数据中台技术架构方法论与实践
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。
阿里巴巴中台技术架构--实践与思考
阿⾥巴巴中台技术架构--实践与思考From 阿⾥技术⽅案总监--谢纯良01阿⾥巴巴IT架构⽰意图我们从下往上看：基础设施服务层，也就是机房设备，提供硬件底层⽀持。
中台技术⽀撑平台，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。
阿⾥巴巴业务中台，包括各服务中⼼的抽象出来的各种业务能⼒，包括交易中⼼、⽀付中⼼、营销中⼼、结算中⼼、⽤户中⼼、账户中⼼等等。
各业务板块应⽤，就是前台⽤户使⽤的各个端，如新零售、⾦融、物流、营销、旅游等。
02阿⾥巴巴业务中台是什么？阿⾥业务中台，从整体上来讲分为：实践⽅法论、技术产品、业务能⼒。
实践⽅法论。
包括中台如何建设、如何管控、如何进化，对阿⾥的中台建设思路、⽅法进⾏了总结。
技术产品。
也叫技术中台，包括许多中间件产品，公共技术产品，是阿⾥技术底座的产品化。
业务能⼒。
是将阿⾥10⼏年沉淀的对⾏业的理解，形成了标准化的业务能⼒，如积分、会员、抵⽤券服务等等，它们很好的⽀撑了各业务线的快速发展。
03阿⾥中台架构演进路线阿⾥中台架构演进路线，经历了去IOE、分布式架构、服务平台化、以及中台化。
04IOE阶段----业务快速上线IOE，主要是优化了我们的IT成本，将核⼼技术掌握在⾃已⼿⾥。
当时我们单⼀JAVA应⽤，代码有600M之⼤，⼏百⼈共同维护，写代码的同学可以脑补⼀下这个画⾯。
当时的系统架构已经⽆法职场，业务增长量、巨⼤的访问量。
05全栈分布式分布式阶段，是架构的服务化拆分，形成了⼤型分布式服务架构，解决容量、性能的问题。
遇到的问题是开源框架不成熟，⽐如没有好的RPC框架，许多领域基本都是空⽩，只能架构的同学⾃⼰硬着头⽪搭。
也就是这个阶段，沉淀了⼀批技术基础设施，如：分布式⽂件存储、服务治理、MQ、数据库等。
06平台化----技术拓宽商业边界（秒杀、创新）平台化，是把架构各层进⾏很好的分层、治理的过程，具备了异地多活、服务⾼可⽤的能⼒。
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
数据中台的建模方法论-概述说明以及解释
数据中台的建模方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据中台是指将企业内部各业务系统中的数据整合、处理和管理的平台。
它是建立在数据仓库和数据湖之上的一种数据管理模式，旨在解决数据孤岛和数据碎片化的问题，提供高效、统一和可靠的数据服务。
随着企业业务的不断发展和扩张，各个部门和业务系统之间的数据交互和共享变得越发复杂。
往往每个业务系统都有自己的数据存储和管理方式，导致数据无法得到有效整合和利用。
这不仅给企业的数据分析和决策带来困扰，还可能导致信息不对称和效率低下的问题。
数据中台的建立旨在打破各个业务系统之间的数据壁垒，将数据从业务系统中抽离出来，构建一个统一的数据管理平台。
通过数据中台，企业可以实现数据的集中存储、统一管理和共享服务，提高数据的可靠性、一致性和准确性。
数据中台的建立需要遵循一定的建模方法论。
首先，需要对企业的数据进行全面的调研和分析，了解各个业务系统的数据结构、数据流程和数据需求。
其次，需要根据企业的业务特点和发展需求，设计合适的数据模型和数据架构。
在建模过程中，需要考虑数据的可扩展性、灵活性和安全性。
最后，需要结合实际情况进行数据中台的建设和实施，确保数据中台能够真正为企业提供高效、可靠和智能的数据服务。
总之，数据中台的建立是企业数据管理的重要一环，它能够帮助企业实现数据的整合和利用。
在建立数据中台时，需要遵循一定的建模方法论，确保数据中台能够满足企业的业务需求和发展需求。
只有建立一个健壮、可靠的数据中台，企业才能更好地进行数据分析和决策，提高自身的竞争力和创新能力。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。
下面将对每个部分的内容进行介绍。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面。
概述部分将简要介绍数据中台的背景和重要性，阐述数据中台在企业中的作用和意义。
文章结构部分将概述本文的框架，即引言、正文和结论三个部分，并简要介绍每个部分的内容。
目的部分将明确本文的写作目标，即通过对数据中台的建模方法论进行探讨和分析，为读者提供相关的理论指导和实践经验。
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。
《云原生数据中台 架构 方法论与实践》读书笔记思维导图
13.2 应用开 2
发工具
3 13.3 3种典
型的数据中台 应用
4 13.4 数据中
台应用的开发 和管理
5 13.5 本章小
结
14.1 数据门户出 现的背景
14.2 硅谷的数据 门户建设
14.3 数据门户的 定位及功能
14.4 数据门户的 实现原理
14.5 数据门户的 社交属性
14.6 数据应用的 自助及协同工作
第18章 物联网 领域数据中台建
设
16.1 建设背景
16.2 组织架构调 整
16.3 建设过程 16.4 体系架构
16.5 数据治理
16.6 数据应用产 品
16.7 EA“数据 中台”功能总结
16.8 本章小结
Hale Waihona Puke 17.1 零售行 1业的数字化转 型
17.2 零售行 2
业数据中台解 决方案
3 17.3 零售行
04
第四部分 数据中台案 例分析
本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理 这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部 门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫 需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到 8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。 各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤 岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
数据中台设计方法实施方案
其他潜在风险及防范策略
法律合规风险
可能违反相关法律法规，如数据保护法等。应对策略是加 强法律合规意识，确保业务合法合规。
运营风险
数据中台运营过程中可能出现故障或异常。应对策略是建 立完善的运维体系，确保系统稳定运行。
财务风险
项目预算超支或投资回报不达预期。应对策略是加强成本 控制和预算管理，制定合理的投资计划。
04
培养数据人才
加强数据人才培养和引进，建立数据 团队，提高数据中台建设和运维能力 。
THANKS
感谢观看
数据集成风险
数据集成过程中可能出现数据冲突、数据冗余等问题。应对策略是进行数据清洗、数据整合，建立数据标准 。
数据质量风险
数据可能存在不准确、不完整等问题。应对策略是进行数据治理，提高数据质量。
技术更新风险
技术更新换代迅速，可能导致系统不兼容、技术过时等问题。应对策略是保持技术敏感性，及时更新系统架 构和技术栈。
08
总结与展望
项目成果总结
数据中台架构搭建
完成数据中台的整体架构设计，包括 数据采集、存储、处理、分析和应用
等模块。
数据治理与规范
建立数据治理体系，制定数据标准与 规范，提高数据质量和可用性。
数据资产沉淀
实现数据资产的统一管理和沉淀，为 业务提供数据支持。
数据安全与隐私保护
建立数据安全防护体系，确保数据的 安全性和隐私保护。
系统测试
对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确 保系统稳定可靠。
上线部署与调试阶段
系统部署
将系统部署到实际的生产环境中，确 保系统的可用性和可扩展性。
系统调试
对系统进行调试和优化，解决部署过 程中出现的问题和性能瓶颈。
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。
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数据中台技术架构方法论与实践
目录
1、建设背景与目标
2、技术架构与思路
3、构建过程：
1.PaaS
2.DaaS
3.DA
4、未来发展方向
5、建设经验总结
广告、注册、搜索推荐、风控、IM 、支付、客服…复杂生态APP、小程序、垂类；线上、线下；C2X，B2B，X2C 纵深链路
MVP
30+1400+
圈子、拍卖、寄卖、回收、自营、视频，切客…
流程规范烟囱模式孤岛重复指标重复时间保障
数据安全数据共享形式单一临时取数响应及时
外部业务：数据脏、乱、差，业务不满意
内部研发：疲于奔命、四处救火，普遍苦恼SQL-Boy，人肉提数机 方案：数据中台建设
目标：复用、赋能、降本提效
数据中台
1、建设背景与目标
2、技术架构与思路
3、构建过程：
1.PaaS
2.DaaS
3.DA
4、未来发展方向
5、建设经验总结
数据资源集中全域数据
技术
基础架构
全链路
产品
能力复用
赋能业务
组织
企业级
平台
2、转转数据中台技术架构与思路 到底什么是数据中台？有什么特点？
2、数据中台技术架构与思路
数据应用
/业务反馈
DA（数据应用层）服务业务化
BI报表
渠道分析商品分析交易分析
数据产品
智能挖掘自助报表精细化推送
业务系统
商品系统财务系统
应用治理
指标字典
数据统计/用户分析订单分析行为分析画像档案事件漏斗A/B Test运营系统客服系统血缘关系
分析/挖掘搜索推荐竞品分析商业分析自助留存监控告警电视看板搜索推荐质检系统数据地图
DaaS（Data-as-a-Service）资产服务化
留存模型主题表事件模型主题表
数据集市层
画像提取平台实时自助框架生命周期管理质量安全管理
数据建模数据仓库层
/存储用户主题商品主题交易主题收入主题广告主题行为主题
前端埋点后端日志
源数据层
业务数据库三方广告战略竞对线下表单
数据资产化PaaS（Platform-as-a-Service）
数据传输
MapReduce Spark
数据计算层
Storm Flink Kylin Druid
实时/批量
HDFS Hive
数据存储层
HBase MySQL TiDB ZZRedis
数据采集
Flume Sqoop
数据传输层
Kafka Lego WS Server
业务数据化
转转数据中台
1、建设背景与目标
2、技术架构与思路
3、构建过程：
1.PaaS
2.DaaS
3.DA
4、未来发展方向
5、建设经验总结
zzdp大数据平台
目标
–高可用、高性能、可扩展的大数据全链路一站式解决方案
核心组件/功能
–Flink、Flume、Kafka、Hadoop、Spark、HBase等存储计算框架–Docker云平台日志采集系统
–苍鹰大数据管理平台
–Skynet 调度平台
PaaS（Platform-as-a-Service）
Skynet调度平台
Flink Spark
数据计算层
Storm MapReduce Kylin Druid
苍鹰数据治理平台
HDFS Kafka
数据存储层
TiDB HBase MySQL ZZRedis
Lego日志采集平台
SDK Docker
异构数据源
Server DB Spider AD
苍鹰大数据管理平台：
为集群提供立体监控、自助化、可视化运维服务，保障高可用
核心功能
集群日常使用情况报表统计与跟踪
冷数据压缩、删除、小文件定期自动合并
日常各类自助化运维操作、监控告警
权限管理
资产管理与优化治理：用户/任务/日志/表总量、增量、异常数TOP 效果
10¹小文件
1%
超长任务数
30%
高峰负载
Skynet 调度平台
–轻量级、可维护、可扩展
–与Hadoop生态融合 核心功能
–任务精准时刻调度
–依赖方式灵活多样
–根据任务自建血缘关系 效果
20,000+
任务数
99.99%
可用性
传统的数仓为何在数据中台地位如此重要？
目标：
汇聚全域数据打破数据孤岛，沉淀企业完整稳定准确的数据资产
核心组件/功能
–Galaxy 全域数据仓库
–iQuery 自助式、可视化查询分析平台
承数据启业务
DaaS （Data-as-a-Service ）
iQuery
数据服务层Zeppelin ZZSCF
留存模型主题表事件模型主题表
数据集市层
画像提取平台实时自助框架
生命周期管理数据质量管理用户主题商品主题数据仓库层
交易主题收入主题
广告主题行为主题前端埋点
后端日志
源数据层
业务数据库三方广告
战略竞对
线下表单
Galaxy全域数据仓库目标：
–统一的数据建模标准、规范
–开放的数据存储、建模、计算能力
–可落地、可扩展，满足转转未来2年，千万日活的业务体量 数据量
总数据30PB+
日增量50TB+
元数据20,000+
数据仓库构建之路：Galaxy全域数据仓库离线整体流程
Galaxy 全域数据仓库效果
时间段：模式：
2015.11-2016. 6业务支撑
2016.6-2017.6平台研发2017.7-至今业务共建、自治业务需求：500+1400+
600+
业务场景：分析
+监控+业务输出
+运营+线上服务
覆盖人群：20%40%70%
简单报表
Case by Case
BI 平台数据仓库
数据中台全域数仓
DaaS目标
–支撑数据服务化建设→数据价值输出
•平台、工具、API→服务化建设
•面向PM、运营、RD、分析师等多种角色→数据平民化，触达更多人&场景
DaaS落地的关键点-1
–数仓统一可落地的流程规范，统一认知：
•层次明确合理：规则、层次、划分、依赖清晰→不做不定项选择，质量控制和运维
•流程机制约束：审批+巡检→先污染后治理
DaaS 落地的关键点-2
–业务与数据增长，海量数据、报表、标签是服务能力的象征，但会带来哪些问题？
•信息过载，数据沼泽→负资产
•寻找数据、理解数据、信任数据、使用数据→
矛盾凸显？
0206有哪些?01
在哪里?
如何理解？09被谁使用？05质量如何？07
08是否安全？成本收益？
什么关系？03
04能不能取到？
DaaS落地的关键点-2–数据资产管理
•元数据管理
•生命周期管理
•性能优化
•权限管理
DA：转转数据应用层
目标
–数据业务化，价值输出，形成完整的数据闭环→数据能力共享、赋能
产品矩阵：
–What（BI报表、Skyeye、画像）
–Why （根因分析、Report）
–How （智能Push、A/B T est、API…）
22
数据智能：数据科学之路
目标：Hindsight →Insight →Foresight
–数据是DT时代的“石油”，但价值需要被进一步的提炼和挖掘
–广告投放/根因分析／智能告警
–用户挖掘/付费提醒/流失预警
23。