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  • 0、前言 当前,大部分企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统,更...阿里的中台是从管理的角度出发,以中台事业部集中数据搜索,技术及产品,数据共享等多个部门的功能。其他组织或企业建设数据中台不一定需

    0、前言

    当前,大部分企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统,更倾向于数据集中采集、存储,并应用分层建设。这种方式一方面有利于应用系统的快速部署,另一方面也保证了数据的集中管理与运营,体现数据的资产、资源属性。

    数据中台的出现弥补了数据开发和应用开发之间由于开发速度不匹配而出现的响应力不足等缺陷问题。

    数据中台是国内学者提出的概念,起始于阿里的“大中台、小前台”概念。阿里的中台是从管理的角度出发,以中台事业部集中数据搜索,技术及产品,数据共享等多个部门的功能。其他组织或企业建设数据中台不一定需要成立中台事业部,但是数据集中治理与提升数据价值转换效率的思路是一致的。

    一、通用体系架构

    不同的企业对数据有不同的需求。企业数据应用不断更新迭代,企业的中台系统也需要不断变化。

     从数据处理与数据治理两个维度出发,可以设计一个解耦的数据中台体系架构。该数据中台体系架构具有一定的柔性,可按照企业应用需求进行组合,或者对单个模块进行扩充,能满足大多数企业数据中台建设的需求。

     数据中台体系架构示例

    数据中台的通用体系架构如上图所示,该中台体系架构以减少功能冗余和提高功能复用为原则,把数据中台解耦为 6 个可以分别独立建设、演进的功能子系统。

    数据结构与数据处理子系统是数据中台体系架构的核心,数据治理是提升数据价值的重要手段。该数据中台体系架构的通用性表现在以下几点:

    • 综合考虑了数据中台的各种要素,参考这个架构进行建设可以有效提升数据资产价值,提供数据及服务的共享。

    • 参考这个数据中台体系架构,企业可以一次规划、分步实施。首先建设处理子系统及数据存储子系统,然后根据业务发展需求,逐步补充数据采集、数据安全及数据治理子系统。

    • 该数据中台由 6 个解耦的子系统组成。企业在立项建设时可以灵活组合,每个子系统单独招标建设,也可以把多个子系统合并招标建设。数据中台通用体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架及数据运营框架等 6 大部分。

    1.1 数据存储框架

    数据中台的核心是数据,数据通过采集系统获取,然后数据经过处理框架加工,并接受数据治理框架的管理,同时也要接受数据安全管理框架的管理,最后开放的价值数据将通过数据运营框架对外提供数据服务。

    数据中台的数据架构应该独立规划,并采用合理的技术架构对不同类型的数据进行存储。

    数据存储框架中,无论数据采用对象存储、块存储还是数据库存储技术,各种中台数据可按照上图所示分类管理。

    • 源数据:主要由采集框架进行管理,数据治理框架按照数据特征把数据简单分为结构化和非结构化数据两大类,而规范化分域数据则是数据治理框架对全量数据的规范化分域整理。宽表数据是数据关联的结果,利用宽表数据可以对人、事、地、物、组等对象进行完整的数据画像,同时宽表数据也可以作为上层模型数据的中间层数据。
    • 元数据和标签数据:都是对数据的描述,其中元数据用来对数据的客观属性进行表示,标签数据更倾向于管理者对数据的主观表述及等级划分,比如质量等级标签、安全标签、属性标签等。
    • 主数据:需要在各系统间频繁更新、交换,且需要独立的存储空间进行维护管理。

    1.2 数据采集框架

    数据中台的采集框架应对纳入数据中台的各种源数据进行统一采集管理。数据采集框架中应提供多种数据采集方式,如文件传输协议采集、数据库采集、接口应用程序接入采集、流式采集及网络爬虫采集。

    同时采集框架应按照数据采集规范对源数据进行预处理,从而去除明显不需要的数据及多余数据,并对采集过程进行管理。虽然数据中台的体系架构没有统一模板,但各企业数据采集框架基本一致。

    1.3 数据处理框架

    数据处理是每个数据应用的基本环节之一,经典的数据抽取、转换和加载(ETL)处理流程在数据采集预处理、数据整合、数据建模等多个地方均要使用。单独建设数据处理框架有利于数据处理工具组件的集中开发与管理,也有利于数据中台数据处理任务的协调与调度。

    数据处理框架专门负责数据处理相关的任务,包括批处理、流处理、人工智能分析、数据清洗、数据交换及查询,此外数据处理的相关工具组件可在处理框架中配置。任务调度模块在数据处理框架中处于居中指挥的作用,并对运行的数据处理任务进行监控及异常处理等操作。

    1.4 数据治理框架

    广义的数据治理不仅包含提升数据价值的内容,如数据管理、数据目录、数据质量等,也包含数据安全管理及数据共享服务。

    数据安全管理与数据价值提升是一个矛盾体,如果由一个厂商或开发团队进行数据安全管理及数据价值提升相关软件的开发,则开发者的操作难免有所偏向,而且矛盾不容易公开,少了冲突也就少了优质的解决方案。

    另外,数据共享与数据治理的其他内容也存在相同的问题。因此,建议数据中台的数据治理框架中不包含数据安全与共享的相关内容。

    数据治理框架包含数据目录、数据管理、模型管理和数据质量 4 个模块:

    • 数据地图、数据资产目录、知识图谱及数据血缘的主要作用是展示数据的属性及相互关系,因此都纳入数据目录模块。

    • 数据模型能提高数据中台对外部应用需求的反应能力,固化的中间模型数据需要专门管理。模型管理包括模型目录、模型血缘及模型地图等。

    • 数据管理又可以细分为元数据管理、主数据管理、标签数据管理及源数据管理。

    • 数据质量管理模块按照制定的数据标准及数据稽核规则对数据中台中的数据进行质量管理。

    1.5 数据安全框架

    数据已经成为数据资产,数据安全框架是数据中台必不可少的组成部分。数据安全叠加在数据中台其他功能框架之上,数据采集、处理、交换、共享等每个环节均必须实施安全控制策略。安全框架可以分为日志管理、用户认证、权限管理及加解密等几个功能模块。

    此外,安全全门户也可以对外提供安全能力封装,展示数据中台的安全态势及安全视图。

    1.6 数据运营框架

    数据中台的核心功能是综合众多数据应用的数据处理及数据治理功能,集中建设、集中管理、减少冗余、增加复用。数据中台的最终目的还是为其他应用或开发者提供数据服务,而对外数据服务功能将直接面向不确定的外部对象。

    因此单独建设数据运营,一方面有利于针对外部用户提供针对性功能;另一方面,数据运营模块作为用户与数据中台核心数据服务之间的中间层,可以有效隔离外部用户直接控制、接触核心数据及应用,可保护数据中台的安全性及内部功能的稳定性。

    综合以上因素,数据运营应配置运营门户、能力开放、数据开放及运营监控等功能:

    • 运营门户:对数据中台管理者提供管理门户,对开发者提供开发者门户。对内部应用提供内部应用门户,对外部应用提供外部应用门户。运营门户针对不同的用户提供不同的通道并开放不同的数据中台能力。

    • 能力开放:把数据中台的数据处理能力、数据分析能力等经过适当的封装后对用户提供服务,可以是微服务,也可以是 API 接口,或者直接提供二次开发能力。

    • 数据开放:通过数据目录,数据/模型展示(可视化、数据视图等)为其他数据应用系统提供数据服务。

    • 运营监控:对数据中台的总体运营情况进行监控管理,包括硬件环境、软件环境,并且确定监控指标,按需求提供运营日报,处理告警信息。

    二、典型架构

    数据中台的目标是让数据持续用起来,通过数据中台提供的工具、方法和运行机制,把数据变为一种服务能力,让数据更方便地被业务所使用。下图所示为数据中台总体架构图,数据中台是在底层存储计算平台与上层的数据应用之间的一整套体系。

     数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性,降低对技术人才的需求,让数据的使用成本更低。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力,服务于企业业务。数据安全体系、数据运营体系保障数据中台可以长期健康、持续运转。

    2.1 数据汇聚

    数据汇聚是数据中台数据接入的入口。数据中台本身几乎不产生数据,所有数据来自于业务系统、日志、文件、网络等,这些数据分散在不同的网络环境和存储平台中,难以利用,很难产生业务价值。

    数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具,把各种异构网络、异构数据源的数据能够方便地采集到数据中台进行集中存储,为后续的加工建模做准备。

    数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等;从汇聚的时效性来分,有离线批量汇聚和实时采集。

    2.2 数据开发

    通过数据汇聚模块汇聚到中台的数据,没有经过什么处理,基本是按照数据的原始状态堆砌在一起的,这样业务还是很难使用。数据开发是一整套数据加工以及加工过程管控的工具,有经验的数据开发、算法建模人员利用数据加工模块提供的功能,可以快速把数据加工成对业务有价值的形式,提供给业务使用。

    数据开发模块主要是面向开发、分析人员,提供离线、实时、算法开发工具以及任务的管理、代码发布、运维、监控、告警等一些列集成工具,方便使用,提升效率。

    2.3 数据资产体系

    有了数据汇聚、数据开发模块,中台已经具备传统数仓平台的基本能力,可以做数据的汇聚以及各种数据开发,就可以建立企业的数据资产体系。之前说数据资产体系是中台的血肉,开发、管理、使用的都是数据。大数据时代,数据量大,增长快,业务对数据的依赖也会越来越高,必须考虑数据的一致性和可复用性,垂直烟囱式的数据和数据服务的建设方式注定不能长久存在。

    不同的企业因业务不同导致数据不同,数据建设的内容也是不同的,但是建设方法可以相似,数据要统一建设,笔者建议数据按照贴源数据、统一数仓、标签数据、应用数据的标准统一建设。

    2.4 数据资产管理

    通过数据资产体系建立起来的数据资产还是一套偏技术的数据体系,业务人员比较难理解。资产管理是以企业全员更好理解的方式,把企业的数据资产展现给企业全员(当然要考虑权限和安全管控),数据资产管理包括对数据资产目录、元数据、数据质量、数据血缘、数据生命周期等进行管理和展示,以一种更直观的方式展现企业的数据资产,提升企业的数据意识。

    2.5 数据服务体系 

    前面利用数据汇聚、数据开发建设企业数据资产,利用数据管理展现企业的数据资产,但是并没有发挥数据的价值。数据服务体系就是把数据变为一种服务能力,通过数据服务让数据参与到业务,激活整个数据中台,数据服务体系是数据中台存在的价值所在。

    企业的数据服务是千变万化的,中台产品可以带有一些标准服务,但是很难满足企业的服务诉求,大部分服务还是需要通过中台的能力快速定制。数据中台的服务模块并没有自带很多服务,而是提供快速的服务生成能力以及服务的管控、鉴权、计量等功能。

    2.6 运营体系和安全体系

    通过前面的数据汇聚、数据开发、数据资产、资产管理、数据服务,已经完成了整个数据中台的搭建和建设,也已经在业务中发挥一定的价值。

    运营体系和安全体系是数据中台得以健康、持续运转的基础,如果没有它们,数据中台很可能像个一般项目一样,一期搭建起平台、建设部分数据、尝试一两个应用场景之后而止步,无法正常地持续运营,不能持续发挥数据应用价值,这也就完全达不到建设数据中台的目标。

    三、不同行业数据中台解决方案

     

     

     

     

     

     四、总结

    建设数据中台,实现企业或机构数据资产的高效管理和数据价值最大化,为机构带来了数据平台化的运营机制,有望解决应用开发与数据开发速度不匹配的问题。利用数据中台,可以将机构的核心技术或团队凝聚在一起,建设机构内强大的数据开发、运营等团队,提升机构的团队的硬实力和软实力。

    虽然一个良好的架构对一个信息系统的后期扩容及运维有重要作用,但总体架构设计只是数据中台建设的第一步,每一个功能模块还有很大的细化空间,如不同类型数据的存储技术选型、数据安全合规审计技术、数据模型设计等。在具体项目中,数据共享与安全保护的平衡点、新技术的引用等,都需要进一步细化研究。

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  • 你被大数据杀过熟吗?当今企业对数据的重视度越来越高,在大数据系统架构设计层面,大数据架构师需要完成技术决策、技术选型,还需要根据不同时期的业务场景,不断优化和演进软件架构,最终攻克技术难...

    你被大数据杀过熟吗?当今企业对数据的重视度越来越高,在大数据系统架构设计层面,大数据架构师需要完成技术决策、技术选型,还需要根据不同时期的业务场景,不断优化和演进软件架构,最终攻克技术难点、化解技术风险,创造符合企业长期发展的大数据架构。

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  • 阿里及各大企业中台架构详解

    千次阅读 2021-01-10 17:02:00
    IaaS主要是运维负责。 ebay中台架构 staffjoy 台 参考 https://www2.slideshare.net/tcng3716/ebay-architecture


    IaaS主要是运维负责。
    ebay中台架构

    • staffjoy 中台

    平台不等于中台?

    阿里提出中台战略后,很多企业开始拿着自己的系统与阿里的中台对标。有的企业在十多年前就完成了大一统的集中式系统拆分,实现了从传统大单体应用向大平台的演进,他们将公共能力和核心能力分开建设,解决了公共模块重复投入和重复建设的问题。

    那这是不是阿里所说的中台呢?

    阿里中台到底是什么

    阿里业务中台前身是共享平台,原来的共享平台更多被当作资源团队,承接各业务方需求,并为业务方在基础服务上做定制开发。 阿里业务中台目标是把核心服务链路(会员、商品、交易、营销、店铺、资金结算等)整体当作一个平台产品来做,为前端业务提供的是业务解决方案,而不是彼此独立的系统。

    传统企业大平台战略 V.S 阿里中台战略

    平台只是将部分通用的公共能力独立为共享平台。虽然可通过API或数据对外提供共享服务,避免系统重复建设,但这类平台并没有和企业内的其它平台或应用,实现页面、业务流程和数据从前端到后端的全面融合,并且没有将核心业务服务链路作为一个整体方案考虑,各平台仍分离且独立。

    平台解决了公共能力复用的问题,但离中台的目标显然还有一段差距!

    中台到底是什么?

    阿里对中台的定义:“中台是一个基础的理念和架构,我们要把所有的基础服务用中台的思路建设,进行联通,共同支持上端的业务。业务中台更多的是支持在线业务,数据中台提供了基础数据处理能力和很多的数据产品给所有业务方去用。业务中台、数据中台、算法中台等等一起提供对上层业务的支撑。”

    思特沃克对中台定义:“中台是企业级能力复用平台。”

    关键词:共享、联通、融合和创新:

    • 前台以及中台之间的联通
    • 前台流程和数据的融合,并以共享的方式支持前端一线业务的发展和创新

    中台首先体现的是一种企业级能力,它提供的是一套企业级的整体解决方案,解决小到企业、集团,大到生态圈的能力共享、联通和融合问题,支持业务和商业模式创新。通过平台联通和数据融合为用户提供一致的体验,更敏捷地支撑前台一线业务。

    中台源于平台,但更多体现的是一种理念转变:

    • 对前台业务的快速响应能力
    • 企业级复用能力
    • 从前台、中台到后台的设计、研发、页面操作、流程服务和数据的无缝联通、融合能力

    最关键的是快速响应能力和企业级的无缝联通和融合能力,尤对于跨业经营的超大型企业。

    数字化转型中台应该共享什么?

    相对互联网,传统企业的渠道应用更多样化,有面向内部人员的门店类应用、面向外部用户的互联网电商以及移动APP类应用。这些应用面向的用户和场景可能不同,但其功能类似,基本涵盖核心业务能力。
    传统企业也会将部分核心应用的页面或API服务能力开放给生态圈第三方,相互借力发展。

    为适应不同业务和渠道发展,过去很多企业做法是开发很多独立应用或APP。但由于IT系统建设初期并没有企业级整体规划,平台之间融合不好,导致用户体验不好,用户并不想装那么多 APP。

    为提升用户体验,实现统一运营,很多企业开始缩减APP数量,开始通过一个APP集成企业内的所有能力,联通前台所有的核心业务链路。

    由于传统企业商业模式和IT系统建设发展的历程与互联网企业不完全一样,传统企业的中台建设策略与阿里中台战略也应有所差异,需共享内容也不一。

    由于渠道多样化,传统企业不仅要将通用能力中台化,以实现通用能力的沉淀、共享和复用,这里的通用能力对应DDD的通用域或支撑域。
    传统企业还需将核心能力中台化,以满足不同渠道的核心业务能力共享和复用的需求,避免传统核心和互联网不同渠道应用出现“后端双核心、前端两张皮”,这里的核心能力对应DDD的核心域。

    这就属业务中台,需解决核心业务链路的联通和不同渠道服务共享的问题。
    还需解决系统微服务拆分后的数据孤岛、数据融合和业务创新等问题,这属数据中台,尤其是当我们采用分布式架构后,更应关注微服务拆分后的数据融合和共享问题了。

    综上,在中台设计和规划时,需整体考虑企业内前台、中台以及后台应用的协同,实现不同渠道应用的前端页面、流程和服务的共享,还有核心业务链路的联通以及前台流程和数据的融合、共享,支持业务和商业模式的创新。

    如何实现前中后台的协同?

    企业级能力往往是前中后台协同作战能力的体现。

    业务中台主要发挥战术专业能力。前台需根据前线战场需求,对业务中台的能力进行调度,实现能力融合和效率最大化。
    数据中台就是信息情报中心和联合作战总指挥部,能够汇集各种数据、完成分析,制定战略和战术计划。
    后台就是后勤部队,提供技术支持。

    前台

    传统企业早期系统不少基于业务领域或组织架构建设,每个系统都有自己的前端,相互独立,用户操作是竖井式,需登录多个系统才能完成完整业务流程。

    中台后的前台建设要有一套综合考虑业务边界、流程和平台的整体解决方案,以实现各不同中台前端操作、流程和界面的联通、融合。不管后端有多少个中台,前端用户感受到的就是只有一个前台。

    在前台设计可借鉴微前端设计思想,在企业内不仅实现前端解耦和复用,还可以根据核心链路和业务流程,通过对微前端页面的动态组合和流程编排,实现前台业务的融合。

    前端页面可自然融合到不同终端和渠道应用核心业务链路中,实现前端页面、流程和功能复用。

    中台

    传统企业的核心业务大多是基于集中式架构开发的,而单体系统存在扩展性和弹性伸缩能力差的问题,因此无法适应忽高忽低的互联网业务场景。而数据类应用也多数通过ETL工具抽取数据实现数据建模、统计和报表分析功能,但由于数据时效和融合能力不够,再加上传统数据类应用本来就不是为前端而生的,因此难以快速响应前端一线业务。

    业务中台的建设可采用领域驱动设计方法,通过领域建模,将可复用的公共能力从各个单体剥离,沉淀并组合,采用微服务架构模式,建设成为可共享的通用能力中台。

    同样的,我们可以将核心能力用微服务架构模式,建设成为可面向不同渠道和场景的可复用的核心能力中台。 业务中台向前台、第三方和其它中台提供API服务,实现通用能力和核心能力的复用。

    在将传统集中式单体按业务职责和能力细分为微服务,建设中台的过程中,会产生越来越多的独立部署的微服务。这样做虽然提升了应用弹性和高可用能力,但由于微服务的物理隔离,原来一些系统内的调用会变成跨微服务调用,再加上前后端分离,微服务拆分会导致数据进一步分离,增加企业级应用集成的难度。

    如果没有合适的设计和指导思想,处理不好前台、中台和后台的关系,将会进一步加剧前台流程和数据的孤岛化、碎片化。

    数据中台的主要目标是打通数据孤岛,实现业务融合和创新,包括三大主要职能:

    • 完成企业全域数据的采集与存储,实现各不同业务类别中台数据的汇总和集中管理
    • 按照标准的数据规范或数据模型,将数据按照不同主题域或场景进行加工和处理,形成面向不同主题和场景的数据应用,比如客户视图、代理人视图、渠道视图、机构视图等不同数据体系
    • 建立业务需求驱动的数据体系,基于各个维度的数据,深度萃取数据价值,支持业务和商业模式的创新。

    相应的,数据中台的建设就可分为三步走:

    • 实现各中台业务数据的汇集,解决数据孤岛和初级数据共享问题
    • 实现企业级实时或非实时全维度数据的深度融合、加工和共享
    • 萃取数据价值,支持业务创新,加速从数据转换为业务价值的过程。

    数据中台不仅限于分析型场景,也适用于交易型场景。它可以建立在数据仓库或数据平台之上,将数据服务化之后提供给业务系统。基于数据库日志捕获的技术,使数据的时效性大大提升,这样就可以为交易型场景提供很好的支撑。

    综上,数据中台主要完成数据的融合和加工,萃取数据业务价值,支持业务创新,对外提供数据共享服务。

    后台

    阿里对前台、中台和后台的定位。

    前台主要面向客户以及终端销售者,实现营销推广以及交易转化;中台主要面向运营人员,完成运营支撑;后台主要面向后台管理人员,实现流程审核、内部管理以及后勤支撑,比如采购、人力、财务和OA等系统。

    那对于后台,为了实现内部的管理要求,很多人习惯性将这些管理要求嵌入到核心业务流程中。而一般来说这类内控管理需求对权限、管控规则和流程等要求都比较高,但是大部分管理人员只是参与了某个局部业务环节的审核。这类复杂的管理需求,会凭空增加不同渠道应用前台界面和核心流程的融合难度以及软件开发的复杂度。

    在设计流程审核和管理类功能的时候,我们可以考虑按角色或岗位进行功能聚合,将复杂的管理需求从通用的核心业务链路中剥离,参考小程序的建设模式,通过特定程序入口嵌入前台APP或应用中。

    管理需求从前台核心业务链路剥离后,前台应用将具有更好的通用性,它可以更加容易地实现各渠道前台界面和流程的融合。一个前台应用或APP可以无差别地同时面向外部互联网用户和内部业务人员,从而促进传统渠道与互联网渠道应用前台的融合。

    总结

    今天我们主要讨论了中台建设的一些思路。企业的中台转型不只是中台的工作,我们需要整体考虑前台、中台和后台的协同、共享、联通和融合。

    前台通过页面和流程共享实现不同渠道应用之间的前台融合,中台通过API实现服务共享。而前台、业务中台和数据中台的融合可以实现传统应用与互联网应用的融合,从而解决“后端双核心、前端两张皮”的问题。能力复用了,前台流程和数据融合了,才能更好地支持业务的融合和商业模式的创新。

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