DT时代企业数据应用架构探索

“藏经阁-企业-DT应用方案.pdf”主要介绍了阿里巴巴云在DT（Data Technology）时代的大数据解决方案，包括对企业数据应用架构的思考、新一代数据模型OLT（Object-Link-Tag）以及具体的实践案例。 在DT时代，大数据方案的思考主要集中在是否仍需要复杂的EDW（Enterprise Data Warehouse，企业数据仓库）、数据系统的目标用户定位，以及如何平衡数据与计算能力的关系。传统的数据架构层次分明但复杂，直接将上层应用与物理层关联，导致业务人员理解困难，维护成本高，且存在数据冗余和单一应用模式的局限。这些问题的根源在于计算能力不足，使得数据处理侧重于适应计算能力，而非场景化需求，进而导致数据质量下降，业务与数据的隔离。 针对这些问题，阿里云提出了DT时代的企业数据应用架构，该架构由数据模型层、计算模型层和接口层组成。数据模型层采用OLT模型，包括Object（实体）、Link（关系）和Tag（标签）三个核心概念。Object代表实际世界的实体，如电商中的买家、卖家、商品，具有明确的命名、别名、标准化定义和数据类型等属性。Link描述了实体之间的关系，如购买、收藏等行为，可包含多个实体并带有元信息。Tag则是附加在实体或关系上的标签，用于丰富数据含义，如买家的个人信息、购买行为特征等。 OLT模型的优势在于它能够更好地适应场景化计算，降低数据理解和使用的复杂性，同时通过灵活的标签系统支持更丰富的数据分析和应用。这种架构使得业务人员能更接近数据，提升数据驱动决策的效率，避免了传统架构中的数据冗余和模型不稳定性。 实践中，企业可以通过这个架构实现数据的高效管理和利用，例如，通过Object对业务实体进行清晰定义，利用Link构建多维度的关系网络，再借助Tag来细化分析颗粒度，从而实现精细化运营和智能化决策。这样的DT应用方案不仅可以优化企业的数据基础设施，还能助力企业快速响应市场变化，提升竞争力。 总结来说，阿里云提出的DT应用方案旨在解决传统数据架构的问题，通过OLT模型提供更加灵活、场景化和易用的数据体系，帮助企业更好地利用大数据进行业务创新和价值挖掘。