金融级数据中台架构详解：集成、计算与服务的关键策略

数据中台技术架构方案.pptx是一份详尽的PPT文档，主要针对大型金融机构的复杂数据环境，介绍了如何构建和实施数据中台的关键组件和解决方案。该方案重点涵盖了以下几个核心模块： 1. **数据集成平台**：作为数据中台的基础，它负责整合来自多个异构数据源的信息，如DW（数据仓库）、业务源端、半结构化和非结构化存储等，通过数据交换和集成工具确保数据的一致性和准确性。 2. **数据计算平台**：包括离线计算（如批处理和图计算）和实时计算，利用Spark等技术进行大规模智能计算，以满足业务对数据处理速度的需求。 3. **数据服务平台**：提供业务智能化功能，如机器学习算法的支持，能够根据业务需求动态推荐数据模型，同时实现业务资源库和知识库的管理，包括元数据管理、主题库、知识库和统一索引。 4. **数据治理**：强调分级分类数据管理和血缘追踪，确保数据的质量、一致性和可追溯性。通过统一元数据管理，实现数据标准化和资产化，满足多类型数据的统一管理。 5. **数据服务**：包括基础应用服务（如数据管理、共享服务）、统一访问、存储、调度、权限和监控，通过全链路监控确保服务的稳定性和安全性。 6. **数据资源管理**：涉及元数据、主题库、模型库、资源库、审计、数据交换等多个子库，以及资源的生命周期管理，如资源申请、使用、销毁和权限控制。 7. **大数据云基础设施**：提供了托管弹性服务，包括超大规模计算和存储管理、智能数据管理，以及统一调度系统，支持交互查询、分析和AI云平台的集成。 8. **开发工具**：WebIDE、桌面IDE、插件和任务流程设计器，支持SQL作业调度、资源管理和数据集成，同时具备多租户管理、4A认证、数据安全审计等功能。 9. **数据安全与合规**：通过组件管理、资源隔离、多租户支持，确保数据的隔离性和合规性，满足监管报表和企业服务中的数据保护要求。 总结来说，这份技术架构方案旨在帮助金融机构构建高效、安全且智能的数据中台，提升数据价值并满足不同业务场景的需求，确保数据驱动的决策支持能力。