快速了解數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)架構(gòu)-創(chuàng)新互聯(lián)

數(shù)據(jù)中臺(tái)，能夠提供面向企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一站式大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，采用大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，支撐企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，隨時(shí)隨地透視經(jīng)營，輔助企業(yè)科學(xué)決策，加速企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型變革。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的閬中網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！

數(shù)鑰數(shù)據(jù)中臺(tái)，基于Hadoop和Spark體系相關(guān)技術(shù)，融合數(shù)據(jù)采集、分析、存儲(chǔ)能力，以Spring boot微服務(wù)形態(tài)對(duì)外提供服務(wù)。

整體架構(gòu)：

應(yīng)用架構(gòu)：

大規(guī)模數(shù)據(jù)管理的能力：

分析云擁有PB級(jí)大規(guī)模數(shù)據(jù)管理能力，支持穿透數(shù)據(jù)庫、Hadoop、大規(guī)模MPP集群?？芍С郑?/p>

PB級(jí)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

PB級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

可實(shí)現(xiàn)多樣化海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理和分析。

Part1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Hadoop技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了十幾年的發(fā)展，而數(shù)據(jù)中臺(tái)作為第二數(shù)據(jù)平面最重要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算平臺(tái)，與Hadoop技術(shù)的融合越來越緊密，相輔相成，相得益彰。

HBase可以讓數(shù)據(jù)中臺(tái)保存海量數(shù)據(jù)；

Spark 使得數(shù)據(jù)湖可以更快的批量分析海量數(shù)據(jù);

Storm，F(xiàn)link，NiFi等使數(shù)據(jù)湖能夠?qū)崟r(shí)接入和處理IOT數(shù)據(jù)。

Hadoop本身更多的聚焦于數(shù)據(jù)的處理與應(yīng)用，但是對(duì)于底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工作則并未過多的關(guān)注。數(shù)據(jù)中臺(tái)需要從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)治理等方面繼續(xù)發(fā)展。

許多企業(yè)通常忽略數(shù)據(jù)積累的價(jià)值，數(shù)據(jù)需要從企業(yè)的各個(gè)方面持續(xù)的收集、存儲(chǔ)，才有可能基于這些數(shù)據(jù)挖掘出價(jià)值信息，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策，驅(qū)動(dòng)公司發(fā)展。

數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)與共享是基于Hadoop+Spark大數(shù)據(jù)解決方案和海量對(duì)象存儲(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)萬億級(jí)數(shù)據(jù)可靠存儲(chǔ)與高效分析。

使用一套數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源池，可有效解決企業(yè)中的數(shù)據(jù)煙囪問題，提供統(tǒng)一的命名空間，多協(xié)議互通訪問，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效共享，減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。

數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)與共享實(shí)際上是將存儲(chǔ)資源池化，將計(jì)算和數(shù)據(jù)進(jìn)行分離。當(dāng)前仍然有不少人不能接受大數(shù)據(jù)的計(jì)算和數(shù)據(jù)分離架構(gòu)，認(rèn)為一旦采用分離架構(gòu)，必然會(huì)導(dǎo)致性能的降低。

但實(shí)際上，分離后可極大降低存儲(chǔ)成本，有效提高計(jì)算資源利用率，增強(qiáng)計(jì)算和存儲(chǔ)集群的靈活性。

Part 2 數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心要素，數(shù)據(jù)采集層由日志采集和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步兩部分組成。

1、日志采集：是通過整合全員行為、流程、組織績效、流程審批效能等數(shù)據(jù)埋點(diǎn)規(guī)范，建立一套高性能、高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸體系，完成數(shù)據(jù)從生產(chǎn)業(yè)務(wù)端到數(shù)據(jù)平臺(tái)的傳輸。數(shù)據(jù)傳輸體系既支持實(shí)時(shí)流式計(jì)算，也支持各種時(shí)間窗口的批量計(jì)算。

2、數(shù)據(jù)同步：主要是指數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)倉庫同步進(jìn)入數(shù)據(jù)服務(wù)或數(shù)據(jù)應(yīng)用兩個(gè)方面。致遠(yuǎn)分析云支持不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)源按批量或?qū)崟r(shí)同步到數(shù)據(jù)倉庫中。

數(shù)據(jù)不僅要存下來，更要治理好，否則數(shù)據(jù)中臺(tái)將變成數(shù)據(jù)沼澤，浪費(fèi)大量的IT資源。

平臺(tái)化的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)能否驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)治理至關(guān)重要。

企業(yè)中收集的數(shù)據(jù)或從其他行業(yè)中采集數(shù)據(jù)種類多樣，格式不一，多數(shù)以原始格式存儲(chǔ)，企業(yè)需要不斷對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整合加工，根據(jù)各業(yè)務(wù)組織、場(chǎng)景、需求形成容易分析的干凈數(shù)據(jù)，盡可能多的讓更多的人訪問分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)治理是個(gè)一系列復(fù)雜的工作，這里重點(diǎn)介紹下元數(shù)據(jù)的管理。

解決方案為企業(yè)中海量的數(shù)據(jù)集提供了一套集中的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，提供全局的數(shù)據(jù)資源目錄、完整的數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，方便員工快速查找了解數(shù)據(jù)，更好的支撐數(shù)據(jù)分析，元數(shù)據(jù)管理異步的從數(shù)據(jù)服務(wù)中抽取元數(shù)據(jù)，盡量不影響原系統(tǒng)的運(yùn)行。

Part 3 數(shù)據(jù)應(yīng)用

第一層是績效層，即重點(diǎn)關(guān)注的KPI指標(biāo)。

隨著企業(yè)的發(fā)展，每個(gè)階段要解決的問題不同，每個(gè)階段每個(gè)管理者所關(guān)注的指標(biāo)也不同，這些指標(biāo)需要我們時(shí)時(shí)關(guān)注，才能保證整個(gè)企業(yè)的良好運(yùn)行。通過績效層指標(biāo)最容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在的問題。

第二層是運(yùn)營分析層，這層指標(biāo)是企業(yè)的數(shù)據(jù)支撐。

對(duì)這層的指標(biāo)我們要進(jìn)行透視分析，深入分析，只有提前發(fā)現(xiàn)運(yùn)營層指標(biāo)的異常，才能提前預(yù)測(cè)到KPI指標(biāo)的異常。通過經(jīng)營分析層指標(biāo)，我們可以找到問題產(chǎn)生的根源，才能對(duì)癥下藥，調(diào)整企業(yè)的管理。對(duì)企業(yè)進(jìn)行調(diào)整后，又會(huì)反饋到運(yùn)營指標(biāo)上來，我們可以持續(xù)監(jiān)控調(diào)整是否起到了預(yù)期的效果。

第三層是業(yè)務(wù)優(yōu)化層。

我們要?jiǎng)?chuàng)新，要探索新的模式，就要有數(shù)據(jù)支撐。我們也可以嘗試一些模擬分析。

數(shù)鑰數(shù)據(jù)中臺(tái)中具有開箱即用的ERP分析模型,也可以借助業(yè)務(wù)模型設(shè)計(jì)器定義出更多的領(lǐng)域、行業(yè)模型。

系統(tǒng)架構(gòu)：

基于中國企業(yè)大多數(shù)中層經(jīng)理以上人員的計(jì)算機(jī)實(shí)際應(yīng)用水平，在方案應(yīng)用設(shè)計(jì)上，應(yīng)充分考慮用戶的實(shí)際情況，可根據(jù)這些人員平時(shí)看報(bào)表的順序，將各類相關(guān)聯(lián)的報(bào)表串起來，形成有序化的分析思路，并加以連續(xù)展現(xiàn)，輔之以動(dòng)態(tài)多維查詢分析功能。

最終的展現(xiàn)效果為一種固定報(bào)表格式和固定路徑的初級(jí)數(shù)據(jù)鉆探方式和動(dòng)態(tài)報(bào)表即席查詢與多維分析的高級(jí)數(shù)據(jù)鉆探方式的相結(jié)合應(yīng)用。

系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)核心設(shè)計(jì)思想為基于角色的多維度、多層級(jí)應(yīng)用模型。主要包括：

應(yīng)用角色：系統(tǒng)可滿足總經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)、營銷總監(jiān)、財(cái)務(wù)經(jīng)理、營銷主管、供應(yīng)主管、數(shù)據(jù)分析員、系統(tǒng)管理員等角色的應(yīng)用需求；

數(shù)據(jù)類型：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、分銷數(shù)據(jù)、終端數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)周期：日、月、季度、半年和年。報(bào)表形成時(shí)間，可根據(jù)企業(yè)不同管理需求和資料取數(shù)的難易情況而定；

數(shù)據(jù)屬性：即數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，分為靜態(tài)統(tǒng)計(jì)類報(bào)表、指標(biāo)類、監(jiān)控類、分析類（動(dòng)態(tài)分析類報(bào)表，圖形報(bào)表）、決策類（如定價(jià)模型、量本利模型等）。

其中，多維度應(yīng)用包括：

數(shù)據(jù)橫向探察：是對(duì)同一經(jīng)濟(jì)活動(dòng)或業(yè)務(wù)，從不同的角度進(jìn)行考察和分析，從中揭示并解決存在的問題。如按產(chǎn)品、按區(qū)域、按部門、按客戶/供應(yīng)商、按各種對(duì)比基準(zhǔn)等不同調(diào)度考察。

數(shù)據(jù)縱向探察：是對(duì)某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)或業(yè)務(wù)，由粗到細(xì)，由廣到微，逐層分解并分析其中存在或發(fā)生問題的原因。一般考察與分析的習(xí)慣與步驟為：先概覽總體指標(biāo)，再閱讀基本報(bào)表，由此逐層查詢，直到查出產(chǎn)生問題的原因或查詢到最原始的業(yè)務(wù)發(fā)生依據(jù)為止。

其中，多層級(jí)應(yīng)用包括：

管理層（總經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)等）：基本上關(guān)注一些最關(guān)鍵的指標(biāo)和報(bào)表，以閱讀總括指標(biāo)為主，并使用相關(guān)的預(yù)決策模型。而在應(yīng)用的思路上至多為指標(biāo)—報(bào)表兩層，進(jìn)一步的分析大多為通過電話或口頭指令下級(jí)完成；

中層經(jīng)理（財(cái)務(wù)經(jīng)理、營銷經(jīng)理等）：主要查看一些跟其主管業(yè)務(wù)相關(guān)的指標(biāo)和報(bào)表，主要是查看具體內(nèi)容，并使用相關(guān)的預(yù)決策模型，關(guān)注相關(guān)業(yè)務(wù)的執(zhí)行進(jìn)度和完成情況，實(shí)時(shí)監(jiān)控主管業(yè)務(wù)的全過程狀態(tài)。在分析應(yīng)用的思路上大多為指標(biāo)—報(bào)表—報(bào)表的多層聯(lián)查。而對(duì)于更進(jìn)一步的深層次原因探查則通過動(dòng)態(tài)即席分析實(shí)現(xiàn)；

數(shù)據(jù)分析人員（業(yè)務(wù)分析員、IT技術(shù)人員等）：應(yīng)用主要集中在各種動(dòng)態(tài)即時(shí)分析上，通過靈活的拖拉拽、旋轉(zhuǎn)、切片、切塊、下鉆、上探等操作，實(shí)現(xiàn)比較高級(jí)的深度數(shù)據(jù)鉆探方式。IT技術(shù)人員和業(yè)務(wù)分析人員還要配合來共同負(fù)責(zé)物理數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)、修改和維護(hù)工作。

作業(yè)層人員（業(yè)務(wù)人員等）：應(yīng)用最為基礎(chǔ)簡單，主要是查看跟自己相關(guān)的各類具體的業(yè)務(wù)報(bào)表，以明確自己的工作內(nèi)容和工作成果，及解答領(lǐng)導(dǎo)的相關(guān)詢問。

系統(tǒng)管理員（系統(tǒng)管理員等）：系統(tǒng)維護(hù)，用戶管理，信息發(fā)布，數(shù)據(jù)備份等工作。

互聯(lián)互通社區(qū)

互聯(lián)互通社區(qū)專注于IT互聯(lián)網(wǎng)交流與學(xué)習(xí)，關(guān)注公眾號(hào)：互聯(lián)互通社區(qū)，每日獲取最新報(bào)告并附帶專題內(nèi)容輔助學(xué)習(xí)。方案打造與宣講、架構(gòu)設(shè)計(jì)與執(zhí)行、技術(shù)攻堅(jiān)與培訓(xùn)、數(shù)據(jù)中臺(tái)等技術(shù)咨詢與服務(wù)合作請(qǐng)+微信：hulianhutongshequ

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