为什么说数据中台是大数据的下一站

2020-07-09 18:16:04

启蒙时代：数据仓库的出现

商业智能（Business Intelligence）诞生在上个世纪 90 年代，它是将企业已有的数据转化为知识，帮助企业做出经营分析决策。比如在零售行业的门店管理中，如何使得单个门店的利润大化，我们就需要分析每个商品的销售数据和库存信息，为每个商品制定合理的销售采购计划，有的商品存在滞销，应该降价促销，有的商品比较畅销，需要根据对未来销售数据的预测，进行提前采购，这些都离不开大量的数据分析。

而数据分析需要聚合多个业务系统的数据，比如需要集成交易系统的数据，需要集成仓储系统的数据等等，同时需要保存历史数据，进行大数据量的范围查询。传统数据库面向单一业务系统，主要实现的是面向事务的增删改查，已经不能满足数据分析的场景，这促使数据仓库概念的出现。

数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的，不可修改的数据集合。

为了帮你理解数据仓库的四要素，我举个电商的例子。

在电商场景中，有一个数据库专门存放订单的数据，另外一个数据库存放会员相关的数据。构建数据仓库，首先要把不同业务系统的数据同步到一个统一的数据仓库中，然后按照主题域方式组织数据。

主题域是业务过程的一个高层次的抽象，像商品、交易、用户、流量都能作为一个主题域，你可以把它理解为数据仓库的一个目录。数据仓库中的数据一般是按照时间进行分区存放，一般会保留 5 年以上，每个时间分区内的数据都是追加写的方式，对于某条记录是不可更新的。

恩门提出的建模方法自顶向下（这里的顶是指数据的来源，在传统数据仓库中，就是各个业务数据库），基于业务中各个实体以及实体之间的关系，构建数据仓库。

比如，在一个简单的买家购买商品的场景中，按照恩门建模的思维模式，首先你要理清这个业务过程中涉及哪些实体。买家、商品是一个实体，买家购买商品是一个关系。所以，模型设计应该有买家表，商品表，和买家商品交易表三个模型。

金博尔建模与恩门正好相反，是一种自底向上的模型设计方法，从数据分析的需求出发，拆分维度和事实。那么用户、商品就是维度，库存、用户账户余额是事实。

这两种方法各有优劣，恩门建模因为是从数据源开始构建，构建成本比较高，适用于应用场景比较固定的业务，比如金融领域，冗余数据少是它的优势。金博尔建模由于是从分析场景出发，适用于变化速度比较快的业务，比如互联网业务。由于现在的业务变化都比较快，所以我更推荐金博尔的建模设计方法。

统数据仓库，次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现，不再依赖于业务的数据库。在模型设计上，提出了数据仓库模型设计的方法论，为后来数据分析的大规模应用奠定了基础。但是进入互联网时代后，传统数据仓库逐渐没落，一场由互联网巨头发起的技术革命催生了大数据时代的到来。

技术革命：从 Hadoop 到数据湖

进入互联网时代，有两个重要的变化。

一个是数据规模前所未有，一个成功的互联网产品日活可以过亿，就像你熟知的头条、抖音、快手、网易云音乐，每天产生几千亿的用户行为。传统数据仓库难于扩展，根本无法承载如此规模的海量数据。
另一个是数据类型变得异构化，互联网时代的数据除了来自业务数据库的结构化数据，还有来自 App、Web 的前端埋点数据，或者业务服务器的后端埋点日志，这些数据一般都是半结构化，甚至无结构的。传统数据仓库对数据模型有严格的要求，在数据导入到数据仓库前，数据模型就必须事先定义好，数据必须按照模型设计存储。

所以，数据规模和数据类型的限制，导致传统数据仓库无法支撑互联网时代的商业智能。

而以谷歌和亚马逊为代表的互联网巨头率先开始了相关探索。从 2003 年开始，互联网巨头谷歌先后发表了 3 篇论文：《The Google File System》《MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters》《Bigtable：A Distributed Storage System for Structed Data》，这三篇论文奠定了现代大数据的技术基础。它们提出了一种新的，面向数据分析的海量异构数据的统一计算、存储的方法。

但 2005 年 Hadoop 出现的时候，大数据技术才开始普及。你可以把 Hadoop 认为是前面三篇论文的一个开源实现，我认为 Hadoop 相比传统数据仓库主要有两个优势：

完全分布式，易于扩展，可以使用价格低廉的机器堆出一个计算、存储能力很强的集群，满足海量数据的处理要求；
弱化数据格式，数据被集成到 Hadoop 之后，可以不保留任何数据格式，数据模型与数据存储分离，数据在被使用的时候，可以按照不同的模型读取，满足异构数据灵活分析的需求。

数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。

数据湖拉开了 Hadoop 商用化的大幕，但是一个商用的 Hadoop 包含 20 多种计算引擎，数据研发涉及流程非常多，技术门槛限制了 Hadoop 的商用化进程。那么如何让数据的加工像工厂一样，直接在设备流水线上完成呢？

数据工厂时代：大数据平台兴起

对于一个数据开发，在完成一项需求时，常见的一个流程是首先要把数据导入到大数据平台中，然后按照需求进行数据开发。开发完成以后要进行数据验证比对，确认是否符合预期。接下来是把数据发布上线，提交调度。后是日常的任务运维，确保任务每日能够正常产出数据。

如此繁杂的一个工作流程，如果没有一个高效的平台作为支撑，就跟写代码没有一个好用的 IDE，用文本编辑器写代码一样，别人完成十个需求，你可能连一个需求都完成不了，效率异常低下，根本无法大规模的应用。

提出大数据平台的概念，就是为了提高数据研发的效率，降低数据研发的门槛，让数据能够在一个设备流水线上快速地完成加工。

大数据平台按照使用场景，分为数据集成、数据开发、数据测试……任务运维，大数据平台的使用对象是数据开发。大数据平台的底层是以 Hadoop 为代表的基础设施，分为计算、资源调度和存储。

Hive、Spark 主要解决离线数据清洗、加工的场景，目前，Spark 用得越来越多，性能要比 Hive 高不少；
Flink 主要是解决实时计算的场景；
Impala 主要是解决交互式查询的场景。

这些计算引擎统一运行在一个称为 Yarn 的资源调度管理框架内，由 Yarn 来分配计算资源。目前新的研究方向中也有基于 Kubernetes 实现资源调度的，例如在新的 Spark 版本（2.4.4）中，Spark 已经能够运行在 Kubernetes 管理的集群上，这样的好处是可以实现在线和离线的资源混合部署，节省机器成本。

数据存储在 HDFS、Kudu 和 HBase 系统内。HDFS 不可更新，主要存全量数据，HBase 提供了一个可更新的 KV，主要存一些维度表，Kudu 提供了实时更新的能力，一般用在实时数仓的构建场景中。

大数据平台像一条设备流水线，经过大数据平台的加工，原始数据变成了指标，出现在各个报表或者数据产品中。随着数据需求的快速增长，报表、指标、数据模型越来越多，找不到数据，数据不好用，数据需求响应速度慢等问题日益尖锐，成为阻塞数据产生价值的绊脚石。

数据价值时代：数据中台崛起

时间到了 2016 年前后，互联网高速发展，背后对数据的需求越来越多，数据的应用场景也越来越多，有大量的数据产品进入到了我们运营的日常工作，成为运营工作中不可或缺的一部分。在电商业务中，有供应链系统，供应链系统会根据各个商品的毛利、库存、销售数据以及商品的舆情，产生商品的补货决策，然后推送给采购系统。

大规模数据的应用，也逐渐暴露出现一些问题。

业务发展前期，为了快速实现业务的需求，烟囱式的开发导致企业不同业务线，甚至相同业务线的不同应用之间，数据都是割裂的。两个数据应用的相同指标，展示的结果不一致，导致运营对数据的信任度下降。如果你是运营，当你想看一下商品的销售额，发现两个报表上，都叫销售额的指标出现了两个值，你的感受如何? 你反应肯定是数据算错了，你不敢继续使用这个数据了。

数据割裂的另外一个问题，就是大量的重复计算、开发，导致的研发效率的浪费，计算、存储资源的浪费，大数据的应用成本越来越高。

如果你是运营，当你想要一个数据的时候，开发告诉你至少需要一周，你肯定想是不是太慢了，能不能再快一点儿？
如果你是数据开发，当面对大量的需求的时候，你肯定是在抱怨，需求太多，人太少，活干不完。
如果你是一个企业的老板，当你看到每个月的账单成指数级增长的时候，你肯定觉得这也太贵了，能不能再省一点，要不吃不消了。

这些问题的根源在于，数据无法共享。2016 年，阿里巴巴率先提出了“数据中台”的口号。数据中台的核心，是避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。之前，数据是要啥没啥，中间数据难于共享，无法积累。现在建设数据中台之后，要啥有啥，数据应用的研发速度不再受限于数据开发的速度，一夜之间，我们就可以根据场景，孵化出很多数据应用，这些应用让数据产生价值。