软件开发数据中台 软件开发数据中台工作内容
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件开发数据中台的问题，于是小编就整理了3个相关介绍软件开发数据中台的解答，让我们一起看看吧。
“数据中台”究竟是什么？为何阿里等公司对它趋势若骛？
数据中台的概念最初就是由阿里巴巴提出的，它是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台。
简单来说就是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。涵盖了数据资产、数据治理、数据模型、垂直数据中心、全域数据中心、萃取数据中心、数据服务等多个层次的体系化建设方法。
数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别？
数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。可以认为数据湖是一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可存取、处理、分析及传输。
数据仓库也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析。数据仓库是包含多种数据的存储库，可提供结构化数据模型。数据仓库建设可以通过ESB等工具将企业中零散、杂乱、不统一的数据进行规划整合，并将业务系统的数据经过抽取、清洗转换加载进数仓中。
数据中台泛指通过数据处理、分析等技术，对企业内外部海量数据进行采集、计算、存储、加工、分析等一系列活动，凸显数据价值，加强企业对数据的利用。可以通过MDM主数据管理平台、DRP数据填报平台、DAP数据分析平台来支持数据中台的搭建。
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数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别？元年科技认为数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据仓库算产品，数据中台的精髓在于其机制，数据中台不是一个产品，而是一套体系，是一种组织架构，数据中台的开发和建设既可以建立企业数据仓库基础上，也可以建立在企业大数据平台基础上，区别就在于企业的数据应用场景是否多元化。
数据湖：
作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以村村数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。
数据仓库：
1.一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的集合。数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的架构或数据聚合起来，用于业务职能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
2.支持管理决策分析，主要应用于BI；
3.存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务。
数据中台：
元年科技认为：数据中台解决的是企业数据的“存”、“通”、“用”的难题，帮助企业实现连接数据孤岛，让一切业务数据化。数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的，全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。
数据中台发展经历了四个阶段，分别是：数据库阶段、数据仓库阶段、数据平台阶段、数据中台阶段，从数据的角度来梳理这个过程分别是：
1、数据库阶段，主要是OLTP（联机事务处理）的需求；
2、数据仓库阶段，OLAP（联机分析处理）成为主要需求，主要解决BI和报表需求的技术问题
3、大数据平台阶段，大数据平台阶段，主要解决海量数据性能和多数据源，多异构数据的整合加工问题
4、数据中台阶段，数据中台阶段更强调数据复用和共享，多业务场景服务，同时强调企业组织管理架构的提升。
作者：小时，公众号：时耕科技（SG-TIMEWORK）：深耕商业地产14年，现已形成以大商圈、智慧园区及IT服务为三大核心业务的软件企业。服务过华润、万达、华侨城、碧桂园文旅、大悦城等中国知名商业地产50强客户。
数据湖的本质是一种数据管理的思路，利用低成本技术来捕捉、提炼和探索大规模、长期的原始数据存储的方法与技术。数据湖可存储任何种类的数据，高质量、高效率地存储数据，更快速、更廉价地处理数据，将建模应用问题丢给最终开发者。
数据仓库是各方的数据资源通过E汇聚在一起，然后通过T统一做转化，再通过L统一入库再通过DW分层处理建模，最终实现数据的共享，整个过程就是柔性数据处理"流水线"，从而满足不断丰富、变化的数据分析、挖掘类需求，有时我们也把数据仓库叫做数据仓库平台。
数据中台不是一种技术，它是一个业务系统。数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
数据湖与数据仓库的根本区别，在于前者是“市场经济”，而后者是“计划经济”。事实上，是传统的数据建模负担让数据仓库只处理结构化数据，其实谁都没规定过数据仓库只处理和存储结构化数据。
数据湖、数据仓库和数据中台都是用于存储和管理数据的概念。以下是它们之间的区别：
- 数据湖：是储存各种数据的一个存储库，数据湖中存储的数据是原始、结构化或非结构化的大量数据，这些数据可供多个团队进行数据分析和处理。 数据湖中的数据可以通过各种工具进行查找和分析。数据湖通常建立在云式存储系统上。
- 数据仓库：是一个围绕企业应用程序而设计的信息系统，它提供了存储和管理数据的中心化区域。 数据仓库的数据以结构化形式进行组织和存储，并优化了查询性能，以实现在业务应用程序中的快速消费。数据仓库通常基于关系型数据库技术。
- 数据中台：是一种集成工具，旨在为不同的应用程序和团队提供可共享的、安全的、可靠的数据资源。 数据中台通常建立在微服务架构上，通过API进行数据资源共享，以提高数据集成的效率和灵活性，使不同的团队可以共享和协作使用数据和应用程序。
总的来说，数据湖、数据仓库和数据中台都是存储和管理数据的概念，但它们的设计和用途不同。数据湖用于存储非常大型的不同结构和源的数据集进行分析，数据仓库用于存储和管理结构化数据提供快速查询和应用程序消费。数据中台建立在微服务架构上，它们侧重于为不同的应用程序和团队提供可共享的、安全的、可靠的数据资源。
数据中台建设内容包括哪几个方面？
数据中台的关键是数据的标准化、集成和共享。
1. 数据标准化：数据中台需要将企业内部所有的数据进行标准化处理，包括数据的格式、定义、命名规范等，以确保不同系统之间的数据可以互相识别和共享。
2. 数据集成：数据中台需要将企业内部所有的数据进行集成，包括从不同的系统和数据源中提取数据，进行数据清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和完整性。
3. 数据共享：数据中台需要将企业内部所有的数据进行共享，包括将数据提供给不同的业务系统和应用程序使用，以实现数据的流通和共享，提高数据的价值和效用。
除了数据的标准化、集成和共享，数据中台还需要具备高可靠性、高安全性、高可扩展性等特点，以满足企业不断增长的业务需求。同时，数据中台还需要具备数据治理、数据质量管理、数据隐私保护等能力，以确保数据的合规性和安全性。
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数据中台泛指通过数据处理、分析等技术，对企业内外部海量数据进行采集、计算、存储、加工、分析等一系列活动，凸显数据价值，加强企业对数据的利用，通过MDM主数据管理平台、DRP数据填报平台、DAP数据分析平台来支持数据中台搭建。数据中台建设主要包括以下内容：
1.数据规划：对企业内部数据需求进行梳理规划，根据数据需求建立正确的数据管理策略，治理内部数据的同时，加强对外部数据的采集及利用能力，主要规划内容包括：数据管理框架、数据标准制定、数据采集、清洗、转换、存储、安全、利用、测试等方式。
2.流程梳理：制定数据管理框架，将企业内外部数据使用的部门、关系流程走向、业务之间联系梳理明确，之后将其串联成一个整体，满足后续采集、清洗、存储分析等要求。
3.数据采集：对企业涉及的内外部业务数据进行线上、线下的采集、抽取、挖掘，包括内外部结构化数据、半结构化化数据、非结构化数据等。
一、全域数据采集与引入
以需求为驱动，以数据多样性的全域思想为指导，采集与引入全业务（电商、零售、生产等）、多终端（PC、H5、APP等）、多形态（自身业务系统、三方购买、互联网采集抓取）的数据。
二、标准规范数据架构与研发
统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式，通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。
三、连接与深度萃取数据价值
形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系，深度萃取数据价值。
四、统一数据资产管理
构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。
五、统一主题式服务
通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表。"
北明数科DTechInsight数据中台：提供一站式数据解决方案，构建数据分析和运营能力，解决数据“存、通、治、用”等难题，实现数据化、精细化、智能化，助力“政企”数字化转型，让数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。
（一）、产品蓝图
DTechInsight数据中台—产品蓝图
（二）、应用场景
1、多源异构数据汇聚
在帮你解答数据中台建设内容前，我们先要说下，什么是数据中台？其实呢，数据中台不是一个产品，它其实是一个体系，一个集系统组织方法为一体的整体公司战略体系，它具有数据资产的规划和治理、数据资产的获取和存储、数据资产的共享和协作、业务价值的探索和分析、数据服务的构建和治理、数据服务的度量和运营特点。
数据中台功能图
在实施数据中台之前，企业需要构建数据中台的技术基础，例如，充分利用云计算和大数据基础平台。作为数据中台的技术基础，它的核心能力具有可见、可用、可运营三种。可见是指数据资产有哪些，这些资产从何而来，是被谁用，被用得怎样。可用是指如何保障数据采集、加工过程稳定，内容及资产的开放服务稳定。可运营是指怎么保障数据资产的可维护性，怎么权衡数据资产的构建成本，怎么保证出现新的数据维度能快速被应用到场景。元年认为数据中台业务赋能体现在“业务数据化，数据资产化，资产服务化，服务业务化”，持续赋能业务数据应用闭环。
通过前面的介绍，相信对于数据中台你已经有了更清晰的认识，那企业究竟该如何实施数据中台建设呢？元年认为数据中台建设有两种策略：打底座，建资产；找场景，做试点。中台项目是变革项目，是一个系统化工程，数据业务化产生价值需花费较长时间，元年研究院建议以业务场景为中心，以业财融合数据底座建设为抓手，以价值为驱动，快速验证数据中台建设价值。
企业数据中台建设整体规划图
数据中台总体架构分为数据来源层、数据中台层、数据消费层。它具有如下功能：
多租户管理：整个平台在云端部署，以多租户的方式向多个组织服务，实现底层计算资源和数据的安全隔离；每个租户可以根据需要分配不同的功能组件，各租户在使用上互不影响；底层数据在同一个平台，租户之间可以通过数据授权的方式交换数据。
数据交换：对主流数据源的全覆盖支持（20+），简单配置源头表和目的表的信息，即可多种方式建立映射关系。全程通过可视化、无代码的方式完成，支持本地或者云端数据同步，支持整库、单表、非结构化数据同步，且对特种数据源可快速通过插件化方式扩展支持。
离线开发：具有丰富的大数据组件和可视化开发界面，实现统一调度、多环境级联、多版本管理、运维监控。
中台首先是一种战略选择，一种组织形式，其次才是一些有形的产品支撑和实施的方法论。
由于企事业部门之间的系统分散开发或者些单位系统重建或引进系统开发项目，导致很多单位内部之间的信息不能共享，产生数据与信息孤岛；或者没有统一的数据规范和标准，造成数据整合的不便。数据还仅仅停留在散乱的资源阶段，离数据“变现”，形成数据资产的理想阶段，还相距甚远。
为解决上述问题，就需要企业自身进行合理有效的数据资源规划，梳理清楚企业自身的“数据家底”，从而掌握企业当前数据资源的详实状况，明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类，以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。
数据资源规划是数据治理，数据建模，数据资产管理，数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件，因此数据资源规划的作用至关重要，包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。
数据资源梳理：即企业需要梳理清楚：数据来自谁，用在何处，如何存储？一般而言，业内会从三个维度，来对数据资源进行分类管理，数据产生主体、数据来源、存储形式等。
数据资源规划实施：企业在数据资源规划与获取的过程中，除了需要企业内部提供有效的组织保障，包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作，而且还需要全面的对整个企业或政府部门组织需求分析调研，这样才可有效帮助企业理清数据资源家底，明确数据资源获取与使用的方式方法。
数据资源可视化：在数据中台理念下，我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。
数据资源分析报告：企业以前对自身数据资源的认识是模糊的，企业需要一份完整详备的数据资源分析报告，指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设，最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点，袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。
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到此，以上就是小编对于软件开发数据中台的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件开发数据中台的3点解答对大家有用。