基于數(shù)據(jù)中臺的企業(yè)數(shù)據(jù)采存管用研究

摘要：文章基于數(shù)據(jù)中臺進行企業(yè)數(shù)據(jù)采存管用研究，探索了基于數(shù)據(jù)中臺的企業(yè)數(shù)據(jù)采存管用數(shù)據(jù)架構(gòu)，探討了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工、模型設(shè)計和數(shù)據(jù)服務(wù)5個環(huán)節(jié)，通過數(shù)據(jù)中臺，可以實現(xiàn)對企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、加工和存儲，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。文章為企業(yè)提供了一種高效的數(shù)據(jù)管理解決方案，同時也為數(shù)據(jù)中臺技術(shù)在企業(yè)實踐中的應(yīng)用提供了有益的探索和實踐經(jīng)驗。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中臺；企業(yè)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)存儲；數(shù)據(jù)管理

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0073-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）

0 引言

隨著信息化時代的到來，企業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)的處理和管理挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力，為了更好地利用數(shù)據(jù)資源，提高數(shù)據(jù)的采集、存儲和管控效率，數(shù)據(jù)中臺應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)中臺作為數(shù)據(jù)管理的新模式和新體系，正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐。目前，數(shù)據(jù)中臺已在互聯(lián)網(wǎng)、電力等多個行業(yè)廣泛應(yīng)用[1]。數(shù)據(jù)中臺將一個機構(gòu)（企業(yè)、事業(yè)，或政府部門）的數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)進行管理，是從數(shù)據(jù)收集到處理應(yīng)用的一套管理機制，以期提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，實現(xiàn)廣泛的數(shù)據(jù)共享，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化[2]。以數(shù)據(jù)資產(chǎn)化為導(dǎo)向進行數(shù)據(jù)治理，以共享數(shù)據(jù)服務(wù)的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，通過構(gòu)建中間平臺，打通業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，減少冗余，增加復(fù)用，快速響應(yīng)用戶需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新[3]。在這樣的背景下，本論文旨在基于數(shù)據(jù)中臺進行企業(yè)數(shù)據(jù)采存管用研究，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)服務(wù)方面進行研究，企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)采集、存儲和管控技術(shù)進行深入研究，以期為企業(yè)數(shù)據(jù)管理提供更為科學(xué)和有效的解決方案，促進企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的發(fā)展。因此，本研究具有重要的理論和實踐意義。

1 數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)中臺對于數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計采用數(shù)據(jù)分層的理念，根據(jù)數(shù)據(jù)的功能和責(zé)任分離的原則進行劃分[4]。數(shù)據(jù)中臺中數(shù)據(jù)的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式?；跀?shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)架構(gòu)一般包括三層：數(shù)據(jù)貼源層（Operation Data Store，ODS） 、數(shù)據(jù)倉庫層（Data Warehouse，DW） 和數(shù)據(jù)應(yīng)用層（Application Data Service，ADS） 。通過對數(shù)據(jù)架構(gòu)進行分層，每個數(shù)據(jù)層都有自己的作用域，更方便定位和使用數(shù)據(jù)；每層數(shù)據(jù)之間存在邏輯關(guān)聯(lián)，能夠更方便追蹤數(shù)據(jù)血緣，更快速地定位數(shù)據(jù)問題；使用數(shù)據(jù)分層架構(gòu)，開發(fā)通用的中間層數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的重復(fù)開發(fā)，能夠更快速地響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

基于數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)應(yīng)用三部分進行基于數(shù)據(jù)中臺的企業(yè)數(shù)據(jù)采存管用架構(gòu)設(shè)計，如圖1所示。

1） 數(shù)據(jù)源：接入企業(yè)應(yīng)用中數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一般通過數(shù)據(jù)中臺提供的數(shù)據(jù)庫直連、應(yīng)用程序接口對接、Excel格式文件到付等方式向數(shù)據(jù)中臺提供數(shù)據(jù)源。

2） 數(shù)據(jù)中臺：由匯聚引擎、計算引擎、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)服務(wù)和平臺管理組成。

通過數(shù)據(jù)匯聚將數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)中臺本身不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)匯聚模塊匯聚到數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過處理，基本是按照數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)堆砌在一起，業(yè)務(wù)很難直接使用。通過數(shù)據(jù)開發(fā)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的加工處理，形成有價值的數(shù)據(jù)，提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用使用。

3） 數(shù)據(jù)應(yīng)用：數(shù)據(jù)服務(wù)體系就是把數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N服務(wù)能力，通過數(shù)據(jù)服務(wù)讓數(shù)據(jù)參與業(yè)務(wù)，激活整個數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)服務(wù)體系是數(shù)據(jù)中臺存在的價值所在。為企業(yè)應(yīng)用中數(shù)據(jù)展示、報表、模型、應(yīng)用等提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。

2 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。主要來自企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，通過數(shù)據(jù)中臺提供的數(shù)據(jù)接入、存儲能力，將企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集匯聚到數(shù)據(jù)中臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析挖掘利用。一般數(shù)據(jù)中臺提供多種數(shù)據(jù)接入工具，支持接入多樣化的數(shù)據(jù)格式，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)采集包括兩部分：外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)匯聚、內(nèi)部各層數(shù)據(jù)的提取與加載。外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)匯聚是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)匯聚數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)平臺的操作型存儲層（Operational Data Store） ；內(nèi)部各層數(shù)據(jù)的提取與加載是指數(shù)據(jù)平臺各存儲層（Data Warehouse） 的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載。通過文件加載、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步、消息隊列、報文接口、文件獲取/接收等方式，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)源層中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)三種類型數(shù)據(jù)的獲取，根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)不同的時效性要求，分別展開作業(yè)調(diào)度，實時數(shù)據(jù)的自動收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換，并接入到數(shù)據(jù)存儲層。

3 數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)存儲實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和高效管理，分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲兩部分。

1） 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。信息能夠用數(shù)據(jù)或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)加以表示，我們稱之為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如數(shù)字、符號等。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以采用Hadoop CDH的Kudu（高性能的數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)），實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的在線存儲、壓縮數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)不丟失且能夠持續(xù)對外提供服務(wù)。表有預(yù)定義的帶類型的列（Columns） ，每張表有一個主鍵（Primary Key） 。主鍵帶有唯一性（Uniqueness） 限制，可作為索引用來支持快速的Random Access。類似于Big Table，表是由很多數(shù)據(jù)子集構(gòu)成的，表被水平拆分成多個Tablets，每個Tablet為一個單元來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的durability，Tablet有多個副本，同時在多個節(jié)點上進行持久化。

Kudu存儲平臺包含兩種類型的組件，Master Server和Tablet Server。Master負責(zé)管理元數(shù)據(jù)，這些元數(shù)據(jù)包括Talbet的基本信息和位置信息，Master還作為負載均衡服務(wù)器，監(jiān)聽Tablet Server的健康狀態(tài)，對于副本數(shù)過低的Tablet，Master會再起Replication任務(wù)來提高其副本數(shù)，Master的所有信息都在內(nèi)存中Cache，因此速度非?？?，每次查詢都在百毫秒級別，系統(tǒng)支持多個Master，不過只有一個Active Master，其余只是作為災(zāi)備，不提供服務(wù)。Tablet Server上存了10～100個Tablets，每個Tablet有3（或5） 個副本存放在不同的Tablet Server上，每個Tablet同時只有一個Leader副本，這個副本對用戶提供修改操作，然后將修改結(jié)果同步給Follower，F(xiàn)ollower只提供讀服務(wù)，不提供修改服務(wù)，副本之間使用Raft協(xié)議來實現(xiàn)High Availability，當(dāng)Leader所在的節(jié)點發(fā)生故障時，F(xiàn)ollowers會重新選舉Leader，Raft協(xié)議的另一個作用是實現(xiàn)Consistency，Client對Leader的修改操作，需要同步到N/2+1個節(jié)點上，該操作才算成功，平臺采用類似Log-structured存儲系統(tǒng)的方式，增刪改操作都放在內(nèi)存中的Buffer，然后才Merge到持久化的列式存儲中。

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過加載、抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、比對等處理后，按照數(shù)據(jù)分類和分層進行存儲，形成基礎(chǔ)庫。

2） 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指無法用數(shù)字或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)表示的一類信息，如文本、圖像、聲音、網(wǎng)頁等，我們稱之為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式多樣、體積大、增長速度快，隱含著巨大的價值。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過Hadoop CDH的HDFS（分布式文件系統(tǒng)）存儲，分布式文件系統(tǒng)擁有良好的容錯性、可擴展性以及內(nèi)部實現(xiàn)對用戶透明等特性，物理存儲資源可以通過計算機網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接，不一定直接連在本地存儲上。分布式文件系統(tǒng)以標準文件系統(tǒng)接口方式向應(yīng)用系統(tǒng)提供海量非機構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲空間，把分布在局域網(wǎng)內(nèi)各計算機上的磁盤集合成一個統(tǒng)一的存儲目錄，把整個分布式文件資源以統(tǒng)一的視圖呈現(xiàn)給用戶。它對用戶和應(yīng)用屏蔽各節(jié)點計算機底層文件系統(tǒng)的差異，提供用戶方便的管理資源的手段和統(tǒng)一的訪問接口，很好地滿足了信息不斷增長的需求，并為上層構(gòu)建實時性更高，更易使用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理支持，適合PB級別的文件存儲，可以支持各種數(shù)據(jù)類型頻繁的修改和刪除操作。

對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)來源（如不同的系統(tǒng)）和數(shù)據(jù)類型（如文檔類、圖片類、音頻類、視頻類等）進行存儲目錄規(guī)劃，并按數(shù)據(jù)分析需求進行預(yù)處理（如關(guān)鍵字標簽）后分別存入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫和對象存儲庫中。

4 數(shù)據(jù)加工

通過數(shù)據(jù)采集至數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)是沒有經(jīng)過處理的，數(shù)據(jù)是按照數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)堆砌在一起，業(yè)務(wù)難以直接使用。通過數(shù)據(jù)中臺，應(yīng)建立一套標準化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理流程。規(guī)范采集內(nèi)部和外部的（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)；清洗采集到的臟數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)；對不同來源的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)打通，消滅數(shù)據(jù)孤島；對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化加工；在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)挖掘等分項操作。通過數(shù)據(jù)開發(fā)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的加工處理，形成有價值的數(shù)據(jù)，提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用使用。圖2為基于數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)加工流向圖。

5 模型設(shè)計

5.1 數(shù)據(jù)模型設(shè)計

1） 概念模型設(shè)計。概念模型設(shè)計是在原有的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上建立一個較為穩(wěn)固的概念模型，因為數(shù)據(jù)中臺中數(shù)據(jù)是對原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行集成和重組而形成的數(shù)據(jù)集合，對原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)加以分析理解，為集成來自各個面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的概念視圖。

2） 邏輯模型設(shè)計。邏輯模型設(shè)計將概念模型具體化。實現(xiàn)概念模型所描述的東西，需要知道哪些功能和處理哪些具體的信息。以水利工程大壩安全業(yè)務(wù)為例?！皽y點”信息基本上要包括：測點名稱、測點類型、上下樁號、鑒定狀態(tài)、經(jīng)緯度、安裝日期、廠家等屬性；“工程結(jié)構(gòu)”信息基本上要包括：工程信息名稱、完整路徑、節(jié)點狀態(tài)、工程簡介等屬性；并且“測點”要與“工程結(jié)構(gòu)”明細關(guān)聯(lián)。

3） 物理模型設(shè)計。針對上述邏輯模型所說的內(nèi)容，在具體的物理介質(zhì)上實現(xiàn)出來。數(shù)據(jù)倉庫工具使用（Hive+HDFS） ，編寫具體的SQL腳本在數(shù)據(jù)中臺上將數(shù)據(jù)模型建立起來。

5.2 模型分層設(shè)計

數(shù)據(jù)分層一般包括數(shù)據(jù)貼源層、標準明細層、匯總層和服務(wù)層。數(shù)據(jù)分層設(shè)計可以清晰地梳理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每一層都有它的作用域，在使用數(shù)據(jù)表時可以方便定位和理解；在做數(shù)據(jù)血緣追蹤時可以快速準確地定位問題，并清楚危害范圍；通過規(guī)范數(shù)據(jù)分層，可以開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，減少重復(fù)開發(fā)；可以把復(fù)雜問題簡單化，將一個復(fù)雜的任務(wù)分解成多個步驟完成；可以解耦屏蔽原始數(shù)據(jù)異常對業(yè)務(wù)的影響。數(shù)據(jù)分層設(shè)計，如圖3所示。

1） ODS：原始數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)：與原始數(shù)據(jù)保持一致。

功能：臨時存儲采集到的原始數(shù)據(jù)。

2） DWD：明細數(shù)據(jù)層

功能：對ODS層數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)：來自O(shè)DS層。

3） DWS：數(shù)據(jù)匯總層

功能：對DWD層實現(xiàn)輕度聚合，通過關(guān)聯(lián)構(gòu)建寬表退化維度，或者輕度聚合構(gòu)建基礎(chǔ)指標來實現(xiàn)。同時對上一層的數(shù)據(jù)按照主題需求構(gòu)建主題結(jié)果進行最終聚合，主題域?qū)挶怼?/p>

4） 數(shù)據(jù)：來自DWD

ADS：數(shù)據(jù)應(yīng)用層。

功能：按照數(shù)倉主題對外提供數(shù)據(jù)的需求。

數(shù)據(jù)：對DWS層的數(shù)據(jù)進行拆解，構(gòu)建每個主題的結(jié)果表。

5） DIM：維度數(shù)據(jù)層

功能：存儲所有維度數(shù)據(jù)表。

數(shù)據(jù)：一般都來自DWD。

6 數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)服務(wù)是數(shù)據(jù)采存管用的最后一個環(huán)節(jié)，也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮其價值的時刻。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，以數(shù)據(jù)中臺沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為基礎(chǔ)向內(nèi)部和外部用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用，同時以數(shù)據(jù)服務(wù)于業(yè)務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)中臺開放統(tǒng)一存儲訪問接口服務(wù)，提供基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫工具等在內(nèi)的多源數(shù)據(jù)訪問接口，以O(shè)penAPI的方式為BI報表、模型分析、數(shù)據(jù)挖掘、業(yè)務(wù)應(yīng)用等提供統(tǒng)一查詢服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)層主要由數(shù)據(jù)服務(wù)總線來建設(shè)，主要負責(zé)將數(shù)據(jù)中臺的能力接口注冊進去，再以標準化接口開放給業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用，支持多種協(xié)議轉(zhuǎn)換、服務(wù)質(zhì)量管理、訪問控制、規(guī)則引擎等。數(shù)據(jù)服務(wù)層將數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)服務(wù)能力開放出去，供業(yè)務(wù)平臺使用。

7 結(jié)束語

綜上所述，本文基于數(shù)據(jù)中臺進行企業(yè)數(shù)據(jù)采集、存儲和管理方面的研究，旨在提供更科學(xué)、有效的解決方案，推動企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的發(fā)展。通過對數(shù)據(jù)中臺的實踐探索，文章深入探討了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)服務(wù)等方面的關(guān)鍵技術(shù)，并對基于數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)采集、存儲和管控技術(shù)進行了深入研究。研究為企業(yè)數(shù)據(jù)管理提供了一定的理論和實踐參考，有助于推動企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的進一步發(fā)展。希望本文的研究成果能夠為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者和從業(yè)者提供有益的啟示，后續(xù)可以進一步完善數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用，探索更多創(chuàng)新性的解決方案，以滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)管理和利用的不斷增長的需求。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】