数字化转型系列：业务中台和数据中台架构解析

我们需要对中台架构进行一番详细的介绍，阿里巴巴的Aliware 团队曾经给中台下过这样的定义：

将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台，形成以服务为中心，由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效地进行业务探索和创新，实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。

现在中台战略常被简单地概括为“大中台，小前台”，意思是说将企业的核心业务能力沉淀和聚集到由业务中心组成的中台层上，前台应用以中台为支撑，向轻量化、敏捷化转变。本文核心观点援引自作者所著的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书，全书对数据中台的理念、架构和具体实现做了详细论述。

企业的痛点体现在：

复杂：系统庞大、逻辑复杂  （学习理解成本高，每人了解系统全貌，最懂的是程序员，需要翻代码才能知道具体逻辑）

重复：系统差异性大、标准不一 （同样的需求在不同系统重复造轮子，对于一个通用功能，没人说清楚是否有，或知道但现有的够不够支持）

沟通成本高：团队多，跨部门的沟通多（无用的拉通对齐会太多，沟通需求和信息获取成本极高）

中台就是为了让企业进行核心能力的沉淀，更给予我们快速创新的机会，具体包括：

1、中台赋予业务快速创新和试错能力

企业可以聚焦核心共享服务的建设，提高服务的重用。

2、打造数字化运营能力

中台有助于业务通过共享核心能力的沉淀，进行数字化运营。通过对中心核心数据的分析，更加精确地对业务进行调整和优化，全方位动态调整资源利用。

3、改变组织阵型带来组织效能提升

中台的变化也是组织阵型的变化。一方面，对于公司，中台侧重的是跨部门跨团队的深入合作。另一方面，对于个人，中台推荐的是类微服务的小而精团队，员工从事多种岗位，对全局和整体有更深入的锻炼。

建设中台目标

包括技术中台门户、微服务注册开放组件、微服务开发&交付能力、技术中台运维能力、能力集成技术组件能力和基础的技术服务以及弹性伸缩和计算能力，以及虚拟化管理能力。技术中台有点像编程时的适配层，起到承上启下的作用，将整个公司的技术能力与业务能力分离，并以产品化方式向前台提供技术赋能，形成强力支撑。技术中台有点像工具大仓库，里面放满了各式各样的技术工具，无论是哪个团队，哪个人，快速找到自己的工具，拿来就用就行了。技术中台是连接业务中台和数据中台、AI中台的纽带，是服务于上层应用的桥梁。

1. UML用例图

用例：Actor参与者/User Case用例-功能/Relationship关系(4)-Association/Inheritance泛化/include包含/extend扩展)

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2.UML时序图

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3.UML设计模式-大数据项目实战

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4.UML设计模式-大数据项目实战

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5.UML设计模式-大数据项目实战

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6. AI平台的标准化架构设计

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7. 主流业务平台的架构设计

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8. 主流运营平台的架构设计

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9 人脸识别技术框架

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10. FaceNet人脸识别技术框架

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11.AI技术研发路径

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12.支付中台设计

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13. 数据处理中台

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14. 数据中台建设思想

数据湖的核心概念包括：

数据源：数据湖可以存储来自不同来源的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
数据整合：数据湖通过将来自不同来源的数据整合到一个中央仓库中，实现数据的一致性和统一管理。
数据处理：数据湖通过使用无结构或半结构的元数据来描述数据，这使得数据可以在不同的格式和结构之间进行转换和整合。

数据仓库的核心概念包括：

数据源：数据仓库通常只存储结构化数据，这些数据通常来自企业的业务系统和应用程序。
数据整合：数据仓库通过将来自不同来源的数据集成到一个中央仓库中，实现数据的一致性和统一管理。
数据处理：数据仓库通过使用结构化的元数据来描述数据，这使得数据可以在不同的格式和结构之间进行转换和整合。

首先，数据仓库主要是为结构化数据而设计的。它通常会将数据从多个来源提取、转换并加载（ETL）到一个统一的存储系统中。在数据仓库中，数据一般以表格的形式组织，采用预定义的模式和结构。这种方式适合于复杂的查询和报告生成，能够支持企业的决策分析需求。数据仓库通常用于历史数据的存储，便于进行趋势分析和业务智能（BI）报告。它还提供了高效的数据查询性能，适合进行复杂的SQL查询。

相对而言，数据湖则是一个更加灵活和开放的数据存储环境。它可以存储结构化、半结构化及非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等。数据湖允许企业将数据以原始格式存储，不需要在数据进入湖泊之前进行大量的预处理。这种灵活性使得数据湖适合于大数据分析、机器学习及数据科学等用途。数据湖的架构通常基于分布式文件系统，如Hadoop，能够处理大规模的数据集。

在数据治理方面，数据仓库通常具有严格的安全性和数据质量控制措施。由于它承载着企业关键的业务数据，数据仓库通常要求高标准的数据清理和验证流程。而数据湖的治理相对松散，因为它允许数据的快速存储和处理。虽然这为数据的快速获取提供了便利，但也可能导致数据质量和一致性的问题。因此，企业在使用数据湖时需要建立良好的数据管理和治理策略。

重要概念：元数据

《DAMA数据管理知识体系指南》是这样定义的：
元数据最常见的定义是“关于数据的数据”。这个定义非常简单，但也容易引起误解。可以归类为元数据的信息范围很广，不仅包括技术和业务流程、数据规则和约束，还包括逻辑数据结构与物理数据结构等。它描述了数据本身（如数据库、数据元素、数据模型），数据表示的概念（如业务流程、应用系统、软件代码、技术基础设施），数据与概念之间的联系（关系）。元数据可以帮助组织理解其自身的数据、系统和流程，同时帮助用户评估数据质量，对数据库与其他应用程序的管理来说是不可或缺的。它有助于处理、维护、集成、保护和治理其他数据。

怎么理解呢？《DAMA数据管理知识体系指南》举了一个比较好理解的例子：
为了理解元数据在数据管理中的重要作用，试想一个大型图书馆中有成千上万的书籍和杂志，但是没有目录卡片。没有目录卡片，读者将不知道如何寻找一本特定的书籍甚至一个特定的主题。目录卡片不仅提供了必要的信息（图书馆拥有哪些书籍和资料以及它们被存放在哪里），还帮助读者可以使用不同的方式（主题领域、作者或者书名）来查找资料。如果没有目录，寻找一本特定的书将是一件十分困难的事情。一个组织没有元数据，就如同一个图书馆没有目录卡片。