0，并在此基础上优化给出了数据中台建设框架2.0，同时指出数据中台是企业数字化转型的关键创新引擎。
以下为演讲全文，大数据DT经授权发布。
作者：铁平来源：大数据DT（ID：hzdashuju）今天我给大家分享一下企业数据中台的建设框架。
我叫沈金，花名是铁平，是目前数澜咨询及解决方案的负责人，是《数据中台》的核心作者之一，也在去年撰写了《数据中台咨询白皮书》。
从我个人的经历来讲，前5年做的事情更多是让数据跑起来，所以更多关注的是数据库，以及数据库相关的一些工作。
后七八年更多关注于让数据用起来，所以关注整体的数据架构，包括数据的整体解决方案。
是早期阿里集团OneID的一个核心开发者以及运营者。
01 数据中台：企业数字化转型关键创新引擎关于数据中台，我们有一个观点，就是我们始终认为数据中台是一种让企业数据快速持续用起来的机制，它绝对不是一个技术平台。
通过数据中台可以让企业拥有什么呢？•第一，让企业拥有数据价值释放的一个通道能力。
•第二，让企业具备开发整个复用、快速试错的一个交付能力。
•第三，让企业拥有数据交换、数据资产化，以及资产服务化的技术能力。
所以，数据中台是不是技术平台？其实在去年7月份，Gartner颁布了一个《2020中国ICT成熟度曲线报告》，正式建议企业的管理者把数据中台当作整个数据化转型的关键创新引擎，从而解决数字化的收入，以及实现可持续的交互的业务能力。
大数据系统体系架构(含图示)
大数据系统体系架构（含图示）目录• 1 大数据体系架构图• 2 数据采集层• 3 数据计算层• 4 数据服务层• 5 数据应用层1 大数据体系架构图2 数据采集层1.阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；2.在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；3.同时建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系，完成数据从生产业务端到大数据系统的传输；4.在传输方面，采用TimeTunnel（TT），它既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；作为数据传输服务的基础架构，既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算；5.另外，通过数据同步工具（DataX和同步中心，其中同步中心是基于DataX易用性封装的）直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据；3 数据计算层1.数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的；2.阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台（离线计算平台 MaxCompute和实时计算平台StreamCompute ）和数据整合及管理体系（“OneData ”）；3.从数据计算频率角度来看，阿里数据仓库可以分为离线数据仓库和实时数据仓库。
离线数据仓库主要是指传统的数据仓库概念，数据计算频率主要以天（或小时、周和月）为单位，例如每天凌晨处理上一天的数据；但是随着业务的发展特别是交易过程的缩短，用户对数据产出的实时性要求逐渐提高，所以阿里的实时数据仓库应运而生，“双11 ”实时数据直播大屏，就是实时数据仓库的一种典型应用；4.阿里的数据仓库的数据加工链路遵循分层理念，包括操作数据层（ Operational DataStore, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）和应用数据层（ Application Data Store, ADS ）。
基于微服务的数据中台架构
框架主动提供的核心能力（微服务、登录、权限、用户、 组织架构、租户）避免重复性劳动，解耦业务和非业务 的功能， 让业务更加聚焦，提升整体的系统健壮性和可 用性。
统一应用性能监控
应用上线后，监控、链路跟踪是帮助研发识别问题、 快速止血的有效手段，能够帮助应用在线上健康运行
配置与治理
配置与治理服务于应用生命周期内提供配置的热更新， 服务熔断 、降级、灰度，链路跟踪等能力
4 运维体系
运维体系--安全堡垒机，加强网络安全管理
排查安全隐患，提高信息基础网络安全防护
避免服务器暴露在 VPN和外网安全威胁
全面推行
接入221台服务器
服务器操作过程全 程日志录像
开通79个账号并做好
服务器访问权限配置
搭建安全堡垒机，统一服务器安全管理入口
运维体系--搭建服务器实时监控报警工具
实现多租户、组件化、一切可重用 统一框架，沉淀12个核心共用模块 同一个底层支撑60+业务系统，降本增效
技术中台
01
避免资源浪费
相同的技术栈重复性的经历 预研、使用、踩坑等多个阶 段，避免研发成本的浪费
03
项目风险
技术不统一对项目交接、人 员变更对项目的影响太大
02
跨团队协助
跨团队之间的协作，如API调用 、消息投递、权限、加密等标准 问题，无法达成一致，造成团队 之间的协作问题
搭建公司服务器实时运行监控平台
接入管理116台服务器资源，
实现服务器资源全面的指标实 时监控
截止目前累计释放并回收
39台服务器资源
完成自动实时轮训监测，推 送到邮件和钉钉群告警功能
运维体系--容器化（云原生架构基础）
提供简单的应用程序打包工具 开发人员打包项目环境+代码成镜像 应用快速部署、高效管理 独立环境，实现容器隔离、资源限制 多环境保持一致性 运维人员节省人工成本 持续发布有问题更快解决
大数据平台数据分层方案架构图——PPT模板美化
未来也可用于准实时数据查询。
大数据平台数据分层方案架构图
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1 应用库
数据 访问
SQL 精细化
营销
HSQ L
其他应 用1
API
其他应 用2 FTP
ETL
2 主数据仓库
信息子层
指标 报表 标签 数据 数据 库
客户 统一 视图
……
高度汇总层（MK）
分布式数据库
3
MPP
轻度汇总层（MK）
明细数据层 （DW）
Hadoop平台
VAC
和计算时间。
E
3
T
MC话单
轻度汇总层：主题域内部基于明细层
L
业务平 台
数据，进行多维度的、用户级的汇总。
明细数据层：主题域内部进行拆分、
非结构化数据
关联。是对ODS操作型数据按照主题 域划分规则进行的拆分及合并
GN口
4
互联网
ODS层：数据来源于各生产系统，通
获取层
数据源
过ETL工具对接口文件数据进行编码 替换和数据清洗转换，不做关联操作。
4
话单数据 非结构化数据
1 应用层：应系统的私有数据，应用
的业务数据。
精细化营销做为大数据平台的一个上
结构化数据
层应用，有由大数据平台提供数据支 撑
2 信息子层：报表数据、多维数据、指
BSS
数
标库等数据来源于汇总层。
据
经分
汇总层：主题域之间进行关联、汇总
采
DM
计算。汇总数据服务于信息子层，目
集
的是为了节约信息子层数据计算成本