谈谈如何搭建数据平台以及演进趋势

摘要

在面对数据复杂性和大规模增长的挑战时，IT组织需要快速且高质量地提供数据分析，这要求有一个坚实的技术基础和数据平台。数据平台是集成服务的集合，包括数据摄取、集成、转换、管理和交付，必须模块化、灵活和成本有效。

一、数据平台

数据平台类似于工业控制系统，提供与领域无关的基础服务，关键是在各组件间实现互联互通。该平台支持高级分析，与事务系统不同，代表从孤立架构到联合分布式系统的转变。

二、数据存储：数据平台的基石

数据存储是任何数据平台的关键部分，它需要具备可靠性、可扩展性、性能和安全性。在本地环境中，可以通过混合基础设施、基于对象的存储、Hadoop数据湖或供应商特定的解决方案实现。

三、数据摄取：数据平台的网关

数据摄取层是数据平台的关键网关，需要精确捕获信息并保持数据完整性。摄取组件需提供元数据收集、流程可观察性、监控和警报以及通知下游系统的功能。

四、数据转换：数据平台的认知引擎

数据转换层是数据平台的智能中心，负责将原始数据通过业务逻辑转换成可用的数据产品。它需要弹性、数据类型多功能性、迭代转换支持和可观察性。

五、数据服务：数据平台的交付部门

数据服务组件帮助将数据产品安全高效地交付给消费者，需要多功能、安全、可扩展且可靠。

六、通用补充服务：将数据平台缝合在一起

通用补充服务包括开发支持、治理和运营，帮助将数据平台整合为一个有凝聚力的结构。

七、数据平台的演变：应对增长和复杂性

数据平台需要适应增长和复杂性，应选择增量增长战略，同时考虑用户体验和培训，确保平台被有效利用。

八、案例研究：使用AWS实现财务合规报告现代化

一家金融服务公司使用AWS构建了一个数据平台，以改进其可疑交易活动的调查过程。该平台包括数据存储、摄取、转换、服务和支持服务，以确保及时处理大量数据，同时将机器学习模型集成到其合规报告中。