深度剖析数据中台架构图，铸造数字文明的基石

作者：AllData公司负责人2025.02.26 11:01浏览量：7

简介：AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁

🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。

AllData数据中台的核心功能

AllData数据中台囊括丰富的功能模块，覆盖了系统管理、数据集成、数据质量管理、数据标准管理、元数据管理、数据模型管理、数据比对管理、数据安全管理、数据服务管理、BI报表、数据集成平台、数据同步平台、数据质量平台、实时开发中心、实时开发IDE、离线开发平台、元数据管理平台、指标体系平台等功能，提供一站式可定义数据中台解决方案。

数据中台28种组件源码掌握

AllData数据中台的核心价值

在于它通过整合、治理和应用数据，将分散的数据资源转化为可复用、可共享的能力，从而驱动企业效率提升、业务创新和数字化转型。

1、打破数据孤岛，实现数据融合与共享

价值核心：数据中台通过统一的数据标准和治理体系，将企业内部分散在不同系统、部门的数据（如CRM、ERP、供应链、日志等）整合到同一平台，消除数据孤岛。

业务价值：支持跨部门协作，避免重复开发，例如营销部门可直接调用客户行为数据，而无需从零开始采集。

2、沉淀可复用的数据资产

核心能力：将原始数据加工成标准化、标签化、主题化的数据资产（如用户画像、商品画像、业务指标库等），形成企业级数据资产目录。

业务价值：业务部门可快速调用标准化数据服务（如API、模型、报表），缩短产品开发周期，例如电商平台的实时推荐系统可基于预置的用户标签快速上线。

3、支撑敏捷业务创新

技术杠杆：通过数据开发工具、低代码平台和预置算法模型，企业能快速响应市场需求。例如，新零售场景中，基于中台可在一周内搭建出“门店热力图分析”功能。

场景案例：某银行通过数据中台的实时风控模型，将信贷审批流程从3天缩短至10分钟。

4、数据驱动智能决策

核心价值：提供实时数据分析能力（如流计算、AI预测），将数据从“事后统计”升级为“事前预测”。

典型应用：供应链中台可通过历史销售数据和外部市场信息，预测未来3个月的库存需求，降低缺货率20%以上。

5、降低长期成本

隐性收益：通过统一技术架构（如Hadoop+Spark+Flink的混合计算引擎），减少重复建设的数据仓库和ETL开发成本。

效率提升：某制造业企业通过中台将数据开发人力成本降低40%，同时数据需求交付速度提升3倍。

6、推动组织数字化转型

战略意义：数据中台不仅是技术平台，更是组织变革的抓手。它倒逼企业建立数据文化，重构业务流程（如从“经验决策”到“数据决策”）。

行业影响：零售企业可通过中台实现“人-货-场”全链路数字化，优化SKU管理效率达30%。

7、关键差异点：续价值释放能力，与传统数据平台相比，数据中台的核心优势在于其“平台+服务”模式：
技术侧：支持多租户、弹性扩展，适应云原生环境；

业务侧：通过数据资产运营机制（如数据血缘分析、价值度量体系），确保数据能被持续挖掘和复用。

8、数据中台的终极价值，企业需根据自身阶段选择建设重点：初期聚焦数据打通与治理，成熟期侧重AI驱动创新。
短期：解决数据“能用”问题（快速获取可信数据）；

长期：实现数据“赋能”价值（驱动新业务增长点，如某车企通过用户出行数据衍生出保险服务，年增收超5亿元）。

AllData数据中台架构图概览
AllData数据中台架构图通常分为五层：数据采集层、数据存储与计算层、数据治理层、数据服务层和数据应用层。每一层都有其独特的功能和技术工具，共同构成了一个完整的数据中台生态系统。

01、业务部门数据-数据入湖仓
功能说明：业务数据入湖仓是数据中台的起点，负责从各种数据源（如数据库、日志、传感器、第三方API等）中采集数据。这一层的主要任务是将分散的数据集中化，确保数据的全面性和实时性。

应用场景：

  • 企业内部的业务系统数据采集（如ERP、CRM等）

  • 互联网数据采集（如社交媒体、电商平台等）

  • 物联网设备数据采集（如传感器、智能设备等）

02、数据汇聚平台-数据同步到湖仓

  • DataX：多源数据高效同步，助力数据流通

  • Chunjun：一站式实时数据集成，敏捷又高效

  • FlinkCDC：基于 Flink 实时捕获，数据无缝同步

  • TIS：智能数据集成平台，高效稳定同步

  • SeaTunnel：多场景适配，实现数据高速同步

03、大数据组件平台
功能说明：大数据组件平台是数据中台的核心，负责存储海量数据并提供高效的计算能力。这一层通常包括分布式存储系统和分布式计算框架，能够处理结构化和非结构化数据。

应用场景：

  • 大数据存储与计算（如用户行为分析、推荐系统等）

  • 实时数据处理（如实时监控、实时风控等）

  • 数据仓库建设（如企业级数据仓库、数据集市等）

04、大数据组件运维-集群运维管控

  • HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储海量数据

  • HBase：分布式列存储数据库，适用于实时读写操作

  • Spark：分布式计算框架，支持批处理和流处理

  • Flink：流处理框架，适用于低延迟的实时计算

  • Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询

  • Doris : 极速数据仓库，同步高效精准

  • Datasophon : 集群管理，适配多样场景的大数据部署方案

  • Cloudeon： 智能部署，智能管控 K8S 集群的 CloudEon

05、数据能力中台-维依可插拔后端架构

  • eureka：注册中心

  • config：配置中心

  • gateway：网关中心

  • backend：核心处理框架

06、数据开发任务执行引擎-Flink任务提交引擎

  • Yarn 集群：资源管理与调度的通用计算框架

  • Spark 集群：快速通用的大规模数据处理集群

  • Flink 集群：流批一体的分布式计算处理集群

  • K8S 集群：容器编排与管理的开源系统集群

07、湖仓一体化-湖仓查询

  • Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询

  • Doris：高性能分析型数据库 Doris

  • Trino：跨数据源快速查询引擎 Trino

  • Hudi：实时数据湖平台利器 Hudi

  • Iceberg：开放式数据湖表格式 Iceberg

  • Paimon: 新一代流批一体存储 Paimon

08、批流一体化-批流执行

  • Flink SQL：实时流处理 SQL 编程利器

  • Dinky：高效 Flink SQL 开发管理工具 Dinky

  • StreamPark: 一站式 Flink/Spark 作业管理平台

  • Spark：分布式计算框架，支持批处理和流处理

  • Flink：流处理框架，适用于低延迟的实时计算

09、数据治理平台
功能说明：数据治理层负责数据的质量管理、元数据管理、数据安全与权限控制等。这一层确保数据的准确性、一致性和安全性，为上层应用提供可靠的数据基础。

应用场景：

  • 数据质量管理（如数据清洗、去重、补全等）

  • 元数据管理（如数据字典、数据血缘分析等）

  • 数据安全与权限控制（如数据加密、访问控制等）

技术工具：

  • OpenMetaData/DataHub：用于元数据管理和数据血缘分析

  • Ranger：提供数据安全与权限管理功能

  • Datavines/Griffin：用于数据质量监控和清洗

  • Kerberos：用于数据访问的身份验证和授权

10、大数据应用中心
功能说明：数据服务层将底层的数据能力封装成API或服务，供上层应用调用。这一层的主要任务是将数据能力产品化，提供灵活、高效的数据服务。

应用场景：

  • 数据API服务（如用户画像API、推荐API等）

  • 数据可视化服务（如报表、仪表盘等）

  • 数据共享与交换（如企业内部数据共享、外部数据合作等）

技术工具：

  • SuperSonic：智能数据探查与分析工具 Supersonic

  • Datart：一站式数据可视化平台 Datart

  • Superset：可视化数据分析工具 Superset

11、数据应用层
功能说明：数据应用层是数据中台的最终输出层，直接面向业务场景。这一层通过调用数据服务层的API，实现各种数据驱动的智能应用。

应用场景：

  • 智能推荐系统（如电商推荐、内容推荐等）

  • 用户画像与精准营销（如广告投放、个性化推送等）

  • 风险控制与预警（如金融风控、设备故障预警等）

技术工具：

  • TensorFlow：用于构建机器学习模型，支持深度学习应用

  • Pytorch：提供丰富的机器学习算法库

  • MLFlow：一站式机器学习生命周期管理

12、可插拔后端架构
AllData数据中台的后端架构采用了可插拔机制与组件插件化设计，这一设计使得后端服务能够像插件一样按需加载与卸载，实现了服务的灵活扩展与缩减。同时，组件插件化设计降低了服务间的耦合度，提高了系统的可维护性。

应用场景：在业务需求频繁变化的大型企业中，可插拔机制与组件插件化设计使得后端服务能够快速适应业务变化，实现服务的快速迭代与升级。

技术工具：Java（Angular/Html、JavaScript）、Node.js、JVM热加载等。

13、WuJie微前端架构
AllData数据中台采用WuJie微前端架构，这一创新设计使得前端页面能够像乐高积木一样自由组合，实现了模块的解耦与复用。同时，Vue/Vite作为构建工具，提供了高效的前端开发体验，支持快速构建、热更新等功能，大大提升了开发效率。

应用场景：微前端架构适用于大型企业或复杂项目，其中不同业务模块需要独立开发、部署与升级。AllData通过微前端架构，实现了各业务模块的独立性与灵活性，便于快速响应市场变化。

技术工具：WuJie微前端框架、Vue/React/Angular/Nodejs构建工具

通过AllData数据中台，企业可以更好地利用数据资产，驱动业务创新，提升竞争力。
在未来的数字化转型中，数据中台将继续发挥其核心作用，而AllData数据中台凭借其灵活的架构设计和强大的技术能力，必将成为企业数据化转型的重要助力。

最热文章