开源多组件数据中台整体框架设计

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开源多组件数据中台整体框架设计。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  亚里士多德的《辩证法》首先提出了“三段论”的论证思维工具,即论据、论点和结论,并指出每个部分都必须具有必要的条件,以确保整个论证的有效性。本文参考该论证思维工具,结合自身的工作经验,来论证下当前为什么“开源多组件数据中台”是政务数据应用的选择之一。

一、什么是数据中台?

  数据中台是一个数据管理的中心平台,它汇聚了各种数据源,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,并对这些数据进行清洗、处理、存储和分析,以支持组织的业务决策和数据驱动的业务发展。数据中台的主要功能包括数据整合、数据治理、数据存储、数据分析和数据展示。通过数据中台的建设,组织可以更好地管理和利用数据,提高数据驱动的能力,实现业务的创新和发展。

  数据中台不是一个大应用、大系统,它更像是一套可持续“让数据用起来”的解决方案,是一个具备数据管理和分析平台,旨在整合和治理企业内部和外部的各种数据,将数据转化为可操作的资产,并为组织提供更灵活、高效、低成本的数据分析和挖掘服务。数据中台的组成包括数据准备、数据转换、数据存储、数据分析、数据服务等多个组件模块,以及它们提供相应的技术和服务支持。

开源数据中台,开源,数据挖掘,数据仓库

  图1.开源多组件数据中台架构图

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  图2.数据仓库架构图

  如上图1,是本文推荐使用的开源多组件数据中台架构图,括号内的组件均为开源的应用组件。主要可以分为数据采集层、数据仓库层(也叫数据存储)、数据治理分析层、数据服务层四层。其中:

  1. 数据采集包括采集、清洗、处理和存储等步骤,将原始数据转化为可用于分析和挖掘的格式。
  2. **数据仓库(数据存储)**是将数据存储在集中式的数据库中,包括关系型数据库、非关系型数据库等,实现数据的高效存储和管理。
  3. 数据治理分析是对数据进行全面的治理,包括数据质量管理、元数据管理、数据安全等方面。通过对数据进行治理,可以确保数据的准确性、可靠性和安全性,并且可以提高数据的使用效率。
  4. 数据服务将数据服务集成在一起,为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析和挖掘服务,支持业务决策和发展;同时还提供了可视化的工具,可以将数据分析结果以图表的形式展示出来,方便用户快速了解数据分析结果。

  如上图2,是本文推荐使用的数据仓库(数据存储)架构图。主要也分为数据贴源层(ODS)、基础明细层(DWD)、轻度汇总层(DWS)、主题应用层(DM)。其中:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-692579.html

  1. **数据贴源层(ODS)**主要负责采集数据,包括从各个业务系统、数据库或者其他数据源中获取数据。
  2. **基础明细层(DWD)**是数据仓库中的一个核心层,主要用于支撑数据仓库的核心业务需求。在这一层中,会将从数据源层获取的数据按照主题建立各种数据模型,包括基础的明细数据、维度数据等,以支撑数据仓库中的多维分析和数据挖掘任务。
  3. **轻度汇总层(DWS)**是数据仓库中的一个过渡层次,主要用于对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计。轻度汇总层的主要功能是对DWD层的数据进行汇总和统计,将其转换为更易于分析和挖掘的格式,以支撑分析型应用的需求。
  4. **主题应用层(DM)**是数据仓库中的一个应用层,主要用于支撑主题业务需求。在这一层中,会将从数据源层获取的数据按照主题建立各种数据模型,包括基础的明细数据、维度数据等,以支撑主题业务需求。
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