6、数据平台架构与实践：从访问到成本控制的全面解析

数据平台架构与实践：从访问到成本控制的全面解析

在当今数字化时代，数据已成为企业决策和发展的核心驱动力。如何高效地访问、处理和存储数据，以及如何控制云成本，是构建数据平台时需要考虑的关键问题。本文将深入探讨数据平台的架构设计、不同用户的数据访问方式、云成本控制，以及如何构建一个灵活且可扩展的六层数据平台架构。

1. 数据访问：满足不同用户需求

不同用户对数据的需求和访问方式各不相同。以下是不同用户群体及其数据访问需求的详细介绍：
- 营销团队 ：通常希望在仪表板中查看每个营销活动中访问量排名前 10 的页面数据，以便了解营销效果。
- 数据分析师 ：作为高级用户，需要以多种不同方式对数据进行切片和切块分析，以获取深入的洞察。
- 数据科学家 ：作为超级高级用户，可能需要根据用户访问的页面将用户分类到不同的用户画像中，这需要访问原始的点击流数据。

为了满足这些不同的需求，不同的工具和技术被用于数据访问：
- Power BI 等报告和仪表板工具 ：商业用户通常更喜欢使用这些工具，它们与使用 SQL 接口的关系型技术配合使用效果最佳。在这种情况下，Azure Synapse 提供了最简单的集成和最佳性能。
- SQL ：对于许多高级用户或数据分析师来说，SQL 是主要的分析工具。将结果数据集存储在 Azure Synapse 中对他们也有益。
- Azure Databricks ：即使不熟悉 Spa