为什么要建设数据开发平台（为什么需要建设基础数据平台）

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本文目录一览：

• 1、为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台?
• 2、大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？
• 3、数据中台有什么好处？

为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台?

大数据时代是未来的趋势，为了适应社会发展，必须建立，这样才能够生存下去。

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

何为大数据分析平台？

首先，最底层的是各种各样的数据源。当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。

然后从这些数据源采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。

下一阶段是数据的处理和分析，包括从数据分析人员从原始数据中分析出来的一些拓展信息，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，分析预测等。

最后一层，是可视化和展示各个不同分析算法处理过的结果。这个步骤包括从预先计算汇总的结果中读取和用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。

大数据分析平台的应用

最基础的大数据分析平台有上述的几层架构，如果是数据量庞大的企业，会需要架构更加复杂的分析平台。

如果我们现在要为一间规模庞大的金融集团构建大数据分析平台，这个金融集团的基本现状为其商城已经建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；并且开展了供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。但是该集团仍然存在一些问题，它的商城数据仓库积累的数据没有充分的利用，缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图，以及缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系和客户的360度视图，客户行为分析和预测无法实现。

那么，想而知，对于这个集团目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该集团的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一为什么要建设数据开发平台的定义为什么要建设数据开发平台，但一般情况下，使用为什么要建设数据开发平台了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。
2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：
业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心为什么要建设数据开发平台你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。
说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。
数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：
现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？
增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？
以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。
先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。
公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。
3、如何搭建大数据平台
建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。
涉及到：
技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？
团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？
对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。
商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。
数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：
开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建
数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题
数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向
数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化
数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率
主要特点有：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

数据中台有什么好处？

数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台，数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台，帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据，到更容易的应用数据，最后能够实现数据智能。

数据平台的好处：

1、避免数据的重复计算

2、提升数据服务力

3、提高数据共享力

4、将数据资产化管理

具体表现为：

1）提升开发效率，降低开发难度，同时覆盖所有数据加工处理的应用场景，开发效率提升2倍。

2）降低开发成本，构建数据服务对上层应用提供数据服务，通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统，屏蔽了业务数据的变更，导致上层的数据分析失败或者异常，另外通过数据服务，将服务管理和可视化，提升服务和数据资产的复用性，开发成本降低50%。

3）构建企业自有的数据资产，通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产，数据资产可以对上层应用提供服务，企业可以依据数据资产构建自己的应用，实现数据价值。

4）提升数据质量，通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果，对各个业务系统形成统一的管理标准，并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量，实现企业的数据资产化；

5）数据安全提升，通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定，并通过资产加密和脱敏等功能，实现企业数据安全脱敏和存储，保障企业的数据安全。

6）开发数据挖掘算法和智能预测算法，通过数据进行问题预测，从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。

7）通过数据平台的数据资产，数据门户，提升上层应用使用数据易用度，让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品，同时提供可视，可以订阅，可以下载等多种使用方式。

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