架构师之路：数据中台服务化架构之道

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2021年，数字经济蓬勃发展，无论是线上还是线下都有大量的数字化的数据产生，数据的价值正在逐渐被更多企业所认识并驱动着商业决策。随着“数据治理”和“数据赋能”等新型的管理模式出现，“数据中台”越来越成为企业在数字化转型中最重要的“基石”。那么，什么样的公司适合作为数据中台，又该如何构建数据中台的服务化架构呢？本文将从以下几个方面阐述相关知识，并通过具体案例来实践演示如何基于数据中台搭建一个服务化架构。

数据中台概览

数据中台的定义及其内涵众多，但一般认为其主要包括以下几点：

• 数据中心：一个数据集成、存储、分析、处理、挖掘、应用等环境，数据中台通常由数据仓库、数据湖、数据湿站、数据流水线等构成；
• 数据治理：包括元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据使用的监控、数据质量保证、数据共享与发现等功能模块，支持不同用户的不同类型数据的需求，确保数据主体的权益得到充分保障；
• 数据赋能：包括数据应用开发、工具、平台、组件、接口等，提供各类业务场景需要的数据开发能力，能够提升数据科学家、工程师、分析师和业务人员的工作效率，促进数据价值的驱动力；
• 平台化能力：包括数据分析工具、开发框架、数据挖掘模型、机器学习模型等能力，能够支撑数据中台的整个生命周期，提供数据服务的灵活性和弹性；
• 联通性能力：包括不同数据源、不同时区、不同应用场景的数据融合、整合能力，实现数据整合的自动化、智能化和协同化，帮助企业打通各类业务壁垒。

数据中台服