数据技术进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮的旅程

随着大数据时代的到来,数据已经成为企业的核心资产之一。在过去几十年间,数据技术也随之不断演进,从早期的数据仓库到近年来热门的数据中台,再到正在快速发展的数据飞轮概念,每一步都是技术革新的体现。


一、数据仓库:集中化的数据管理起点

1. 数据仓库的诞生

数据仓库(Data Warehouse,简称DW)可以追溯到20世纪80年代末。彼时,企业内部存在多个业务系统,数据分散,难以进行统一分析与决策。于是,数据仓库应运而生,旨在将这些分散的业务数据进行集中化存储和管理,主要用于业务报表和决策支持。

2. 数据仓库的核心理念

数据仓库的核心理念是将来自不同业务系统的数据进行整合、清洗、转换,并存储在一个统一的环境中。这种集中化管理方式帮助企业能够轻松地进行历史数据查询、分析报表等,支持业务决策。早期的数据仓库依赖于传统的关系型数据库(如Oracle、SQL Server等),并且数据的加载通常是批量处理的。

示例:数据仓库中的ETL流程

-- 从业务系统提取数据
SELECT * FROM sales_db.orders;-- 转换和清洗数据
INSERT INTO data_warehouse.clean_orders
SELECT order_id, customer_id, product_id, total_amount
FROM sales_db.orders
WHERE total_amount > 0;-- 加载到数据仓库
INSERT INTO data_warehouse.fact_orders
SELECT * FROM data_warehouse.clean_orders;

上面代码展示了一个典型的ETL(Extract, Transform, Load)流程,将业务系统中的销售订单数据提取、清洗并加载到数据仓库的事实表中。数据仓库通过这种方式实现了企业级数据的统一管理。

3. 数据仓库的局限性

虽然数据仓库在支持历史数据分析方面表现出色,但它并非没有局限性。随着企业数据量的爆炸性增长,传统的数据仓库在扩展性和实时性方面遇到了挑战:

  • 扩展性差:传统数据仓库架构较为封闭,难以快速扩展。
  • 实时性不足:批量数据加载导致数据延迟,无法满足实时分析需求。

二、数据中台:从集中式到分布式的数据服务

1. 数据中台的崛起

为了应对数据仓库的局限性,尤其是在企业数字化转型背景下,数据中台(Data Middle Platform)这一概念开始受到关注。数据中台的核心思想是打破数据仓库的“孤岛效应”,通过数据服务化和分布式计算能力,提供一个可以灵活调用的“数据基础设施”。

2. 数据中台的核心特征

与数据仓库不同,数据中台更关注数据的实时性、共享性和服务化。它不仅仅是一个存储和分析工具,更是企业的数据资产管理平台,能够支持数据的高效流转与复用。

示例:数据中台中的实时数据流处理

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import window# 使用Spark处理实时数据流
spark = SparkSession.builder.appName("DataPlatform").getOrCreate()# 从Kafka中读取实时数据
orders_df = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \.option("subscribe", "order_topic").load()# 进行实时数据计算
order_count_by_window = orders_df \.groupBy(window(orders_df.timestamp, "10 minutes"), orders_df.product_id) \.count()# 将结果输出到数据中台
query = order_count_by_window.writeStream.format("console").start()
query.awaitTermination()

这个例子展示了如何使用Spark Streaming处理实时数据流,并在窗口化的基础上计算每10分钟内每个产品的订单量。这种实时数据流处理正是数据中台区别于传统数据仓库的重要特性之一。

3. 数据中台如何超越数据仓库

  • 实时性增强:数据中台通过实时计算引擎(如Flink、Kafka、Spark等)实现了数据的实时处理,满足了企业对即时数据的需求。
  • 数据服务化:数据不再局限于某个特定部门或系统,而是通过API接口等方式进行统一服务化,其他业务系统可以随时调用。
  • 数据资产化管理:数据中台不仅整合数据,还帮助企业管理数据资产,并通过元数据管理、数据血缘分析等手段提升数据治理能力。

三、数据飞轮:从业务反哺到数据循环

1. 数据飞轮的概念

数据飞轮(Data Flywheel)是近年来在大数据领域的一个热门话题,它基于亚马逊提出的“飞轮效应”理论,强调数据与业务间的循环交互。不同于数据仓库和数据中台,数据飞轮更加强调数据反馈对业务增长的推动作用。

数据飞轮的关键在于数据的循环使用,即通过数据驱动业务优化,业务优化又产生更多的数据,进一步推动数据的迭代升级,形成一个持续增长的“飞轮效应”。

2. 数据飞轮的运作机制

  • 数据收集与分析:通过数据中台等基础设施收集并分析业务数据,挖掘出新的业务机会或优化方向。
  • 智能决策与执行:将分析结果通过AI算法或数据模型反哺到业务系统中,驱动产品或运营决策的调整。
  • 数据的再生产:随着业务调整,产生新的数据,反馈给数据系统,进行进一步分析,形成闭环。

示例:数据飞轮中的机器学习模型

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split# 模拟从数据中台中获取用户行为数据
data = data_platform.fetch("user_behavior_data")# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.features, data.labels, test_size=0.2)# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测用户行为并输出结果用于业务优化
predictions = model.predict(X_test)

通过机器学习模型对用户行为进行预测,输出结果后可以应用于业务场景中,如个性化推荐、产品优化等,从而推动业务的增长。这是数据飞轮效应的一个典型表现:数据推动业务优化,业务优化产生更多的数据,进一步完善模型和决策。

3. 数据飞轮与数据中台的区别

虽然数据飞轮与数据中台在某种程度上是递进关系,但它们之间仍然存在一些本质区别:

  • 反馈循环:数据飞轮强调的是数据的闭环使用,而数据中台更多关注的是如何高效整合和管理数据。
  • 智能决策:数据飞轮通常依赖于AI、机器学习等技术来推动业务优化,而数据中台则主要提供基础设施和服务支持。

四、数据飞轮是数据中台的高级形态吗?

数据飞轮可以看作是数据中台的高阶形态,但它们并不是同一个概念。数据中台更侧重于数据的管理和服务,而数据飞轮则是在此基础上,进一步实现数据与业务的深度结合,通过数据反哺业务,不断迭代优化。

对于企业而言,数据技术的演变从数据仓库数据中台,再到如今的数据飞轮,每一步都是数据架构和管理能力的升级。而随着AI和机器学习等技术的进一步发展,数据飞轮所带来的业务增长和创新潜力将会更加巨大。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/53773.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

电商跨境电商商城系统/网上商城接口/电商数据接口详情

电商API接口背景:电商运营中,数据分析这项工作越来越重要,许多品牌方也越来越热衷去做电商数据分析。不过,全面的数据该如何获取呢,此时,电商数据接口的重要性便凸显出来了。 电商API数据接口主要有以下特…

MyBatis 中的类型别名配置详解

目录 1. 什么是类型别名? 2. 类型别名的配置方法 2.1 使用单个标签 2.2 使用标签批量扫描 2.3 使用Alias注解 3. 注意事项 4. 相关知识拓展 4.1 MyBatis的映射文件 4.2 MyBatis的动态SQL 4.3 MyBatis与Spring的整合 4.4 性能优化 5. 结论 在现代Java开发…

外包干了两年,收获真不少...

有一种打工人的羡慕,叫做“大厂”。 真是年少不知大厂香,错把青春插稻秧。 但是,在深圳有一群比大厂员工更庞大的群体,他们顶着大厂的“名”,做着大厂的工作,还可以享受大厂的伙食,却没有大厂…

深度伪造语音检测(Deepfake Speech Detection, DSD)全面概述

近期,深度学习技术和神经网络在生成型人工智能领域已取得重大突破。如今,关键的通信媒介,如音频、图像、视频和文本,均能实现自动生成,并广泛应用于诸多领域,包括聊天机器人系统(如ChatGPT&…

Kettle9连接mysql8.0.36失败处理

一、问题描述 kettle作为数据转换同步的工具,使用java开发,连接数据库使用jar的驱动包,比如oracle连接使用ojdbc8.jar,mysql连接使用mysql-connect-java-8.0.*,但是截止目前mysql8.0.33到8.0.36在官网是没有mysql驱动包的&#x…

IPD如何解决产品开发的典型问题

IPD(Integrated Product Development,集成产品开发)是一种领先的、成熟的产品开发的管理思想和管理模式。它是根据大量成功的产品开发管理实践总结出来的,并被大量实践证明的高效的产品开发模式。从汉捷咨询二十多年来为五百多家企…

18724 二叉树的遍历运算

### 思路 1. **递归构建树**: - 先序遍历的第一个节点是根节点。 - 在中序遍历中找到根节点的位置,左边部分是左子树,右边部分是右子树。 - 递归构建左子树和右子树。 2. **递归生成后序遍历**: - 递归生成左子树的…

飞睿智能实时雷达活体探测传感器模块,智能家居静止检测实时感知人员有无

随着科技的飞速发展,我们的生活正在经历着未有的创新。在这个创新的浪潮中,实时雷达活体探测传感器模块的技术正逐渐崭露头角,以其独特的优势为我们的生活带来安全与便捷。今天,我们就来详细探讨一下这项技术,看看它是…

【DP解密多重背包问题】:优化策略与实现

文章目录 什么是多重背包问题?多重背包问题的数学模型 例题多重背包问题Ⅰ多重背包问题Ⅱ 总结 什么是多重背包问题? 多重背包问题是一个经典的组合优化问题。与标准背包问题不同,在多重背包问题中,每种物品可以选择多个&#xf…

蓝桥杯15届C/C++B组省赛题目

问题描述 小蓝组织了一场算法交流会议,总共有 5050 人参加了本次会议。在会议上,大家进行了握手交流。按照惯例他们每个人都要与除自己以外的其他所有人进行一次握手 (且仅有一次)。但有 77 个人,这 77 人彼此之间没有进行握手 (但这 77 人与…

1.分页查询(后端)—— Vue3 + SpringCloud 5 + MyBatisPlus + MySQL 项目系列(基于 Zulu 11)

本手册是基于 Vue3 SpringCloud5 MyBatisPlus MySQL 的项目结构和代码实现,旨在作为一个教学案例进行讲解。为了使案例更具普适性,文档中的公司名称、实体类、表名以及字段名称等敏感信息均已脱敏。 项目结构概述 项目采用标准的分层架构&#xff0…

linux命令之firewall-cmd用法

firewall-cmd Linux上新用的防火墙软件,跟iptables差不多的工具 补充说明 firewall-cmd 是 firewalld的字符界面管理工具,firewalld是centos7的一大特性,最大的好处有两个:支持动态更新,不用重启服务;第…

Spring Mybatis 动态语句 总结

1.简介 Mybatis 提供动态语句的功能来增强多条件变动的查询语句。 2.代码 if和where搭配使用&#xff1a; <select id"query" resultType"a">select * from t_a<where><!-- where内没有条件满足&#xff0c;不转成where&#xff0c;有…

langchain v0.3更新了什么?

版本改动 这是具体改动的链接 官方blog首先说明了&#xff1a; 所有软件包已在内部从 Pydantic 1 升级到 Pydantic 2。 所有软件包都完全支持在用户代码中使用 Pydantic 2&#xff0c;而无需使用 langchain_core.pydantic_v1 或 pydantic.v1 等桥接程序。 由于 Pydantic 1 已…

Python爬虫bs4基本使用

一、bs4 1、bs4获得标记的子集或父集或兄弟节点 &#xff08;1&#xff09;子集&#xff1a; 通过contents和children可以获得子集&#xff0c;前者获得的是字符串列表&#xff0c;后者获得的是一个列表迭代器对象&#xff0c;需要遍历获得内容 比如我们有以下代码和数据&a…

Android LiveData 数据倒灌

相关类型的文章很多&#xff0c;这里只做个人总结和其余的方法推荐 1.什么是数据倒灌&#xff1f; 所谓的“数据倒灌”&#xff1a;其实是类似粘性广播那样&#xff0c;当新的观察者开始注册观察时&#xff0c;会把上次发的最后一次的历史数据传递给当前注册的观察者。 一方…

【HTTP】请求“报头”(Host、Content-Length/Content-Type、User-Agent(简称 UA))

Host 表示服务器主机的地址和端口号 URL 里面不是已经有 Host 了吗&#xff0c;为什么还要写一次&#xff1f; 这里的 Host 和 URL 中的 IP 地址、端口什么的&#xff0c;绝大部分情况下是一样的&#xff0c;少数情况下可能不同当前我们经过某个代理进行转发。过程中&#xf…

2024年项目经理不能错过的开源项目管理系统大盘点:全面指南

在2024年&#xff0c;随着项目管理领域的不断发展&#xff0c;开源项目管理系统成为了项目经理们提升工作效率的利器。本文将全面盘点几款备受推荐的开源项目管理系统&#xff0c;帮助项目经理们找到最佳选择&#xff0c;不容错过。 在项目管理日益复杂的今天&#xff0c;开源项…

腾讯云点播及声音上传

文章目录 1、开通腾讯云点播2、获取腾讯云API密钥3、完成声音上传3.1、引入依赖3.2、参考&#xff1a;接入点地域3.3、参考&#xff1a;任务流设置3.4、首先修改配置&#xff1a;3.4.1、 3.5、TrackInfoApiController --》 uploadTrack()3.6、VodServiceImpl --》 uploadTrack(…

SOLIDWORKS Flow Simulation对几何模型都有哪些要求?

SOLIDWORKS Flow Simulation 是一款集设计与仿真于一体的流体仿真软件&#xff08;EFD&#xff0c;CFD&#xff09;&#xff0c;以其操作简便、建模快捷和快速收敛等优点&#xff0c;深受广大初学者的喜爱。 在模型建立方面&#xff0c;Flow Simulation 能够直接利用 SOLIDWOR…