数据中台架构  

要搭建一个企业级的数据中台，是一个及其庞大的一个工程，涉及到很多的方面，我们先看一个数据中台的架构图，当然数据中台的架构在每个企业都是不一样的，要结合自己公司的业务场景才是符合公司的数据中台架构，下图只是数据中台架构图的一个例子。

计算存储平台：为数据中台提供计算和存储，存储可以存储结构化，半结构化，非结构化数据，计算有实时计算、离线计算，交互式计算，图计算等。

数据集成开发平台：数据集成开发平台能最高效地使用底层的组件和数据，提供从源数据到数据能力的转换。数据集成平台是数据中台数据接入的入口。数据中台本身几乎不产生数据，所有数据来自于业务系统、日志、文件、网络等，这些数据分散在不同的网络环境和存储平台中，难以利用，很难产生业务价值。数据集成是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据集成方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集，也有增量同步和全量同步。在数据集成的过程中一般会用到datax，flume，sqoop，canal等工具。

数据基础能力平台：常用的大数据平台组件、数据仓库、数据湖的工具、ETL工具、数据可视化工具等。通过数据集成模块汇聚到中台的数据没有经过处理，基本是按照数据的原始状态堆砌在一起的，这样业务还是很难使用。数据开发是一整套数据加工以及加工过程管控的工具，有经验的数据开发、算法建模人员利用数据加工模块提供的功能，可以快速把数据加工成对业务有价值的形式，提供给业务使用。数据开发模块主要面向开发人员、分析人员，提供离线、实时、算法开发工具，以及任务的管理、代码发布、运维、监控、告警等一系列集成工具，方便使用，提升效率。

数据体系：有了数据集成、数据开发模块，中台已经具备传统数据仓库（后面简称：数仓）平台的基本能力，可以做数据的汇聚以及各种数据开发，就可以建立企业的数据体系。数据体系是中台的血肉，开发、管理、使用的都是数据。大数据时代，数据量大，增长快，业务对数据的依赖也会越来越高，必须考虑数据的一致性和可复用性，垂直的、烟囱式的数据和数据服务的建设方式注定不能长久存在。不同的企业因业务不同导致数据不同，数据建设的内容也不同，但是建设方法可以相似，数据要统一建设，建议数据按照贴源数据、统一数仓、标签数据、应用数据的标准统一建设，数据体系建设最终呈现的结果是一套完整、规范、标准、准确的数据体系，可以方便支撑数据应用。

数据资产管理：通过数据体系建立起来的数据资产较为偏技术，业务人员比较难理解。资产管理是以企业全员更好理解的方式，把企业的数据资产展现给企业全员（当然要考虑权限和安全管控），数据资产管理包括对数据资产目录、元数据、数据质量、数据血缘、数据生命周期等进行管理和展示，以一种更直观的方式展现企业的数据资产，提升企业的数据意识。

数据服务体系：前面利用数据集成、数据开发建设企业的数据资产，利用数据管理展现企业的数据资产，但是并没有发挥数据的价值。数据服务体系就是把数据变为一种服务能力，通过数据服务让数据参与到业务，激活整个数据中台，数据服务体系是数据中台存在的价值所在。企业的数据服务是千变万化的，中台产品可以带有一些标准服务，但是很难满足企业的服务诉求，大部分服务还是需要通过中台的能力快速定制。数据中台的服务模块并没有自带很多服务，而是提供快速的服务生成能力以及服务的管控、鉴权、计量等功能。

运营体系和安全体系：通过前面的数据集成、数据开发、数据体系、数据资产管理、数据服务体系，已经完成了整个数据中台的搭建和建设，也已经在业务中发挥一定的价值。运营体系和安全管理是数据中台得以健康、持续运转的基础，如果没有它们，数据中台很可能像个一般项目一样，会在搭建起平台、建设部分数据、尝试一两个应用场景之后而止步，无法正常地持续运营，不能持续发挥数据的应用价值。这也就完全达不到建设数据中台的目标。数据安全管理是指对数据设定安全等级，按照相应国家/组织相关法案及监督要求，通过评估数据安全风险、制定数据安全管理制度规范、进行数据安全分级分类，完善数据安全管理相关技术规范，保证数据被合法合规、安全地采集、传输、存储和使用。企业通过数据安全管理，规划、开发和执行安全政策与措施，提供适当的身份以确认、授权、访问与审计等功能。数据的安全治理应贯穿于数据的整个生命周期。