企业数据中台建设技术实践.pptx

企业数据中台建设是当前数字化转型的重要组成部分，它旨在解决传统数据架构面临的诸多挑战，如数据孤岛、高昂的旧有数据仓库成本、难以引入新技术和新数据源等问题。数据中台并非简单的数据聚合，而是通过集成和标准化，提供一个统一的数据访问和治理平台。 数据挑战主要体现在大量的数据孤岛，这些孤岛阻碍了数据的有效利用和共享。传统的数据集成方式依赖于复制，这不仅成本高，而且在系统变更时对用户造成影响。此外，旧有的系统难以退役，持续消耗IT预算，导致资源无法更好地用于推动业务发展。 企业数据中台的概念是由埃森哲定义的，它强调有效存储和提取信息，集中控制数据访问，并建立标准的共用语义层，确保数据的一致性。数据中台还包括数据治理和安全功能，提供自助服务分析的基础，同时降低了迁移新系统和技术的成本。 企业数据中台的架构通常包括多个层次，如原始数据区域、暂存区域、核心监理数据区域、数据仓库、数据湖以及数据虚拟化平台。这些组件协同工作，确保数据的高效管理和分析。数据联邦是数据中台的一种扩展，它通过统一数据管理、访问、保护和服务水平管理，打破了数据存储孤岛，提供了无缝的数据访问体验。 实施数据虚拟化是数据中台的关键优势，它为业务用户提供了简单、敏捷的访问方式，无需深入了解底层架构。同时，数据虚拟化通过共用语义层保证了数据一致性，并支持多种访问格式和工具。对于IT人员，数据虚拟化实现了抽象化、灵活性和安全性，加速了数据交付，减少了复制过程，提高了数据治理的效率。 在实际应用中，数据中台和数据联邦广泛应用于实时决策、客户360度视图、自助服务分析、数据科学（包括机器学习和人工智能）、应用程序开发、合并与收购、合规性（如IFRS17和GRC）、数据安全性、API化以及逻辑数据性能优化等多个场景。 通过构建企业数据中台，企业可以实现更高效的数据集成，提升数据治理水平，降低成本，提高业务敏捷性，最终推动业务的持续创新和发展。在云环境中，数据中台和数据联邦技术还能帮助企业实现云原生和混合云战略，增强基础设施的弹性，降低云服务锁定的风险。