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宜信敏捷数据中台建设实践：数据中台视角

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简介：
本文介绍了宜信公司在实际业务场景下进行的数据中台建设经验与技术实践，从全局角度阐述了数据中台的价值和构建方法。 为什么要在数据中台前加上“敏捷”二字呢？熟悉我们团队的朋友都知道，宜信的敏捷大数据团队一直倡导“敏捷平民化”，将敏捷思想融入系统建设，并研发了四个开源平台：DBus、Wormhole、Moonbox 和 Davinci。我们的数据中台正是基于这四大开源平台由敏捷大数据团队开发而成，因此我们将它称为“敏捷数据中台”。本次分享分为三个部分： 1. 宜信敏捷数据中台的顶层设计 2. 从中间件工具到平台介绍：宜信如何设计和建设其敏捷数据中台。 3. 结合典型案例展示宜信的敏捷数据中台支持哪些类型的数据。

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  • 宜信敏捷数据中台建设实践：数据中台视角
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    本文介绍了宜信公司在实际业务场景下进行的数据中台建设经验与技术实践，从全局角度阐述了数据中台的价值和构建方法。 为什么要在数据中台前加上“敏捷”二字呢？熟悉我们团队的朋友都知道，宜信的敏捷大数据团队一直倡导“敏捷平民化”，将敏捷思想融入系统建设，并研发了四个开源平台：DBus、Wormhole、Moonbox 和 Davinci。我们的数据中台正是基于这四大开源平台由敏捷大数据团队开发而成，因此我们将它称为“敏捷数据中台”。本次分享分为三个部分： 1. 宜信敏捷数据中台的顶层设计 2. 从中间件工具到平台介绍：宜信如何设计和建设其敏捷数据中台。 3. 结合典型案例展示宜信的敏捷数据中台支持哪些类型的数据。
     
  • 数据中台架构实践（2019）.pdf
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    本书《数据中台架构实践（2019）》详细介绍了构建企业级数据中台所需的技术框架、实施策略及实践经验，旨在帮助企业实现数据资产化与业务智能化转型。 数据中台架构实践涉及构建一个集中的平台来管理和分析企业内部的数据资源，通过整合各个业务系统产生的海量数据，并对其进行清洗、转换和建模处理，形成统一且标准化的高质量数据资产库。这不仅有助于提升企业的数据分析能力与决策水平，还能够促进跨部门间的信息流通及协同工作效率。 在此过程中，通常会采用微服务架构设计理念来实现模块化开发模式；借助大数据技术栈支持大规模复杂计算任务执行需求；同时运用AI算法模型优化智能推荐、用户画像等领域应用效果。此外，在确保数据安全合规前提下探索更多创新应用场景也十分重要。
     
  • 苏宁数据中台的技术建设和实践经验.pdf
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    本文档深入探讨了苏宁公司在构建和实施企业级数据中台过程中的关键技术挑战及解决方案，并分享了丰富的实践案例。 《苏宁数据中台建设与技术实践》一文深入探讨了苏宁在构建数据中台过程中的策略、架构以及遇到的挑战和解决方案。以下是该文章的主要知识点： **第一部分 数据中台建设背景** 1. **数据孤岛问题**：各业务部门的数据分散于不同的数据集市，导致难以共享，并且重复开发工作量大。 2. **高昂开发成本**：缺乏统一数据分析引擎，使得各个团队需要各自搭建分析环境，这增加了整体的开发成本。 3. **指标孤立现象**：没有建立统一的指标管理体系，不同产品间的指标数据容易出现不一致的情况。 4. **高门槛的数据分析**：缺少数据服务市场导致业务分析需从底层数据开始进行，增加了数据分析难度。 5. **维度孤立问题**：由于缺乏一致性视角管理，不同产品的数据分析角度和定义会出现混乱情况。 **第二部分 数据中台总体架构** 1. **离线计算与实时计算**: 使用Hadoop、Spark、Hive等工具进行离线处理，并采用Flink、SparkStreaming支持实时数据流的分析需求。 2. **存储计算引擎**: 包括了数据仓库（DW）、统一维度库以及各种应用驱动的数据引擎等组件，用于支撑各类数据分析任务。 3. **数据服务提供**：通过构建专门的数据服务平台来实现报告制作、大屏展示和精准营销等相关功能的服务支持。 4. **开发工具平台**: 提供离线计算、实时处理及可视化分析的集成环境，并且涵盖维度管理和服务等多个方面的技术栈，以促进高效的数据操作与应用开发流程。 **第三部分 数据仓库构建** 1. **数仓整合策略**：通过指标和维度整合来建立业务汇总模型以及详细数据模型，消除不合理的度量标准和分类结构问题。 2. **实时数仓建设**: 利用爬虫、埋点系统及日志集成工具，并借助Flink等技术进行实时的数据处理作业。 3. **面临的挑战**：包括多维会员分析与精确去重指标计算在内的复杂数据分析任务要求。 **第四部分 统一维度库构建** 1. **统一维度库建设背景**: 解决了业务口径不一致、重复开发成本高以及缺乏快速定义工具等问题，同时也减少了查询平台的使用障碍。 2. **目标设定**: 旨在提供高效的维度创建功能、全面生命周期管理及稳定可靠的查询服务，并实现全面的数据监控体系。 3. **架构设计**：涵盖离线维表（Hive）、实时维表（Kafka）和Mysql等数据库在内的多种组件，以支持不同的应用需求场景。 **第五部分 数据服务构建** 1. **统一数据服务体系**: 涵盖了数仓、维度库、模型层及OLAP接口等多个层次的架构设计与实现细节。 2. **指标定义管理功能**: 支持灵活的时间粒度设定和单位转换，同时支持复杂的计算函数和派生表达式等高级特性。 3. **数据服务组件**：包括任务调度引擎、查询优化工具以及执行环境在内的多个关键模块，以确保高效稳定的服务交付能力。 总结而言，《苏宁数据中台建设与技术实践》详细介绍了公司如何通过整合各类资源和技术手段来解决数据孤立化问题，并提升整体的数据利用效率。通过这一系列措施的实施，不仅解决了重复开发和指标不一致等核心挑战，还为业务决策提供了坚实的支持基础。
     
  • 大数据平台架构及数据中台建设实战（含原型实现）.pptx
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    本PPT深入探讨了大数据平台架构设计与数据中台构建的关键技术，并结合实际案例讲解其应用和实践方法。 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》是关于企业大数据战略及其实现的一本权威书籍。书中详细介绍了构建高效能的大数据平台所需的各个关键部分及其相互关系，包括但不限于数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，并深入探讨了这些组成部分在提升企业数据分析能力中的作用。 作者不仅讨论了设计大数据架构时应考虑的原则（如可扩展性、可靠性及安全性），还提供了实际案例来说明如何将理论应用于实践。此外，书中详细阐述了数据中台建设的实际应用策略和技术细节，强调了数据来源的多样性以及确保数据质量的重要性，并探讨了解决方案以优化性能和保障安全。 本书适合所有对大数据领域感兴趣的专业人士阅读，无论是技术爱好者还是企业管理层都能从中受益匪浅。通过学习书中的内容，读者可以更好地理解和实施大数据平台架构与原型实现的概念和技术，从而提升企业的竞争力和创新能力。
     
  • 数据决策平台-数据中台
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    数据决策平台，即数据中台，是企业内部构建的一套智能化系统，用于整合、处理和分析海量业务数据。通过提供精准的数据支持与洞察力，帮助企业做出更高效的商业决策，并促进数据驱动文化的形成与发展。 数据中台-数据决策平台是一种以业务创新为目的的数据驱动型平台，旨在挖掘并展示数据价值，并实现数据到商业价值的转换。该平台通过先进的数据技术和计算能力为各类业务提供实时、服务化及可追溯性的数据分析与决策支持。 此平台的技术架构包括系统定位、规则引擎管理、机器学习模型应用、用户权限配置以及日志记录等功能，还涵盖从数据采集至最终呈现的所有环节，并确保线上线下的快速响应。其核心组件有HTTP Web Service Socket 消息处理机制，Kafka集群异步接入技术等。 该平台主要由指标维护模块、规则设定部分、流程管理界面和数据收集服务构成，其中的计算引擎负责对原始数据进行加工与清洗工作；流立方模块则提供更深度的数据分析能力。此外，其规则引擎包括配置设置、决策路径规划以及操作指令定义等功能，并通过条件判断及执行命令来实现复杂的业务逻辑。 平台涵盖多种类型的指标数据来源，如行内数据库系统（例如数仓和ECIF），外部合作机构提供的征信信息与社保公积金等公共服务数据源。这些丰富的数据资源为用户提供全面而深入的决策支持服务。 总而言之，该平台是一款具备高度灵活性且功能强大的数据分析工具，能够有效助力业务部门挖掘更多潜在价值并推动创新实践。
     
  • 企业数据中台构建.pdf
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    本资料深入探讨了企业数据中台的概念、架构设计及实施策略，帮助企业有效整合与利用内部数据资源，提升决策效率和业务灵活性。 在DT（数据技术）时代背景下，越来越多的企业包括传统型企业加入到数字化转型的行列之中。此时此刻，如何更好地挖掘企业内部的数据价值成为了一个关键问题。目前看来，“数据中台”是实现这一目标的重要工具之一。 与传统的数仓和BI系统相比，数据中台通过业务数据化、数据资产化、服务化以及将这些成果反馈到业务中的方式形成了一个良性高效的闭环流程，从而加速了从原始的数据资源转变为具有价值的数据资产的过程。这不仅提高了企业的应对能力及创新能力，也增加了其整体的价值。 通过对成本和效率的优化，并借助智能化运营手段来实现数据驱动的企业运作模式，可以更高效地创造出更多的企业价值。本段落将围绕以下几个方面详细介绍整个数据中台建设体系方案： 1. 为何需要构建一个数据中台； 2. 哪些类型的企业适合进行此类项目； 3. 数据中台的建设和实施过程中有哪些方法论和策略可供参考； 4. 关于核心内容的具体实施方案建议； 5. 行业内一些关于如何有效建立并运用数据中台的成功案例分享。
     
  • 数据中台构建方案.docx
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    本文档详述了数据中台构建的核心策略与实施方案，涵盖技术选型、架构设计及应用实践等关键内容，助力企业高效管理和利用数据资产。 数据中台建设方案的Word版本适用于各类技术方案编写及投标需求。
     
  • 宜居城市数据可视化平台源码.zip
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    本项目提供了一个用于展示和分析宜居城市相关数据的数据可视化平台的完整源代码。该平台采用先进的前端技术实现丰富的交互功能，并兼容主流浏览器。此压缩文件内含所有必要的开发资源，包括但不限于HTML、CSS及JavaScript文件等，能够帮助开发者快速搭建并定制个性化数据展示界面。 【毕业设计】宜居城市信息可视化平台源码
     
  • 企业数据中台建设的数据湖方案报告（PDF）
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    本报告深入探讨了在企业数据中台建设过程中采用数据湖架构的具体实施方案与策略，旨在帮助企业高效管理和利用大数据资源。 构建基于数据湖的企业数据中台PPT（PDF）的资源在网上下载往往需要付费较高，现将其免费分享给大家。
     
  • 数据中台和大数据中心.zip
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    《数据中台和大数据中心》是一份详尽解析企业如何构建与应用数据中台及数据中心的资料，旨在帮助企业高效管理和利用海量数据。 本段落档为一个关于大数据解决方案的文档，内容涵盖了数据中台与大数据中心的概念、技术架构、应用场景以及实施策略。其中，数据中台是一个集成的数据整合、处理、分析及应用平台，旨在为企业提供统一高效且安全的数据服务；而大数据中心则是一处集中存储和处理海量数据分析的地方，通过高性能计算技术和网络设施实现对大规模数据的快速处理与实时分析。 文档从多个角度深入探讨了构建数据中台和数据中心的方法，包括但不限于数据采集、储存、加工、分析及可视化等环节。它为企业提供了一整套的大数据解决方案，并详细解释如何利用这些平台和技术推动企业的数字化转型，从而提升业务效率并增强市场竞争力。