数据中台产品包含哪些?来看这一篇 | 帆软九数云

一、数据中台产品架构
数据中台产品的核心目标是通过效率、成本、复用、业务数据化、数据资产化、资产业务化六大维度,降低数据获取与应用的门槛,赋能业务创新。为实现这一目标,其架构设计需覆盖从底层技术到业务赋能的完整链条。作为数据中台产品的核心支撑,五层架构体系贯穿数据全生命周期管理:
- 基础设施层:基于Hadoop生态构建存储与计算集群,为数据中台产品提供资源调度能力;
- 数据集成层:通过多源同步工具实现数据入湖,解决数据中台产品的“原油”供给问题;
- 数据加工层:依托ETL工具完成清洗、建模,提升数据中台产品的标准化输出效率;
- 数据资产层:通过模型管理、血缘追溯等功能,保障数据中台产品的资产可复用性;
- 数据服务层:以API、可视化等服务形式,体现数据中台产品的最终业务价值。
数据中台产品的效能遵循“木桶效应”。例如,某银行因数据血缘管理缺失,导致风控模型迭代延迟2周,凸显分层架构协同的重要性。
二、数据中台产品矩阵解析
数据中台产品的落地依赖八大功能模块,形成从采集到服务的闭环:
- 数据采集:埋点平台、爬虫系统等构成数据中台产品的基础数据入口;
- 组件管理:通过可视化配置降低HDFS、Kafka等组件的运维复杂度,提升数据中台产品的稳定性;
- 开发套件:离线/实时开发平台缩短数据中台产品的ETL链路耗时;
- 数据资产:指标系统、质量监控等模块强化数据中台产品的资产治理能力;
- 数据治理:成本优化模块直接提升数据中台产品的ROI;
- 分析应用:BI工具、用户画像系统是数据中台产品赋能业务的核心场景;
- 数据服务:API平台将数据中台产品的能力封装为可复用接口;
- 通用功能:统一权限管理等模块降低数据中台产品的重复建设成本。
数据中台产品的竞争力正从功能完备性转向场景适配度。例如,制造业更关注实时设备数据分析能力,而零售企业侧重用户行为洞察敏捷性。
三、九数云:数据中台产品的轻量化实践
在数据中台产品的价值输出环节,九数云通过零代码分析工具实现“最后一公里”突破。其支持直连Hive、MySQL等数据源,将数据中台产品沉淀的资产转化为交互式看板。作为数据中台产品生态的重要组成,九数云已服务超10万企业,推动数据分析从IT特权走向业务民主化。

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