现如今进入大数据时代,很多企业都开始或多或少的利用大数据所产生的价值。对于企业来说,大数据能够起到的角色和分量因企业本身而异。但是有一点可以肯定的是,大多数企业尤其是依靠数据或互联网兴起的产业一定是需要赶上大数据这一趟高铁,否则就可能被时代抛弃或错失商机。大数据的应用案例不少,也有很多企业很好的利用了大数据并创造了商业价值,比如很多转型的传统巨头或是依托大数据建立的云服务企业等等。而很多人在大数据的实施上其实是存疑的,好在市面上有诸如DataFocus、Power BI大数据智能分析产品能够帮助企业快速分析大数据并进行决策。但是对于理念上或知识上来说,很多人仍然会想要去了解和深入探索,那么本次我们就为大家分享大数据服务化中台。

我们以某知名的大数据增值服务商为例。服务化中台一般分为业务中台、数据中台和监控中台。而下面会细分为五项,从支撑层开始,一直到数据层、管控层、分析层最后是应用层。首先是支撑层,很多会有大数据组件管理中心,包含内存数据库、搜索引擎、列式数据库、语义分析平台、ETL工具等。然后是数据层,一般分为大数据仓库和数据源。大数据仓库包含原始数据库到数据处理一直到标准数据库。数据源也有很多,比如基础数据、业务数据、互联网数据和其他。那么到了管控层,就是各个管控中心了,包含数据中心、安全中心、监控中心、服务中心和管理中心。接下来是分析层,有主题库、分析库和专题库,一般互为链接相辅相成。最后就是我们熟悉的应用层,比如类似于政府数据开放平台、企业内部数据共享门户等等。

所以其实很多BI工具,比如DataFocus、Power BI等,都让用户直接面对应用层,剩下的由软件本身的算法或其他来处理,关键就是减少用户的使用成本。

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