最新版一文读懂数据中台架构建设体系图文详解(建议收藏).pdf

数据中台架构建设已经成为现代企业实现数据集中管理、提升数据资产价值的重要手段。这一理念源于阿里巴巴的“大中台、小前台”策略，旨在通过集中化的数据处理和管理，提高数据响应速度和应用效率。数据中台的通用体系架构旨在减少功能冗余，提高功能复用，以适应企业不断变化的数据需求。 1. 数据中台通用体系架构 数据中台体系通常由六个独立但相互协作的功能子系统构成：数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架和数据运营框架。这些子系统可以根据企业实际需求灵活组合，分步实施。企业会建立数据处理和数据存储子系统，随后根据业务发展逐渐完善数据采集、数据安全和数据治理子系统。 2. 数据存储框架 数据存储框架是数据中台的核心，负责不同类型数据的存储。数据可以分为源数据、结构化数据、非结构化数据、规范化分域数据、宽表数据、元数据、标签数据和主数据等类别。存储框架需要独立规划，采用适合的技术架构来满足不同数据的存储需求。 3. 数据采集框架 数据采集框架统一管理各种源数据，提供多种采集方式，如文件传输、数据库接口、实时流式数据和网络爬虫等。采集框架还负责源数据的预处理，去除无效数据，确保数据质量。 4. 数据处理框架 数据处理框架涵盖ETL流程，包括批处理、流处理、数据清洗、数据交换和查询等功能。任务调度模块是其核心，协调和监控数据处理任务，确保高效运行。 5. 数据治理框架 数据治理涉及数据管理、目录、质量、安全和共享等多个方面。尽管数据安全和共享可能引发矛盾，但在数据治理框架中，它们通常被分开管理，以保持数据管理的公正性和透明度。数据目录和数据管理是提升数据价值的关键，而数据质量控制确保数据的可靠性。 6. 数据安全框架 数据安全框架专注于保护数据的安全，防止未经授权的访问和泄露。它需要与数据治理框架协同工作，确保在保障数据安全的同时不影响数据价值的提升。 7. 数据运营框架 数据运营框架负责对外提供数据服务，通过构建数据产品和服务，将数据转化为业务洞察和决策支持。 数据中台架构是一个灵活、可扩展的框架，旨在促进数据的高效管理和价值挖掘。企业可以根据自身业务需求，参照此架构进行定制化建设，以实现数据资产的最大化利用。