云原生数据中台:第7章 数据中台的架构

本文深入探讨了数据中台的功能定位,强调其在企业内部数据能力抽象、共享和复用的核心作用。通过分析Twitter、Airbnb和Uber等硅谷公司的大数据平台架构,揭示了数据中台需要遵循的9大设计原则,并提出了数据中台的架构组成,包括应用基础能力平台、数据基础能力平台、数据集成开发平台、数据资产运营平台和数据业务能力层。此外,文中还阐述了云平台在数据中台中的重要角色,以及如何通过数据中台解决传统大数据平台存在的问题,实现数据资产的高效管理和运营。

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 数据中台的功能定位

        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,因此,数据中台的架构必须围绕这三个功能来设计。与传统的大数据平台不同,数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上,将大数据平台和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。因此,单从功能上来讲,大数据平台实现具体的数据能力,数据仓库是业务建模、数据治理发生的地方,而数据中台则需要把大数据平台、数据仓库的数据和接口组织起来,通过打通数据提升数据能力,通过共享提高全局使用效率。因此数据中台的架构设计应该考虑如何有效地完成抽象、共享和复用的功能。

思考试验:数据仓库+数据服务就是数据中台吗?

假设我们已经有一个很好的数据仓库,并且在上面设置了一些可以供大家使用的数据集市或者说主题数据。在此基础之上,我们又提供了一些可供大家使用的数据服务。那么能说这个系统就是数据中台吗?

在回答这个问题之前,让我们先回到数据中台的定义上,看看这个系统是不是提供了全局的数据能力的抽象、共享和复用。从另一个角度来讲,如果一个新业务应用需要使用新的数据能力,可以看看我们是需要直接与底层的原始数据打交道,还是能通过中间的这个系统来开发。因此,关键问题是这个数据仓库提供和共享的数据服务和数据能力,是否能够覆盖整个企业

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