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我花10个小时,写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析

发布时间:2019-11-05 03:34 所属栏目:[评测] 来源:帆软软件
导读:数据中台被誉为大数据的下一站,由阿里兴起,核心思想是数据共享,2015年阿里提出大中台,小前台的策略。2018 年因为腾讯数据中台论,中台再度成为了人们谈论的焦点。 2019年,似乎人人都在提数据中台,但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据

数据中台被誉为大数据的下一站,由阿里兴起,核心思想是数据共享,2015年阿里提出“大中台,小前台”的策略。2018 年因为“腾讯数据中台论”,中台再度成为了人们谈论的焦点。

2019年,似乎人人都在提数据中台,但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗?普通企业该不该做数据中台?数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗?

数据中台不是大数据平台!

首先它不是一个平台,也不是一个系统,如果有厂商说他们有个数据中台卖给你,对不起,它是个骗子。

要回答数据中台是什么,首先要探讨一下中台到底是什么。虽然没有明确的定义,但是作为理工直男,我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层,那么中台确实是一种十足技术用语,我们可以完全从技术角度来探讨了。

我们可以应用 Gartner 的 Pace Layer 来理解为什么要有中间层,这样可以更好地理解中台的定位和价值。Pace Layer 里提到,可以按照事物变化的速度来分层,这样可以逐层分析并设计合理的边界与服务。

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在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。

数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。

数据中台解决的问题可以总结为如下三点:

  1. 效率:为什么应用开发增加一个报表,就要十几天时间?为什么不能实时获得用户推荐清单?当业务人员对数据产生一点疑问的时候,需要花费很长的时间,结果发现是数据源的数据变了,最终影响上线时间。
  2. 协作问题:当业务应用开发的时候,虽然和别的项目需求大致差不多,但因为是别的项目组维护的,所以数据还是要自己再开发一遍。
  3. 能力问题:数据的处理和维护是一个相对独立的技术,需要相当专业的人来完成,但是很多时候,我们有一大把的应用开发人员,而数据开发人员很少。

这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。

数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。

如下图所示:

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DData API 是数据中台的核心,它是连接前台和后台的桥梁,通过 API 的方式提供数据服务,而不是直接把数据库给前台、让前台开发自行使用数据。至于产生 DataAPI 的过程,怎么样让 DataAPI 产生得更快,怎么样让 DATA API 更加清晰,怎么样让 DATA API 的数据质量更好,这些是要围绕数据中台去构建的能力。

其实这些概念说多了是很虚的,那我们就结合阿里的例子来讲解。

阿里数据中台详解

1、阿里数据中台赋能业务全景图

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在架构图中,看到最下面的内容主要是数据采集和接入,按照业态接入数据(比如淘宝、天猫、盒马等),把这些数据抽取到计算平台;通过OneData体系,以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中心”。

基于公共数据中心在上层根据业务需求进行建设:消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等。

经过深度加工后,数据就可以发挥其价值被产品、业务所用;最后通过统一的数据服务中间件“OneService”提供统一数据服务。

2、阿里数据中台三大体系

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经过多年实战,沉淀出了阿里云上数据中台内核能力框架体系:产品+技术+方法论。

历经阿里生态内各种实战历练后,云上数据中台从业务视角而非纯技术视角出发,智能化构建数据、管理数据资产,并提供数椐调用、数据监控、数据分析与数据展现等多种服务。

承技术启业务,是建设智能数据和催生数据智能的引擎。在OneData、OneEntity、OneService三大体系,特别是其方法论的指导下,云上数据中台本身的内核能力在不断积累和沉淀。在阿里巴巴,几乎所有人都知道云上数据中台的三大体系,如上图所示。

OneData致力干统一数据标准,让数据成为资产而非成本;OneEntity致力于统一实体,让数据融通而以非孤岛存在;OneService致力于统一数据服务,让数据复用而非复制。

这三大体系不仅有方法论,还有深刻的技术沉淀和不断优化的产品沉淀,从而形成了阿里巴巴云上数据中台内核能力框架体系。

3、阿里数据中台及赋能业务模式支撑

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阿里数据中台,经历了所有阿里生态内业务的考验,包括新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等领域。

数据中台除了建立起自已的内核能力之外,向上赋能业务前台,向下与统一计算后台连接,融为一体。

4、数据中台六大数据技术领域

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前文提到,在建设阿里数据公共层之初,规划了六大数据技术领域,即数据模型领域、存储治理领域、数据质量领域、安全权限领域、平台运维领域、研发工程领域。

而在阿里数据公共层建设项目第二阶段完成存储治理领域,已经被扩大到资源治理领域,进而升级到数据资产管理领域,安全权限领域,升级到数据信任领域,因为很多工作已经在产品中实现,平台运维领域不再作为一个数据技术领域被推进,数据模型领域与数据质量领域还在持续推进中,不过增加了许多新的内涵,智能黑盒领域则是新起之秀。

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