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数据中台架构设计

发布时间 2024-12-11

数据中台
星环数据中台解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值。

数据中台架构设计是一个复杂的过程,涉及到多个层面和技术组件。

以下是数据中台架构设计的关键要素和原则:

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。它搭建于大数据平台数据仓库之上,将大数据平台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。

架构分层数据中台通常采用分层架构,各层应用采用微服务化方式构建。主要分为工具平台层、数据资产层、数据应用层。

数据存储框架: 数据存储框架是数据中台的基础,涉及数据湖用于存储多样数据,数据集市提供领域特定视图。

数据处理框架: 数据处理框架包括数据管道处理ETL流程,元数据管理增强数据理解和信任。

数据治理框架数据治理是确保数据质量、合规性和可信度的过程。在数据中台的架构设计中,应考虑数据治理的策略和实施机制。

数据安全框架: 确保数据中台具备安全和隐私保护措施,包括访问控制、数据加密、身份认证等。

数据运营框架: 对数据中台的总体运营情况进行监控管理,包括硬件环境、软件环境,并确定监控指标,按需求提供运营日报,处理告警信息。

设计原则数据中台的设计原则包括面向未来、需求驱动、面向个体、面向协作、面向变化、容错能力、数据安全、避免重复造轮子。

技术成熟稳定: 选择技术成熟稳定的系统组合,以确保系统的可靠性和性能。

系统组合最小化: 尽量减少系统组合,以降低复杂性和维护成本。

选型适度超前: 在技术选型时适度超前,以适应未来技术发展的趋势。

自助式分析和可视化: 提供用户界面和工具,使用户能够方便地进行数据分析、报表生成和可视化展示。

云原生技术和微服务架构: 利用云原生技术和微服务架构来实现数据中台的弹性扩展、高可用性和灵活性。

迭代演进和持续优化数据中台是一个持续发展的过程,需要不断迭代演进和持续优化,以适应业务需求的变化和新技术的发展。

 

关键词:
数据中台

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