复杂型数据中台层级设计
1. 数据采集与输入层
- 功能：从各种来源收集数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 数据源：内部系统（ERP、CRM等）、外部数据源（合作伙伴、供应商、公共数据集）、实时流数据（IoT设备、日志、传感器等）。
- 工具：ETL工具、数据流处理框架、API集成平台。
2. 数据存储与数据湖层
- 功能：提供大规模数据的存储与管理，支持多样化的数据结构。
- 数据类型：关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖、大数据文件系统。
- 工具：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）、数据湖（如Apache Hadoop、AWS S3、Azure Data Lake）。
3. 数据处理与转换层
- 功能：负责对数据进行复杂的清洗、转换、聚合、标准化等操作。
- 操作：数据清洗、格式转换、数据标准化、数据合并、数据聚合等。
- 工具：分布式数据处理框架（如Apache Spark、Apache Flink）、高级ETL工具。
4. 数据分析与查询层
- 功能：提供数据查询、分析、报告和可视化的支持。
- 服务：复杂的查询、数据分析、机器学习模型训练、数据可视化。
- 工具：数据仓库（如Google BigQuery、Amazon Redshift）、数据科学框架（如Jupyter、R）、BI工具（如Tableau、Power BI、Apache Superset）。
5. 数据治理与安全层
- 功能: 确保数据质量、安全性和合规性，管理数据访问和权限。
- 内容：数据质量控制、数据安全、数据权限管理、数据合规性、数据生命周期管理、元数据管理。
- 工具：数据治理平台、数据安全工具、数据加密解决方案。
6. 数据应用与服务层
- 功能：提供具体的数据应用和业务服务，满足业务需求。
- 应用：数据驱动的应用、个性化推荐、预测分析、运营优化等。
- 工具：应用程序框架、机器学习库、人工智能工具、微服务架构。
7. 多区域与跨国数据集成层
- 功能：支持跨区域、跨国数据集成，确保数据在全球范围内的一致性。
- 内容：数据跨境传输、区域数据合规性、多语言支持。
- 工具：数据同步工具、跨区域数据治理框架、全球数据合规性工具。
- 数据采集与输入层：负责从各种来源采集数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据源，如内部系统、外部数据源、实时流数据等。
- 数据存储与数据湖层：提供大规模数据的存储与管理，支持多种数据结构，适用于关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖、大数据文件系统等。
- 数据处理与转换层：负责对数据进行复杂的清洗、转换、聚合、标准化等操作。通常使用分布式数据处理框架和高级ETL工具。
- 数据分析与查询层：提供数据查询、分析、报告和可视化的支持，通常包括复杂查询、数据分析、机器学习模型训练和数据可视化。
- 数据治理与安全层：确保数据质量、安全性和合规性，包括数据质量控制、数据安全、数据权限管理等。
- 数据应用与服务层：提供具体的数据应用和业务服务，如数据驱动的应用、个性化推荐、预测分析和运营优化。
- 多区域与跨国数据集成层：支持跨区域、跨国的数据集成，确保全球范围内的数据一致性，涵盖数据跨境传输、区域数据合规性和多语言支持。