从数据中台到上层应用全景架构示例

一、前言

对于大型企业而言，数据已经成为基本的生产资料，但是有很多公司还是值关心上层应用，而忽略了数据的治理，从而并不能很好的发挥公司的数据资产效益。比如博主自己是做后端的，主要是做应用层，也就是各种web系统，公司本身积累了很多数据，但是公司并没有在上面投入太多的成本区治理，所以看上去还是比较像传统的企业，看不到智能化，也看不到智慧化，平时的web系统仅仅能解决日常经营管理和对外服务。

二、从数据中台到上层应用全景架构

1、数据中台架构示例

数据中台的实施内容包括基础数据治理、数据仓库建设、数据分析展现等内容，通过平台建设实现企业数据的整合汇聚，构建数据中心，基于数据进行分析展现、透视业务、价值挖掘，有效支撑企业的业务发展。

数据中台包括DAP、MDM、ESB、Portal等产品，整体架构图如下：

DAP数据分析平台作为数据分析的核心，完成数仓建设、数据分析两部分内容，数仓通过ODS、DW构建数仓模型，实现分层建设，并能进行数据集、立方体等分析模型的配置，从而支持基于业务主题和业务指标的可视化分析。ESB作为数据集成平台，实现源头系统到ODS以及ODS到DW数据抽取、加工、转换，完成数据汇聚的过程。MDM基础数据平台则实现基础数据治理，为数仓提供基础数据支撑，构建数仓维表。Portal门户集成平台作为统一入口和应用中台，将数据治理、数据分析过程中的关键内容汇总到统一入口进行展现和管理，提高平台的使用效率，提升数据管理能力。

数据中台项目实施内容包括基础数据治理、数仓体系规划、数据分析展现、综合门户集成等内容，在项目实施过程中，要全面了解相关业务和场景，对实施内容进行梳理规划。

1.基础数据治理：明确各类基础数据的来源以及管理维护方式，通过数据中台的主数据平台实现基础数据的统一管理，建立基础数据的管理、集成标准，保证基础数据的一致性；

2.数仓体系规划：基于核心业务场景和业务流程，梳理关键数据指标，建立数据指标体系，并基于数据指标规划企业数仓体系，实现企业数据的集成整合、加工汇总，而数据分析、数据挖掘、业务监控提供数据支持；

3.数据分析展现：以核心业务和数仓、指标为基础，根据业务管理需要，规划主题、指标、数据的展现效果，实现可视化分析和指标监控；

4.综合门户集成：根据业务和管理需要，将数据指标、数据分析、数据治理等内容的关键点整合到门户中统一展现，同时以综合门户最为统一访问入口，规划统一用户、统一认证等标准体系，提升数据中台的应用效果。

2、上层应用架构示例

旅通借助各事业群以及自身产生的，包含基础信息、消费行为、社交媒体行为、消费偏好等数据。通过OneID打通整合，形成“大数据”的规模效应，进而加工可靠的会员标签/分级/分群信息，完成会员360°识别。

搭建会员平台的核心主线，历练精细化运营成长线，助力事业群赋能的发展线，具体说明：
会员体系：会员分级/分层，针对性的会员精细化运营，将80%核心资源投入到20%的头部用户；
会员服务：平台在信息整合、消费购物、客服服务方面，提供极致的会员服务；
数据化运营：培育并找到核心的忠诚度用户，挖掘会员终身价值。打造平台的基本盘;
引流：可分为事业群存量、集团员工、战略合作企业员工、工会会员、自然流量、公域渠道引流等;
事业群赋能：找到事业群赋能的可持续发展线。