如何从0到1，构建企业大数据平台

一.企业大数据战略概述

我们只要分享一些基础的概念，让大家明白什么是大数据，大数据有哪4个特征，作为企业战略的实施者或执行者，我们要具备6大战略，概括起来就是4V特征，6大战略；

1.关于大数据的历史

在大数据这个词出现之前，我们对日常数据的这种处理和分析，常常使用的一些类似SQL server、 MySQL、Oracle等等这些关系数据库，传统的这些数据库处理T级别数据量已经是这些数据库的极限，面对这种P级和E级的数据量，基本上是无能为力；

一直到2005年，提供大数据基础能力的Hadoop项目出来，从技术层面上搭建了一个对非结构化和复杂数据快速可靠分析，变为现实的一个技术平台，从这个时候开始，大数据才成为互联网信息科技里高频的热词；

2.什么是大数据，大数据有哪些特征

不管我们是不是大数据的专业人士，在这个信息时代，我们都要了解一些大数据的概念，小到店家，大到国家都在讲大数据，不过真正搞清楚什么是大数据的人，还不是太多；

对于大数据的概念，我们引用世界著名咨询公司麦肯锡对它的描述：

大数据是什么？

麦肯锡的定义："一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有4V特征"

4V是什么？

• Volume 海量的规模；
• Velocity 快速的流转
• Variety 多样的类型
• Value 低密度的价值

二.怎样制定企业的大数据战略

战略是我们工作的指导，一定有正确的战略才能做战术上的执行，战略错了，那么一切战术都是等于0，这里总结了大数据的6大战略；

1.决策战略

先了解所在企业的背景状况：比如企业是民企、国企还是上市公司，规模有多大，有多少员工，大数据仅仅是锦上添花还是已经具体的发挥了它的价值；在决策企业是否上大数据项目的时候，以及投入多少的问题上，这些问题都需要考虑清楚的；

2.时机战略

就是企业什么时候开始投入大数据建设

3.人才战略

4.选型战略

是自建IDC数据中心、自建私有云，还是选择阿里云（腾讯云等等）共有云这个平台

5.平台战略

就是我们先选择搭建一个平台还是先实施一个应用的问题。

一个原则：离钱越近，越要早做；

6.管理战略

关于数据是否可再生的问题：就是如何采集数据、如何存储数据、数据是怎样应用的，数据安全，用户隐私安全问题的保障；

三.企业如何进行大数据平台建设

无论从帮助企业营销还是提高效率来看，节约企业成本这个角度来看， 大数据有非常大的价值，大数据做好了，可以推动企业的业务突飞猛进的增长；要实现这个大数据的价值，真正让大数据为企业创造贡献，那我们首先要积累有大数据，把日常业务和用户的行为数据收集起来，我们前面说过，有些数据是可再生资源，但更多的是不可再生资源，这就需要我们管理好我们的数据资产，去搭建一个数据平台，负责数据的采集，规整、运算、存储、应用、展现等等；

1.大数据平台是由三个平台加一个服务组成的

（1）工具平台，又包括

- 运维平台

- 数据采集平台

（2）大数据仓库基础平台

（3）大数据门户，又包括

- 大数据分析平台

- 产品应用平台

（4）服务

运维平台主要负责大数据平台的业务调度、任务监控、元数据管理、权限管理等等，主要由图中所示的系统组成的；二个是数据采集平台，主要负责把数据采集到大数据仓库平台当中，企业这种大数据来源，主要从三个方面去获取数据，从业务系统、日志采集系统、外部数据来源采集，每一个方面的来源又包含几个途径，如图所示；

大数据基础平台，传统的也叫大数据仓库平台，这部分是整个大数据平台的核心；

下面是大数据门户，是集成数据成果一体化的平台，包括大数据分析平台，和大数据应用平台；大数据门户，作为整个大数据的窗口，所有的数据研究成果，都会展现在这个数据门户当中，这样就极大的方便了公司职能人员使用数据；

用户服务：使用数据的人主要包括管理人员、分析人员、运营人员、产品经理、技术工程师还有企业投资的相关方，或公司对外的数据服务，我们是通过API接口体现出来；

2.如何构建大数据基础平台

大数据基础平台，是整个大数据平台的核心，是企业大数据加工、计算、存储的场所，原本非常凌乱的各种各样来源的数据，进入基础平台之后，都会按照一定的标准，一定的规范化进行存储，处理起来，大数据基础平台有三个核心技术点，第一个是主题模型，第二个是层次模型，第三个是计算模型，下面会给大家一些简单的介绍；

（1）主题模型

主体模型详细附件图表

主体模型设计的注意事项：

大主题可以有若干的子主题构成

主题之间不要有交叉，相同特征的要放在同一个主题当中；

主体要充分的覆盖，能够覆盖到企业所有的业务，能够支持所有的应用和分析的需求

（a）具备完整性

（b）主体的独立性

（c）具备层次性

（2）层次模型

层次模型通常由4个层次组成，如下图：

（a）ODL层（操作数据层）

功能是存放从业务系统之间抽取过来的数据，数据从数据结构，从数据这种逻辑关系上面，都与业务系统基本上是保持一致的，这里实现了透视字段一些固化的处理，像会员注册，注册时间，还有一些少量的基本的数据清洗，比如脏数据的一些过滤，维度的一些处理等等，最终生成了这种增量的数据

（ b）BDL层（基础数据层）

该层的主要功能，是基于主题域的划分来完成数据整合的，提供统一的数据的基础平台，在这个层级当中，我们会完成数据的清洗、定义的分类等等的一些功能；

（c）IDL层（接口数据层）

面向应用的，统一的应用接口访问平台，客户统一视图都在这一层级实现，该层级的重点就在于实现跨主题域的这种数据的关联计算；在实践当中，会涉及两类模型，一类是为了获取数据更容易，我们会制造一些反规范化的主题模型，我们常常看到的这种宽表模型，另一类就是为了我们实现快速的查询，分析而建立起来的这种比较规范式的多维分析模型，它是由多个维表进行组成的；

（d）ADL层（应用数据层）

提供差异化的数据服务，以满足业务方的需求，这一层级我们可以实现一些报表，数据挖掘、产品应用等等需求；

在传统的数据库时代，ADL层主要在RAC（ORACLE 真正应用集群）中实现的，在大数据时代里，我们通常会用hbase这一层的数据的存储；

我们在工作中，为了降低维度大数据平台的负责度，我们通常把4层压缩到3层，我们通常把ODL层和BDL层进行合并，原来分别在这两层当中实现的一些事情，我们合并到一层里面去实现；如下图所示：

3. 如何构建大数据门户

企业大数据门户，是企业应用的集成一体化的平台，大数据门户，作为企业服务的窗口，除了数据研究成果外，都会展现在大数据门户中，从而极大的方便了我们企业个只能人员使用、利用这个数据；

企业大数据门户包含：

主要由精准营销、个性化推荐等等

负责业务数据的可视化展现，智能报表，临时取数的分析，还有多维数据分析的一些模型，比如用户画像、业务关键指标监控，还有数据挖掘模型的一些监控等等

End.

作者：朱元禄（Jacky）

来源：微博

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