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数据库服务器架构图-阅读一篇文章中的数据!附6大行业解决方案架构图

一、解码数据中心

01:

解码数据中心

与许多新概念刚开始时的情况一样,数据中心目前正处于“定义混乱期”。有人认为数据中心是云平台的一部分,包括业务中心和技术中心;有人认为数据中心是数据的共享、整合和深度分析;还有人认为数据中心是“计算平台+算法模型+“智能硬件”,不仅有云,还需要智能设备帮助企业在终端采集线下数据……从服务端到客户端,对数据中心的理解是不一样的,比如一千个观众脑子里有一千个哈姆雷特,作者有幸见证了中国数据中心从0到1的全过程,并且已经实践了很多年。对于数据中心的定义,笔者认为:数据中心是一套可持续的“利用企业数据”的机制,是一种战略选择和组织形态。它基于公司独特的商业模式和组织架构,以有形的产品和实施方法论为支撑,构建了一套持续将数据转化为资产,为业务服务的机制。. 数据来自业务,反馈业务,不断迭代,使数据可视、可用、可操作,如图1所示。 通过数据中心将数据转化为服务能力,不仅可以提高管理和决策造层面,也直接支撑着企业的业务。数据中心不仅仅是一种技术或产品,而是一套完整的数据使用机制。既然是“机制”,就需要从企业战略、组织、人才等方面进行全方位的规划和配合,而不仅仅是工具和产品层面。以中国某大型央企集团的数据中心为例。该集团拥有多个业务线,涵盖金融、房地产和零售。数字化转型不仅仅是技术问题,更是组织和业务运营模式的变革。它需要顶层战略规划和组织结构的变革。这就是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时,都会调整组织架构。它需要从企业战略、组织、人才等方面进行全方位的规划和合作,而不仅仅是在工具和产品层面。以中国某大型央企集团的数据中心为例。该集团拥有多个业务线,涵盖金融、房地产和零售。数字化转型不仅仅是技术问题,更是组织和业务运营模式的变革。它需要顶层战略规划和组织结构的变革。这就是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时,都会调整组织架构。它需要从企业战略、组织、人才等方面进行全方位的规划和合作,而不仅仅是在工具和产品层面。以中国某大型央企集团的数据中心为例。该集团拥有多个业务线,涵盖金融、房地产和零售。数字化转型不仅仅是技术问题,更是组织和业务运营模式的变革。它需要顶层战略规划和组织结构的变革。这就是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时,都会调整组织架构。以中国某大型央企集团的数据中心为例。该集团拥有多个业务线,涵盖金融、房地产和零售。数字化转型不仅仅是技术问题,更是组织和业务运营模式的变革。它需要顶层战略规划和组织结构的变革。这就是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时,都会调整组织架构。以中国某大型央企集团的数据中心为例。该集团拥有多个业务线,涵盖金融、房地产和零售。数字化转型不仅仅是技术问题,更是组织和业务运营模式的变革。它需要顶层战略规划和组织结构的变革。这就是为什么各大互联网公司在宣布中台战略时,都会调整组织架构。

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图1:数据中心是一种“使用企业数据”的机制

每个企业的业务和数据情况不同,对数据服务的业务需求也不同。数据中心的建设将呈现出不同的特点。没有两家公司拥有完全相同的数据中心。数据中心的实施不仅需要一套完整的技术产品,还需要针对不同业务、数据、应用场景的系统化实施方法和经验。这个过程涉及企业战略、组织、技术、人才等方面的全面保障与合作。

02:

数据中心必备的4项核心能力

早在2015年,数字领域的领导者就开始从顶层战略设计入手,调整组织架构,协调内外部利益,更新方法论和认知系统,开始构建数据中心系统。2018年下半年开始,以数据中心化战略为核心的变革趋势席卷互联网行业。但是,大多数企业还没有完全理解数据中心化的内涵,导致业务落地和业务创新困难。

数据中心需要具备数据聚合与整合、数据净化与处理、数据服务可视化、数据价值实现四大核心能力,让员工、客户、合作伙伴都能方便地使用数据。

1.融合融合

随着业务的多元化发展,企业往往拥有多个信息部门和数据中心,大量的系统、功能和应用被反复构建。存在数据资源、计算资源和人力资源的巨大浪费。同时,组织壁垒也会导致数据孤岛。内外部数据的出现,使得全局规划变得困难。

数据中心需要对数据进行整合和完善,提供适用的、适应性强的、成熟的、完善的一站式大数据平台工具。在简单有效的基础上,可以实现数据采集、交换等任务配置和监控管理。

数据中心必须具备数据整合和运营能力,能够访问、转换、写入或缓存企业内外多个来源的数据,并协助不同部门和团队的数据用户更好地定位和理解数据。同时,数据的安全性和灵活性也受到大多数公司的重视。他们期望数据中心能够帮助企业提高数据的可用性和易用性,并支持系统部署的多种模式(见图2).

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图 2:企业看重的数据集成和管理能力

2.净化处理

数据就像石油,需要经过净化和处理才能使用。这个过程就是数据的大写。

企业需要一个完整的数据资产体系,围绕能够为业务带来价值的数据资产构建,推动业务数据向数据资产的转化。

传统的数字化建设往往局限于单一业务流程,忽略了多个业务的相关数据,缺乏对数据的深入理解。数据中心必须连接全球数据,通过统一的数据标准和质量体系构建净化处理的标准数据资产体系,以满足企业业务的数据需求。

如图所示。

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图3:企业看重的数据提取、分析和处理能力

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3.服务可视化

为了尽快使用数据,数据中心必须提供方便快捷的数据服务能力,让相关人员能够快速开发数据应用,支持数据资产场景能力的快速输出,响应客户的动态需求.

大多数企业也期望数据中心能够提供基于数据的运营平台,帮助企业快速实现数据资产的可视化分析,并提供更先进的服务,包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等,赋能企业数据化运营。

此外,随着人工智能技术的飞速发展,大多数企业都期望人工智能能力能够应用于数据中心,实现自然语言处理等服务。数据洞察来自分析。数据中心必须提供丰富的分析功能。数据资产必须服务于业务分析,解决公司在数据洞察方面的短板,实现与业务的紧密结合(见图4).

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图4:企业看重的数据资产服务能力

4.价值实现

数据中心通过对企业数据的开放,提供以前单个部门或单个业务单元无法提供的数据服务能力,从而实现数据的更大价值。

企业期望数据中心能够增强跨部门通用业务价值能力,更好地管理数据应用,将数据洞察转化为直接驱动业务行动的核心动能,推动跨业务场景的数据实践。同时,企业也非常关心如何评价业务行为的效果,因为没有效果评价就很难得到有效的反馈,从而难以迭代更新数据应用,持续为客户带来价值,正如如图 5 所示。

如前所述,数据中心是一套机制,不断地允许企业的数据被使用。为了使用数据,四大核心能力需要不断迭代和提升。从战略上看,融合融合、精细化处理、服务可视化、价值实现的能力是数据中心的核心竞争力。是企业真正将数据转化为生产力,实现数字化转型和业务创新,保持竞争力的保障。,如图6所示。

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▲图5:企业看重的数据价值变现能力

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图6:数据中台湾四大核心竞争力密不可分

03:

数据中心VS业务中心

1.数据中心和业务中心的区别

业务中心更倾向于业务流程的管控,将业务流程中的公共服务抽象化,形成公共服务能力。

例如,电子商务平台有四种模式:C2C、B2C、C2B、B2B,其中订单、交易、产品管理、购物车等模块具有共性。沉淀这些组件,形成电子商务行业的业务平台,然后基于这些业务平台组件的服务能力,可以快速搭建前端应用,比如C2C模式的淘宝,B2C模式的天猫,以及168 B2B 模式。8、C2B模式性价比高,用户通过这些前端业务联系使用业务服务。商务中心不直接面向终端用户,但可以大大提高构建面向终端用户的前台的速度和效率。

业务平台是抽象业务流程的共性,形成通用的业务服务能力,而数据平台是抽象的数据能力的共性,形成通用的数据服务能力。

例如,可以将原始业务数据资本化为服务,形成客户微画像服务。该服务可用于电商平台的产品推荐、房地产购买意向、金融领域的信用评级。对于同一个服务,应用层显示的内容可能不一致,但底层数据系统是一致的。数据中心也将大大提高数据开发效率,降低开发成本,同时让整个数据场景更加智能化。

2.数据中心与业务中心的连接

如果您同时拥有一个业务中台和一个数据中台,那么数据中台和业务中台是相辅相成的。业务中心积累的业务数据进入数据中心进行系统处理,然后以服务的方式支撑业务中心上的应用,这些应用产生的新数据流向数据中心,形成一个无限循环数据为闭环,如图7所示。

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图7:业务与数据中心之间的数据应用闭环

业务中台和数据中台相互促进,为企业业务的发展和管理者更好的决策提供支持。其中,业务中心的存在就是围绕公司的业务运营提供服务,将获得的多维数据传递给数据中心,数据中心将挖掘新的价值,反馈给业务中心,优化业务运营。

可能有人会有疑问:数据中心和业务中心的建设有先后顺序吗?

笔者认为,两者的建设没有优劣之分,规划主要是根据企业的实际情况。

从数据的角度来看,业务平台只是数据平台的数据源之一。此外,企业还有很多其他的数据源,比如应用程序、小程序、物联网等多源数据,可以比较这些数据的价值,直接赋能现有业务或创新业务。

从服务层面来看,数据中心的数据服务不一定通过业务中心作用于业务。可能直接被上层应用系统封装,比如电子商务领域的“千面”系统。

从业务中心的角度来看,如果没有数据中心,可以做一些简单的数据处理,比如分析统计,通过数据中心的赋能,可以让业务系统拥有“全维度”, ” 借助推荐、标记人等“智能”能力,系统将从信息化升级为智能业务系统。”

它不仅仅是一个商务中台。目前,各种中台层出不穷。但是,我认为中间站不是站台。可以有很多平台。可以有营销平台、风控平台、管理平台等等,但是中间站,一个公司只要有一个。

现在有业务中台和数据中台的划分,但我们预测,未来数据和业务会更加紧密、完全融合,统一到“企业中台”。

二、数据中心建设方法论

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图 8:数据是公司的战略资产

对于图9所示的数据中心建设方法论体系,需要从组织、保障、标准、内容、步骤五个层面综合考虑,确保数据中心建设和实施如期完成。

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图9:数据中心建设方法体系

01:

1 战略行动

数据中心的建设是支撑企业数字化、智能化升级,通过整体维度支撑业务,让企业在市场上更具竞争优势,所以需要从公司的层面进行规划。战略层面。在中台建设中,会涉及到所有相关业态和各种资源的协调和推动,需要更高层次的考虑。当然,在实际实施过程中,为了能够快速迭代推进,会采用点对面的突破方式。从某个业务或某个部门开始,初期建设看到结果,然后逐步推进,但不影响其作为核心战略定位的使用。

数据中心要求整个企业共享一个数据技术平台,共建数据系统,共享数据服务能力。

现实中,业务发展参差不齐,各部门的围墙很难共建共享。数据中心不仅是技术架构的变革,更是整个企业业务运营模式的变革。它需要企业在组织结构和资源方面的支持。因此,中心是一个企业的战略行动,而不是一个项目组或一个小公司。团队可以做到。数据中心涉及企业的方方面面。需要了解整个企业的业务情况,进行业务梳理,并有技术支持和组织支持,否则难以推进实施。

要启动数据中心,必须有一个战略计划。首先,它是一个“一手工程”。

只有企业领导才有这种推动数据中心建设的推动力。数据中心的目标是实现企业运营的数字化、精细化、智能化。本质是建立一套可持续的企业数据使用机制。

它需要有相应的组织、制度、流程和资源保障。

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02:

2 保证条件

数据中心是支撑企业数字化转型的企业级战略,涉及企业的方方面面。数据中心战略的实施必然伴随着企业的组织和整个企业数据意识的提高。

首先,中台战略实施需要组织保障。

与组织相对应的是资源和责任。谁建数据中心、谁维护、谁管理、如何承接业务需求、如何衡量效果等问题,已经超出了IT的范围,需要更高层次的企业通信。组织保护。图 10 显示了中泰的组织结构。企业要实施数据中台战略,首先要建立数据中台团队,让他们负责中台的建设、维护、运营,以及中台服务的业务承接和推广。另外,有了中台,企业的运营模式发生了变化,业务、后台、

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图 10:中国和台湾的组织结构

其次,中台战略的实施需要提升整个企业的数据意识。

数据文化是数据中心战略不可或缺的一部分。数据中心的进步有赖于数据文化的建立。反过来,企业数据文化的沉淀是数据中心建设的输出。每个人都在谈论大数据,但他们往往对什么是大数据感到困惑。在我看来,大数据和过去提到的“互联网+”一样,是一种思考问题的方式,运用互联网思维和数据思维。去发现和解决问题。所以,用一句话概括数据文化:用数据说话。

可以从以下几个方面提高数据意识:

(1)数据收集意识

建议尽可能收集所有业务联系数据。随着技术的发展,采集的方式越来越多,比如业务数据、日志数据、埋点数据、网络数据、传感器数据等。 了解可能的数据采集方式,尽可能通过技术手段采集有价值的数据尽可能。

(2)数据标准化意识

需要数据治理的原因是数据不规范。如果想让数据有价值,就需要保持统一的数据标准意识。只有不同部门、不同业务对数据有相同的理解,才能减少不同数据口径造成的资源浪费。

(3)数据使用意识

未来,数据应用将涉及方方面面,每一个业务环节都具备使用数据的能力。因此,所有企业员工都必须掌握可能的数据使用方式,并知道如何在实际业务操作中使用数据。此外,数据可以发现人类体验与人脑之间的关联,比如啤酒和纸尿裤的故事,这就需要打破原有的体验,用更高的数据意识来发挥数据对业务的价值。

(4)数据安全意识

您还必须具备数据安全意识。即使某些数据对业务有价值,但由于侵犯隐私或违法等因素而无法使用,或者需要以合法方式使用。企业员工需要有足够的数据安全评级和脱敏意识。

03:

5个关键步骤

数据中心具体实施时,要结合技术、产品、数据、服务、运营五个方面,逐步开展相关工作。在构建闭环时,会更多地考虑基础设施部分的能力。闭环建设完成后,可以在各个环节不断丰富能力,逐步成为一个完整的数据应用体系。根据笔者的实践经验,数据中心的建设过程主要通过5个关键步骤完成,如图11所示。

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图11:中国和台湾建设的五个关键步骤

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1.现状

梳理企业系统建设现状、已有数据、业务特点,了解企业对数据中心的认知及相应的数据文化建设。与业务部门和IT部门进行点对点沟通,获取公司产品和服务信息,形成业务现状调查报告,了解公司当前组织形式,确保客户服务能力。详细调查企业当前的IT建设情况和业务数据沉淀,比如使用什么数据库、数据量、数据领域、更新周期等,以便更好的设计未来的技术架构。

2.建立结构

根据现状形成总体规划蓝图,对技术产品、数据系统、服务方式、运营重点等形成相关规划,梳理建立各区块的架构。企业信息架构常说的4A,即业务架构、技术架构、应用架构、数据架构,这个阶段都需要确认。这四种架构具体介绍如下:

3.建筑资产

结合数据架构的整体设计,通过数据资产体系建设的方法,帮助企业构建和实现既满足场景需求又满足数据架构要求的数据资产体系。这一步涉及数据聚合、数据仓库建设、标签体系建设、应用数据建设。其中最关键的是标签体系建设。所谓标签系统,就是为特定对象构建的全维数据标签。通过标签系统可以轻松支持该应用程序。大数据的核心魅力和服务能力主要体现在标签系统的服务能力上。

4.使用数据

从应用场景出发,将已经构建好的数据资产以服务化的方式应用于具体业务,发挥数据的价值。数据资产快速形成服务能力并与业务对接,在业务中产生数据价值,实现数据的服务化、业务化。在服务过程中,必须考虑数据安全。

· 组织架构:主要是保证中台项目的顺利实施需要企业考虑的整体组织保障。角色包括业务人员、IT人员、供应商和相关负责人。

5. 做操作

数据应用于业务后,其产生的价值通过运营能力不断优化和迭代,让更多人感知到数据的价值。数据中心的建设是一个不断建设和运营的过程。所谓连续施工和运行数据库服务器架构图,是指在结构基本稳定后,连续循环3-5步。多方角色将围绕核心KPI点持续探索数据与业务场景的结合,基于质量和价值两点持续优化运营。通过多个组织的合作与推进,企业将逐渐形成自己独特的数据文化和认知。这是企业数字化转型的一个非常重要但难点的点。

三、数据中心架构

通过对数据中心建设方法体系的介绍,了解了数据中心的定位、保障、目标、内容和步骤。本节介绍数据中心的架构,让大家了解数据中心的整体结构、包含的模块、模块之间的关系、运行机制。

数据中心的目标是让数据继续被使用。通过数据中心提供的工具、方法和运行机制,使数据成为一种服务能力,使业务可以更方便地使用数据。数据中心整体架构图如图12所示。数据中心是介于底层存储计算平台和上层数据应用之间的完整系统。数据中心屏蔽了底层存储平台的计算技术复杂度,降低了对技术人员的需求,降低了数据使用成本。通过数据中心的数据聚合和数据开发模块建立企业数据资产。通过资产管理和治理以及数据服务,将数据资产转化为数据服务能力,服务企业业务。数据安全体系和数据运营体系保障数据中心长期健康持续运行。

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图12:数据中心整体架构图

1. 数据融合

数据聚合是数据中心内数据访问的入口。数据中心本身几乎不产生任何数据。所有数据均来自业务系统、日志、文件、网络等,这些数据分散在不同的网络环境和存储平台中,难以使用,难以产生商业价值。数据聚合是数据中心必须提供的核心工具。可以方便地将各种异构网络、异构数据源的数据汇集到数据中心集中存储,为后续的处理建模做准备。数据聚合方式一般包括数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等;从聚合的时效性上,有离线批量聚合和实时采集。

2. 数据开发

通过数据聚合模块聚合到中台的数据没有经过任何处理,基本都是按照数据的原始状态堆在一起的,所以业务还是很难用的。数据开发是一套用于数据处理和处理过程控制的工具。有经验的数据开发和算法建模人员可以利用数据处理模块提供的功能,将数据快速处理成对业务有价值的形式,提供给业务使用。数据开发模块主要面向开发者和分析师,提供离线、实时、算法开发工具以及任务管理、代码发布、运维、监控、告警等一系列集成工具,使用方便,提高效率。

3. 数据资产系统

通过数据聚合和数据开发模块数据库服务器架构图,中台具备了传统数据仓库平台的基础能力,可以进行数据聚合和各种数据的开发,可以建立企业的数据资产体系。之前说过,数据资产系统是中台的血肉,所有的数据都是开发、管理、使用的。大数据时代,数据量大、增长快,业务对数据的依赖度会越来越高。必须考虑数据的一致性和可重用性。垂直烟囱式数据和数据服务的建设注定不会长久存在。. 不同的公司由于业务不同,数据也不同,数据构建的内容也不同,但是构造方法可以大同小异,数据要统一构造。笔者建议按照后源数据、统一数据仓库、标签数据、应用数据等标准构建数据。.

4. 数据资产管理

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通过数据资产体系建立的数据资产仍然是一套技术数据体系,业务人员难以理解。资产管理是一种让公司所有员工更好地了解公司数据资产的方式(当然要考虑权限和安全控制)。数据资产管理包括数据资产目录、元数据、数据质量和数据血缘关系。、数据生命周期等进行管理和展示,更直观的展示企业的数据资产,增强企业的数据意识。

5. 数据服务系统

以前利用数据聚合、数据开发建设企业数据资产,利用数据管理展示企业数据资产,没有发挥出数据的价值。数据服务体系是将数据转化为服务能力。通过数据服务,数据可以参与业务,激活整个数据中心。数据服务体系是数据中心的价值所在。企业的数据服务瞬息万变。中台产品可以承载一些标准的服务,但难以满足企业的服务需求。大多数服务仍然需要通过中台的能力快速定制。数据中心的服务模块并没有自带很多服务,而是提供了快速的服务生成能力和服务管理功能,

6. 操作系统和安全系统

通过之前的数据聚合、数据开发、数据资产、资产管理、数据服务,完成了整个数据中心的建立和建设,在业务上也发挥了一定的价值。操作系统和安全系统是数据中心健康持续运行的基础。没有它们,数据中心很可能就像一个通用项目。平台一期后,部分数据搭建,以及一两个应用场景,停止,无法继续正常运营,无法继续发挥数据应用的价值。这也完全达不到建设数据中心的目的。

四、附录:6大行业解决方案架构图

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▲房地产行业解决方案

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▲证券行业解决方案

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▲零售行业解决方案

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▲制造业解决方案

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▲媒体行业解决方案

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▲检验服务行业解决方案

由数据中心及台湾领域领先企业舒兰科技出品,原阿里巴巴数据中心及台湾团队编写,阿里巴巴联合创始人推荐!提取数百家领先企业的数据中心建设经验,系统总结数据中心建设方法论。

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