创新生态数据中台建设理念

陈建周

前世今生

“舆论往往会更强调技术对业务的推动作用，但事实上，在商业领域，更多的时候，技术发展都是跟着业务走，技术的发展常常来自于业务需求和业务场景的倒逼。”

如图1-1所示，各集市应用与业务源系统的数据交互会呈现为网状结构，即源业务系统的一份数据会与N个下游应用系统进行交互，需要卸载N次，传输N次，效率极为低下。

因此，数据仓库应运而生，如图1-2所示，保证了个各业务系统和应用系统都通過数据仓库进行交互，由于数据仓库汇聚了各业务系统的数据，因此，为方便存储及数据区分使用，数据仓库的定义是“是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策”。可见，数据仓库即面向上游业务系统—收数，又面向下游系统—供数。因此，在面向收数这方面，其在存储方面需要面向主题以区分不同数据，在建模方面有三范式、维度建模等，而在供数方面，为了提升效率，需要计算和访问分离。而站在资源共享的角度，各应用集市总有一些共性的加工指标，它们会沉淀在数据仓库的公共计算层。笔者认为，这个时候已经具备数据中台的雏形或萌芽，这就是数据中台的“前世”。也难怪有不少人认为数据中台就是抽取共性加工的东西，做成公共模块供调用而已。

但是这里面涉及到一个问题，就是数据仓库和下游应用之间会互相挤压，像某国有银行经过十几年的数据仓库建设，数仓……