在数字政府建设的浪潮中，政务大数据平台正面临着前所未有的挑战与机遇。作为承载着全省 2000 多亿条公共数据资源的福建大数据一体化公共数据平台，其技术架构的每一次演进都牵动着整个数字福建建设的神经。福建大数据一级开发有限公司作为省级公共数据资源一体开发主体，在多年的实践中深刻体会到传统湖仓分离架构在政务场景下的局限性，最终通过引入 Databend 存算分离计算引擎，成功构建了真正意义上的湖仓一体化平台。
政务数据治理的复杂性挑战
政务数据治理有着其独特的复杂性。与互联网企业不同，政务数据平台的建设方与使用方往往分离——平台由专业的数据公司建设运维，而真正的使用者是各个省直部门。这种"建用分离"的模式带来了前所未有的挑战。
福建大数据一体化公共数据平台采用"1+1+3+1+N"的整体架构，其中数据汇聚共享平台作为核心枢纽，承担着横向对接全省各厅局系统、纵向连通国家与地市的重要职责。然而，随着接入部门从最初的几家扩展到 90 多家，传统架构的弊端逐渐显现。
"当一下子有二三十家省厅同时接入时，我们发现沟通成本和运维支撑成本急剧上升，"福建大数据一级开发有限公司的技术负责人吴世钦回忆道，"每个省厅的技术水平不同，对组件的需求也各异，我们疲于奔命地做适配工作，效果却不尽如人意。"
从数据共享到湖仓一体：技术架构的四次演进
福建大数据一体化公共数据平台的发展历程，是一部政务数据治理技术不断演进的缩影。从最初的数据共享到如今的湖仓一体，每一次架构升级都承载着对更高效数据治理的追求。
1.0 阶段：数据共享平台的起步探索
在 1.0 阶段，福建大数据构建了基于 ETL 的数据共享平台。这一阶段的核心特征是平台不存储数据，更多地扮演着"数据桥梁"的角色。当各部门需要数据时，平台负责从源系统实时抽取并传输，实现了基础的数据流通能力。然而，这种模式的局限性很快显现：同一份数据如果有多个部门申请，就需要多次向数据源部门取数，不仅增加了源系统的负担，也影响了数据获取的效率。更重要的是，这种模式无法支撑复杂的数据分析和治理需求，数据的价值难以得到充分挖掘。
2.0 阶段：集中式汇聚的能力提升
基于 1.0 阶段的经验，福建大数据在 2.0 阶段引入了关系型数据库（RMDB），构建了集中式的数据汇聚共享平台。这一阶段的核心理念是"数据一次汇聚，多次共享"，平台开始承担数据存储的职责。集中式架构带来了显著的改进：数据只需汇聚一次，就可以支撑多个部门的共享需求，大大提高了数据利用效率。同时，平台支持多种数据共享交换方式，为后续的数据治理奠定了基础。但随着数据量的快速增长，集中式架构的瓶颈开始显现。单一数据库难以承载海量数据的存储和处理需求，特别是非结构化文件的存储成为了技术难点。数据的实时性处理能力也受到了限制。
3.0 阶段：分布式架构的技术跃升
为了突破 2.0 阶段的技术瓶颈，福建大数据在 3.0 阶段引入了 Hadoop 大数据技术栈，构建了分布式的数据汇聚共享平台。这一阶段实现了质的飞跃：平台具备了海量结构化和非结构化数据的汇聚能力，支持实时数据接入，并引入了数据质量检测机制。3.0 阶段的另一个重要创新是引入了"数据接入编目"标准。这一机制要求数据在汇聚前必须先进行编目注册和审批，确保了数据汇聚的高质量和规范性。这种做法不仅提高了数据治理水平，也为后续的数据资产管
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
