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阿⾥数据中台设计与数据资产管理

阿⾥数据中台之数据中台顶层设计

最近在读阿⾥数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了⼏遍。与阿⾥⼤数据实践之路配合，基本可以看到阿⾥建设数据

中台的过程，和⼀些技术细节。做⼀件有价值的事情就是把⾃⼰觉得好的东西分享出来，那么开始内容

（1）⼤数据的发展历程和价值探索

⼤数据的发展：

⽂章开篇是⼀段作者建设数据中台过程的⼼路历程，下来就是⽼套路，介绍了国内外⼤数据发展的历程与⼤数据的价值探索，

这⾥做简单的介绍。

两个重要的节点需要说⼀下：

2003年⾕歌公开了内部对于海量⽂件的处理技术、GFS分布式⽂件系统、并⾏计算处理框架MapReduce、⾼效数据存储模型

BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个⼤数据组件的诞⽣打下基础。

2012年全球⼤数据从TB上升到PB，也是阿⾥⼤数据之路开端的⼀年。

⼤数据的价值：

⼤数据的价值书中主要从四个⽅⾯介绍，在下⾯的四个⽅⾯都深刻的解析了⼤数据的实际应⽤和真是含义。

语义层⾯：

数据‘’即所有信息的记录，例如⽤户访问⽹站的信息的转化过程的⾏为属性；⼤是巨量的意思，可以隐⾝为数量、形式、含义

的丰富,保障实现被⾼保真的记录与回放

实现层⾯：

⼤数据是⼀套数据处理技术活⽅法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、必威体育官网网址等，保证数据处理

的时效性和拓展性

服务层⾯：

⼤数据的数据技术变⾰引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给⽤户做决策、给及其优化参数、

基于数据的量变完成数据的质变

应⽤层⾯：

⼤数据是数据服务组合⽣成的新场景、新体验、⽇益增长的数据量⾮但不会使信息获取效率降低、质量下降，反⽽会让每个⼈

都能得到快速的迭代，个性化的互联⽹服务。

（2）阿⾥的⼤数据主张

在数据提供服务的基础上，阿⾥对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统⼀，融会贯通、资产化、服务化、

闭环⾃优，这是阿⾥数据中台实现⽬标的核⼼。

要实现上⾯的⽬标，如何做呢？

图⽚展⽰了数据中台运⾏的过程，主要抽象成三个部分

第⼀部分：OneData致⼒于实现数据的标准与统⼀

第⼆部分：OneEntity致⼒于实现实体的统⼀，让数据融通⽽⾮以孤岛存在，为精准的⽤户画像提供基础

第三部分：OneService致⼒于实现数据服务统⼀，让数据复⽤⽽⾮复制

从两⼀个维度看⼀下数据中台赋能业务的全景图

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数据后台：

计算数据后台同时具有离线计算、实时计算计算能⼒和在线分析能⼒从⽽可以让⽤户今早的看见昨天及以前汇总及萃取的数

据，准确⽆误的看到上⼀秒产⽣的数据、在线分析，查看海量的数据

数据中台：

云上数据中台、通过智能数据能⼒实现全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控，拥

有多样的数据的分层数据中⼼。

数据前台：

数据前台的核⼼是通过数据的复⽤，为多个业务线提供数据⾼效的数据服务。

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/wenyusuran/java/article/details

⼀次性讲透阿⾥中台架构

⼀、阿⾥业务中台架构图

基础设施服务，即IAAS层，提供硬件底层⽀持。

基础服务层，即PAAS层，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等

等。

互联⽹业务中台，包括各服务中⼼的抽象出来的各种业务能⼒，包括交易中⼼、⽀付中⼼、营销中⼼、结算中⼼、⽤户中⼼、

账户中⼼等等。也包括⾮业务类服务，如⽇志分析中⼼、配置中⼼、序列中⼼、基础中⼼。

业务应⽤，经过调取业务中台，组装形成独⽴业务服务能⼒的业务应⽤。

交易来源，就是前台⽤户使⽤的各个端，如淘宝App、PC站等。

⼆、业务中台化-产品形态

阿⾥的电商⽣态，就是要根据对商业的理解，把⼀些基础逻辑梳理出来。例如什么是业务？什么是业务⾝份？各个业务领域的

边界是什么？每个领域提供的基础服务是什么？领域服务和领域服务之间的流程链接标准是什么？再在这些思想的指导下去建

⽴业务平台化的实施标准和业务管控标准。

电商业务中台由⼀系列：业务能⼒标准、运⾏机制、业务分析⽅法论，配置管理和执⾏系统以及运营服务团队构成的体系，提

供各业务⽅能够快速，低成本创新的能⼒。

三、业务中台化-全局架构

中台建设需要⼀