苏宁数据中台技术架构实践
2023-中台技术架构演进解决方案-1
中台技术架构演进解决方案随着数字化时代的来临，越来越多的企业开始寻求数字化转型，而其中最重要的一步就是中心平台(central platform)的构建。
中台技术架构演进解决方案慢慢成为了数字化转型时期最为关键的一环。
下面将分步骤阐述中台技术架构演进解决方案。
第一步：基础架构中台技术架构演进解决方案的第一个步骤是要先明确和构建基础架构。
建立基础架构是为了实现所有中台系统的基础设施和基础环境的一致性，包括硬件设备、操作系统、网络环境、数据库等，这些要求必须满足所有中台系统的需求。
在明确了这些基础设施后，可以构建一个统一的中间件平台，提供共享服务，如负载均衡、缓存、消息队列、日志、监控等等。
第二步：数据共享中台技术架构演进解决方案的第二个步骤是数据共享。
确定数据的共享方式是至关重要的。
在设计中台的数据共享模式时，必须考虑数据的一致性、安全性和性能等方面的问题，同时还需要思考数据主人的责任和数据扩展性的问题。
要通过数据资源的智能化管理，实现数据共享和集成，提高数据的利用效率，同时还要确保数据的安全性和完整性。
第三步：统一规范中台技术架构演进解决方案的第三个步骤是规范化中台技术框架。
规范是保证中台系统互通性和稳定性的关键。
在建设中台系统架构的同时，必须根据业务需求和技术标准来妥善设计和布局架构。
要根据一些重要的规范方案，如RESTful、SOA、微服务架构等来实现中台系统的复用性和互操作性，同时实现标准化的接口、组件、框架等互相合作的能力。
第四步：平台合作中台技术架构演进解决方案的第四个步骤是要加强和信任开发者和运营者之间的交流和合作，以便更好地实现中台系统的稳定、高效和可扩展性。
要建立一个完整的开发社区和运营社区，搭建协作平台，实现真正的开放式合作。
在开发中央平台时，必须采用敏捷开发模式，确保能快速适应业务需求的不断变化。
与此同时，还要保证系统的性能和稳定性等方面。
中台技术架构演进解决方案对于数字化转型而言，是至关重要的一步。
2023-数据中台架构实践方案-1
数据中台架构实践方案数据中台架构实践方案是一种基于数据的架构，它将不同数据源的数据进行整合并进行分析。
随着大数据的快速发展，数据中台架构实践方案被越来越多的企业所采用。
本文将分步骤阐述数据中台架构实践方案的实践流程。
第一步：架构设计首先，数据中台必须要有一个良好的架构设计才能稳定运行。
架构设计的过程中需要考虑数据的来源、存储和处理。
一般来说，数据中台架构包括两个部分：数据仓库和数据湖。
数据仓库用于存储结构化数据，而数据湖则用于存储非结构化数据。
同时，数据中台还需要考虑数据治理、数据安全等方面，来确保数据质量和数据安全。
第二步：数据采集数据采集是整个数据中台的核心步骤。
数据采集主要包括数据源连接、数据抽取、数据清洗等环节。
采集不同数据源的数据，并将它们整合在一起存储到数据仓库和数据湖中。
这一步骤非常重要，因为数据的准确性对数据分析的结果至关重要。
因此，数据采集过程需要注重数据的质量和完整性。
第三步：数据处理数据处理是数据中台的另一个重要步骤。
数据处理包括数据预处理、数据建模、数据分析等步骤，它们为数据分析提供了必要的数据支持。
数据预处理是将原始数据清理、去重、格式化等处理，以便后续的数据建模和分析。
数据建模则是将数据转换成适合分析的结构。
最后，数据分析是对处理后的数据进行深入研究和分析，提供业务决策的支持。
第四步：服务输出数据中台的最后一步就是将数据服务化，提供给需要数据的团队和企业使用。
数据服务可以包含API服务、数据可视化、数据挖掘等服务。
同时，数据服务需要进行管理和监控，确保数据质量和数据安全。
综上所述，数据中台架构实践方案是一个综合性的项目，需要多个环节的配合与支持。
企业在实践中需严格遵循以上步骤，才能实现数据价值最大化。
期望数据中台的服务能为企业提供更多合理的数据应用与决策分析。
数据中台应用技术方案介绍
前台敏捷开发，战略创新
后台数据开发，稳步前进
Data API
快速提供服务 高性能搞安全
优化数据模型 提升数据质量
数据中台产品特点
数据中台本身是好产品通用的数据中台产品（与业务中台不同）
1、集装箱——海陆联运的解决方案：在集装箱出来之前，货物都是混装的，装的少不说，还得倒腾。所以码头通常会聚集大 量的搬运工。集装箱出来之后，一个集装箱内装一种货物，一艘船可以随便装。而且集装箱非常标准化，可以随便装。
银行业数据中台的核心内容
数据API（数据加工厂或者Open API）狭义上来讲，Data API是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过API的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台、让前台开 发自行使用数据。数据API的重要体现方式是数据产品或者数据资产
广义来讲，数据中台是以应用场景为出发点构建的数据服务体系，包括 了组织架构、流程制度、数据、工具和服务
银行数据中台的的演化历程
数据文件/Excel
少量数据
记录业务情况统计类需求
数据仓库/集市
较多数据
长期历史业务主题整合分析报表即服务
大数据平台
异构数据
异构数据多平台报表、预测数据集即服务
数据业务 化
数据产品数据服务数据资产数据API即服务
统计
分析
业务驱动
数据中台
从业务数据化到数据业务化
数据中台是数据建设发展到一定阶段的产物，是业务数据化到数据业务化的必然发展阶段在某个维度上他们为业务产生的价值有不同的侧重数据中台距离业务更近，能更快速响应业务和应用开发的需求
NO2.施行与资产相结合的全面标准基于全行数据模型资产，提供便捷检索浏览数据 标准信息能力。提供基于标准主题的全局数据分布概览，支持由 粗到细粒度的标准落地信息展示。
业务中台 建设需要注意的事项
业务中台建设需要注意的事项摘要：一、业务中台的概念和价值1.定义业务中台2.业务中台的价值二、业务中台建设的关键要素1.技术架构2.数据管理3.业务流程4.组织架构三、业务中台建设需注意的问题1.保持敏捷性2.确保数据安全3.业务与技术的紧密协作4.考虑合规性四、业务中台建设的实践案例1.案例介绍2.案例启示正文：一、业务中台的概念和价值业务中台是一个企业级的服务平台，它将业务能力进行抽象、整合和共享，以支持前端业务快速创新和迭代。
业务中台的价值主要体现在提升效率、降低成本、促进创新和加强风险控制等方面。
二、业务中台建设的关键要素1.技术架构：业务中台的技术架构需要考虑可扩展性、稳定性和安全性等因素，以满足不同业务场景的需求。
2.数据管理：数据是业务中台的核心资产，需要建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和安全性。
3.业务流程：通过优化业务流程，实现业务需求的快速响应和高效处理。
4.组织架构：建立与业务中台相适应的组织架构，促进业务与技术的紧密协作，提高整体运营效率。
三、业务中台建设需注意的问题1.保持敏捷性：业务中台需要具备快速响应市场变化和业务需求的能力，因此，在建设过程中要注重保持敏捷性。
2.确保数据安全：数据安全是业务中台建设的重要一环，要采取严格的安全措施，确保数据的安全性和合规性。
3.业务与技术的紧密协作：业务中台的建设需要业务和技术团队的紧密合作，以实现业务需求的高效满足。
4.考虑合规性：在建设过程中，要充分考虑法律法规和行业规范的要求，确保业务中台的合规性。
四、业务中台建设的实践案例以阿里巴巴为例，其业务中台经历了从0 到1 的建设过程，通过技术、数据和业务能力的整合，实现了业务的快速创新和迭代。
数字化中台总体架构建设方案
应用层技术架构
应用开发与集成
提供丰富的应用开发工具和集成 框架，支持企业快速开发和集成
各类应用。
在应用层加强安全防护措施，确 保应用系统的安全性和稳定性。
应用安全与防护
应用部署与运维
采用自动化部署和智能运维技术 ，提高应用部署效率和运维水平
。
通过性能监控、调优等手段，不 断提升应用系统的性能和用户体
将核心业务能力进行组件化 封装，形成可复用的业务组
件库。
组件管理与维护
建立完善的组件管理机制， 确保组件的更新、维护与版
本控制。
业务流程优化与重组方法论述
流程梳理与诊断
全面梳理现有业务流程，诊断流程中的瓶颈与问 题。
流程优化建议
针对诊断结果，提出具体的流程优化建议与改进 方案。
重组实施路径
设计业务流程重组的实施路径，确保优化方案的 顺利落地。
实施方案细化
根据前述分析，制定详细的实施方案 ，包括具体的工作计划、资源需求、 预算等。
风险评估与应对
全面评估实施方案中可能面临的风险 ，制定针对性的应对措施，降低项目 实施风险。
持续改进路径和迭代周期安排
效果评估机制建立
在项目实施过程中及实施完成后 ，建立定期的效果评估机制，确 保项目成果符合预期。
持续改进计划
根据评估结果，制定持续改进计 划，不断优化业务场景与系统功 能，提升企业数字化水平。
迭代周期规划
结合企业实际情况，规划合理的 迭代周期，确保数字化中台能够 持续满足企业业务发展的需求。
06
数字化中台运营管理体系搭建
运营管理体系框架设计
确定运营管理目标
明确数字化中台运营的具体目标，包括提高运营效率、降低运营成 本、保障系统稳定等。
数据中台技术方案
数据中台技术方案本技术方案主要明确公司数据中台建设目标、建设原则、能力框架、技术要求和演进策略等内容，为公司数据中台建设提供技术指导。
一、建设背景（一）建设现状当前公司信息内网建成了覆盖公司总部及27家省（市）公司的两级全业务统一数据中心分析域，初步具备了数据接入、数据存储计算、数据分析应用相关能力，实现公司核心业务系统数据的接入及整合汇聚，支撑了各专业数据分析类应用的构建。
在数据接入方面：通过OGG、ETL等技术实现业务系统结构化数据接入至分析域贴源区，通过采集量测数据接入工具实现采集量测数据接入大数据平台。
在数据存储方面：贴源历史层采用分布式关系型数据库（SG-RDB-MS）实现各业务系统贴源数据的存储。
数据仓库层采用MPP数据库（GBase8a），基于统一数据模型（SG-CIM）实现部分数据标准化存储。
数据集市层采用关系型数据库（SG-RDB-PG）实现分析计算后结果数据存储；采集量测数据采用大数据平台分布式列式数据库（Hbase）进行存储。
在数据计算方面：针对小规模数据计算分析需求，通过MPP数据库（Gbase8a）并行计算技术实现。
针对大批量的离线计算需求通过大数据平台批量计算组件（MapReduce）实现。
针对实时数据计算需求，通过大数据平台实时消息队列（kafka）、内存计算（Spark）、流计算（Storm）等组件实现。
在数据应用方面：针对大数据分析应用需求，通过自助式分析工具、Tableau等工具实现。
（二）存在问题当前分析域在各单位分析应用中发挥了一定的作用，但从应用角度来看仍存在技术门槛高、数据难读懂、数据获取难等问题，具体如下：1.技术组件多样，应用难度大。
分析域主要包括数据接入、数据存储、数据计算等方面的21个技术组件，涉及厂商多，技术体系性差，组件之间技术集成复杂，相关工具友好性不足，对专业能力要求高，应用难度大。
2.找数据困难，数据应用门槛高。
一是当前分析域未形成完整的数据资源目录，数据资源检索困难；二是分析域目前尚未构建数据服务，数据应用复用性差，增加数据应用难度。
2023-数据中台架构及应用解决方案-1
数据中台架构及应用解决方案随着互联网的发展，数据越来越成为企业和组织决策的重要依据。
面对海量的数据，如何提高数据的质量和利用率，成为了数据管理者的一项重要任务。
数据中台架构应运而生，为企业组织提供了一种解决方案，使得数据的存储、管理和应用更加高效。
数据中台架构是一种基于数据仓库和数据应用平台的架构体系，是一种数据中心化的思想。
数据中台架构可分为五个基本环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据安全管理。
首先，数据采集环节。
从数据源头开始，将数据进行规范化采集，包括提取、抽取、清洗等操作，使得数据的质量更加高效、准确、可靠。
数据在采集的过程中要注意保证数据的一致性，避免出现数据脏读、重复写等错误。
接下来是数据存储环节。
数据中台架构需要一个稳定、可扩展的存储系统，目前比较流行的是数据仓库和数据湖。
数据仓库是一种结构化的数据存储方式，可以把企业的关键数据按照指定的格式整理存储；而数据湖则是一种非结构化的数据存储方式，可以存储企业内外各种结构化和非结构化数据的原始形态并互相关联。
第三个环节是数据处理。
数据一般需要进行ETL(Extract-Transform-Load)处理，即从源数据中提取数据，进行清洗、规范化、格式化处理，再将数据载入数据仓库或数据湖中。
数据处理还可以对数据进行合并、划分、聚合等操作，从而增加数据的价值和意义。
第四个环节是数据应用。
数据产品化是数据中台的最终目的，数据应用环节是将数据分析和应用实现的过程。
数据分析和挖掘是企业和组织重点关注的一个领域，数据应用可以通过提供数据可视化、报表查询、Dashboard等方式，把企业内外发生的数据主要事件展现出来，并协助业务决策、资源调度、销售管理等问题的解决。
最后是数据安全管理。
数据中台可包括设置权限、维护数据安全、设计数据备份方案等，数据安全管理是保障数据中台安全稳定运行的重要保障，也是保障企业数据安全的重要保险。
总之，数据中台架构及应用解决方案是一种高效的数据管理模式。
盘点2021智慧商业数字化运营十大案例
盘点2021智慧商业数字化运营⼗⼤案例当前零售企业⾯临两⼤难题：⼀是如何利⽤营销端及场景运营实现流量回流与价值转化，⼆是如何提升物流仓储与供应链管理，提升商品竞争和履约能⼒。
对此，良品铺⼦的逻辑是以以全品类零⾷为驱动，以多品牌运营、全渠道布局、全产业链协同，实现⾼效运营的平台化、数字化、产品科研创新。
其门店及打开全触点流量导⼊模式：APP、微信、外卖、团购、社群、朋友圈、⼩程序、智能导购+云店（淘宝）。
值得借鉴与参考。
全渠道⽤户经营包括：流程、策略、能⼒、⼯具。
⽽产品运营层⾯，需要构建基于⽤户数据分析的定制化产品开发流程。
从⽤户数据收集——⽤户数据分析——需求分配与实现——需求验证。
在数据中台框架下，良品通过数据分析，打造定制化产品开发模式，包括⼀些爆款产品。
噜辣杯的案例就是典型的利⽤内部数据与外部数据在⼀个业务数据的应⽤场景，转化为实打实的效果与价值。
良品铺⼦数据源（内部数据+外部数据）实时同步或T+1同步到数据中台，以数据中台为核⼼实现算法、性能、体验三⼤突破，中台既有数据沉淀，⼜有算法承接；通过算法模型⽀撑营销中台、供应链协同中台、产品创新中台，进⽽进⾏业务策略输出。
数据中台和内部业务的各个系统进⾏对接与数据提取，通过双向的数据回收和数据⽀撑，形成数字化运营中台的管理闭环。
良品会员中台通过消费者门店扫码、线上信息同步、营销活动获取数据、丰富的会员积分权益等，实现⽤户数据分析沉淀，以此达到精细化数据运营。
仓储物流系统层，良品已经具备全流程数字化作业，⼤⼤提升了物流仓储效率。
完成了收货管理、上架、码盘、补货等物流模块体系、⽅案建设。
AGV拣货系统解决了密集存储问题；⾃动分拣系统与输送包装系统解决B2C拣选分播问题；AGV货到⼈+⼩件交叉带分拣+⾃动封箱粘标解决B2C拣选分播问题；AGV搬运系统和线下拣货输送系统，解决B2B拣选分播问题；集货分拣系统与四向库暂存系统实现交叉带+四向穿插车库解决集货暂存问题。
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苏宁数据中台技术架构实践
∙OLAP 是底层的加速、查询引擎，底层支持Druid、ES、PGCitus 集群，类似Presto，跟Presto 不同的是OLAP 会主动对数据进行Cube 预加速。
∙百川是指标平台层，让用户建模、定义指标，对外提供指标查询服务。
百川主要支持的建模方式是：星型模型。
数据建模自然离不开维表维度，UDMS 系统就是来定义、管理所有维度、维表，目前收录了整个集团近200 多个维度，对外提供维度、维表信息服务。
∙天工是类似Tableau、Superset 的可视化报表设计平台，与这些BI 软件最大的不同点是，天工基于百川的指标、UDMS 的维度来制作报表，数据来源已经高度标准化、归一化。
目前商业报告分析工具：Cognos、阿里QuickBI 等，是将数据建模、可视化设计能力放到一起，这是天工与它们的最大区别。
∙慧眼，是统一报表门户，所有的报表统一发布到慧眼面向业务。
慧眼最大的挑战在于报表权限管控与自动匹配，总共4000 多张报表，用户2w 多，一张报表开放给8000+人员是很常见的。
所有这一切靠人工维护，既容易出错又不利于数据安全，也不能及时响应用户需求，这些都是慧眼系统要解决的问题。
数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。
在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。
只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。
数据中台对企业的真正意义是，让传统企业向科技企业升级，让IT系统集成向大数据集成升级，让工具/流程/管理向驱动业务运营升级。