数据中台架构解析与指标化实践

"数据中台架构实践（32页 PPT）.pptx" 在数据中台架构实践中，数据中台被视为解决传统数据平台问题的一种新型架构。它旨在整合企业的所有数据，确保每个数据应用都能从统一的数据源获取信息。苏宁的数据中台策略，就是为企业的数据战略提供全面支持，通过全局规划和统一建设来强调数据的全面性，以确保数据模型、组织、建设和流程的一致性。 数据中台的构建降低了数据使用的门槛，初期能够快速响应业务需求，展示业务价值。然而，随着数据仓库的发展，数据量急剧增加，带来了高昂的成本和数据混乱的问题。为了解决这些问题，数据中台引入了更优化的系统架构。 数据中台系统架构通常包括可视化大屏、个性化推荐、精准营销以及BI报表等组件，这些组件依赖于模型-指标-报表体系。其中，指标层是关键，它由指标定义、模型层（包括DWD、DWS、ADS）构成，并通过指标查询服务与OLAP引擎来提供高效查询和分析能力。 在数据建模与指标化方面，星型模型被广泛采用，因为它能有效支持快速查询和分析。建模过程中，需要选择合适的维表和事实表，定义并分析模型的基本属性，如时序、明细、实时等。此外，还会有针对特定场景的定制化建模方案，例如在会员系统中，可能需要通过存储过程生成会员序列ID，并进行维度查询，如新老买家的标识。 维度管理是数据中台架构的另一个重要部分，目的是提供高效、稳定的维度查询服务，同时保证维度的唯一性。统一维度管理目标是确保维度数据服务能满足高并发查询，允许快速定义维度，并进行有效的维度开发管理。 指标定义则涉及到多个方面，包括多种时间粒度、时间周期和单位换算。指标的状态管理也相当重要，如上线、历史和开发中的状态区分，以及模型和指标的多版本体系，以支持模型版本回滚和指标版本回滚的兼容性校验。 数据中台架构实践旨在通过优化的数据组织和管理，提高数据的可用性和业务价值。它涵盖了从数据建模、维度管理到指标服务的全过程，确保数据的一致性、完整性和高性能，从而为企业决策和业务运营提供强有力的数据支持。