"数据中台技术架构方案qy.pptx"
数据中台是一种先进的数据管理理念,旨在构建一个统一、高效、智能的数据处理和服务平台,以满足企业对数据的全面利用需求。此方案详细阐述了如何在大型金融级复杂数据环境中实施数据中台,通过数据集成平台、数据计算平台和数据服务平台的构建来解决关键难点。
1. 数据集成平台:
数据集成是数据中台的基础,它负责将来自不同业务源的数据进行整合。在这个阶段,业务主数据被提炼,通过实体对象为中心的数据标准化过程,实现ID识别连接和标签的标准化。此外,该平台还支持自动化构建虚拟数据集市、主题库和专题库,以适应业务需求的快速变化。
2. 数据计算平台:
数据计算平台承载着大量数据的处理和计算任务,包括离线计算、实时计算和图计算。平台利用大数据云基础服务,提供超大规模的智能计算和存储管理服务,确保数据处理的效率和准确性。同时,通过统一调度系统,优化计算资源分配,确保数据处理的高效运行。
3. 数据服务平台:
数据服务平台是数据中台的对外接口,它提供了基础应用服务、数据管理服务和数据共享服务。这些服务帮助企业实现数据资产的管理和增值,支持业务智能化,如通过机器学习算法动态识别数据的业务特征,智能推荐所需的数据模型。此外,平台还包含元数据管理、数据质量控制和全链路监控等功能,确保数据的准确性和安全性。
4. 数据治理:
数据治理是数据中台的重要组成部分,包括资源目录的分级分类、数据血缘、数据标准、元数据管理、数据质量和全链路监控。这些功能确保数据在整个生命周期中的规范管理,提供统一的元数据访问,统一账户与权限管理,以及多租户管理,实现资源的高效利用和安全保护。
5. 技术架构:
数据中台的总体架构涵盖了WebIDE、代码库、任务流程设计器等开发工具,以及SQL作业调度、作业执行信息和资源管理模块。这些组件协同工作,实现数据的采集、集成、开发、运维监控以及存储和备份。
6. 数据交换与业务架构:
数据中台还涉及到数据交换,支持不同系统之间的数据流动,如数据仓库、AI云平台、风险管理算法等。业务架构中,数据集成、数据开发、运维监控、半结构化和非结构化数据的存储管理,以及各种查询分析任务的执行,都得到了充分考虑。
这个数据中台技术架构方案提供了从数据集成、计算、服务到治理的全方位解决方案,旨在构建一个能够应对复杂金融级业务挑战的数据基础设施,为企业数字化转型提供强有力的支持。