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什么是理想的数据中台架构

数据中台

当人们谈论数据中台时,他们在谈论什么
当下,人人都在谈论数字化转型,但怎么转,做什么,中台有可能成为企业推进数字化转型的有效方法之一 。“中台”早期是由美军的作战体系演化而来的,使用“中台”这种作战体系,目的就在于给予前方高效、灵活和强大炮火支持 。2015年,阿里巴巴率先提出了“中台战略”,以及其有名的“大中台、小前台”的机制 。2018年8月,阿里发布“双中台+ET”数字化转型方法论,阿里的双中台包括了数据中台和业务中台 。在“业务中台”模式下,前端业务部门可以像搭积木一样调用平台上的产品技术模块,从而快速搭建新业务场景 。“数据中台”则打破了不同业务部门之间的烟囱式IT架构,从而打通数据孤岛,实现了“一切业务数据化”的目标 。ET大脑是指其面向特定行业的智能化解决方案 。
在阿里中台概念的引领下,很多企业也提出了自己的“中台战略” 。如把内部一些通用性技术平台、支撑系统打包在一起,称之为技术中台;把一些大的业务服务系统,逻辑上集中起来称之为业务中台;或干脆把现有的数据仓库、数据治理平台、数据运维平台整合称之为数据中台;还有一种更简单的方式,就是把以前内部IT支撑系统的后台直接改名,与数据相关的部分就叫数据中台,与业务耦合度较紧密的就叫业务中台 。以上定义,各有各有道理,但有一点大家都有一致的意见,就是建立中台的目的在于:减少冗余,增加复用,快速响应用户需求 。
一般来说,数据中台是指企业利用大数据技术,对内外部海量数据统一进行采集、计算、存储,并使用统一的数据规范进行管理,数据规范包括数据口径、数据模型、元数据规范、参考数据标准、主数据标准、业务规则等 。更进一步,广义的数据中台,还包括企业长期积累下来与业务有较强关联性的一些技术组件,如业务标签,算法模型,数据产品等 。数据中台的主要作用在于将企业内部所有数据统一处理形成标准化数据,挖掘出对企业最有价值的数据,构建企业数据资产库,对内对外提供一致的、高可用大数据服务 。
阿里公司数据中台案例分析
阿里是数据中台概念的首先提出者,其案例更具分析意义 。从网络中流传的一幅阿里巴巴数据中台全景图(图1)可以看出,阿里的数据中台包括了计算与存储平台、数据资产管理、智能数据研发、统一数据中心中间件(OneService)四大模块,最上层支撑着阿里数据、数据大屏、生意参谋等大数据应用 。

什么是理想的数据中台架构

文章插图
图1: 阿里巴巴数据中台全景图
阿里的统一数据中心中间件又分为萃取数据中心、公共数据中心和垂直数据中心三部分,垂直数据中心负责从阿里旗下各个业务单元采集数据,公共数据中心类似数据仓库,将所有数据按不同主题域(电商、文娱、营销、物流、金融等)分类管理,萃取数据中心负责按照业务需求,将各主题域数据加工处理,建立起消费者、企业、内容、商品、位置五大数据体系 。阿里数据中台的目的旨在对内提供数据基础建设和统一的数据服务,对外提供服务商家的统一化数据产品 。
通过以上架构,可以看出,阿里提出的数据中台模式有以下一些特点 。首先是对全域数据的采集与存储,实现了对企业中各业务类别数据的整合和集中化管理 。其次是按照规范化的数据架构(数据仓库规划、数据模型构建、指标定义规范等)统一研发数据,实现数据口径、数据模型标准化 。第三是建立业务需求驱动的几大数据体系,深度萃取数据价值;第四是集成数据资产管理能力,从数据的运营、应用、管理、分析、可视化五方面统一管理数据资产 。
通过这样的数据中台架构设计,阿里实现了对下屏蔽各数据来源不同的现状,对上提供统一的数据服务接口和标准化数据 。数据中台将阿里内部诸如淘宝、天猫、聚划算这些数据孤岛一一打通,将公共数据能力积累沉淀,对内对外提供数据共享服务,新的业务需求再出现的时候,开发人员不用再从头做起,直接基于数据中台提供的能力,就可以快速完成新应用开发 。
一种理想的数据中台架构
企业建设数据中台的最终目标还是赋能业务,服务用户 。数据中台的建设也不应该只是一个口号,一次运动,或一个项目,而是需要企业不断去投入资源、迭代更新,通过数据中台的建设,驱动企业业务创新和发展 。企业建设数据中台,可以通过合理规划、复用内部现有已经完善的大数据处理工具来支撑建设,充分借鉴业界数据中台建设实践,从核心需求出发,以某垂直业务的数据入手,打通数据采集、存储、计算、治理、服务的工作全流程,逐步扩展到全域数据的接入、加工和管理,建设起自有的数据中台 。


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