前言
阿里巴巴的数据中台侧重对“烟囱式”应用数据的标准化和聚合，构建公共数据模型，发掘对内赋能运营和商家的数据价值。华为的数据中台侧重生态合作，主打数据底座，再集成生态伙伴的数据治理、数据分析、数据资产管理等工具。国网数据中台包括数据模型、算法服务、数据产品、数据管理等，和企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的。
1 数据中台解决方案现状
1.1阿里巴巴数据中台
阿里巴巴的淘宝和天猫的业务最初由同一个技术团队开发维护，经常会出现资源协调不平衡的问题，阻碍业务发展。天猫和淘宝电商系统是完全独立的体系，但又同时包含了商品、交易、评价、支付、物流等相同功能，导致系统出现冗余情况、重复性开发等问题。因此，阿里巴巴启动“中台战略”，构建符合DT时代的“大中台、小前台”组织机制和业务机制：将两套电商的业务进行梳理，把公共的、通用的业务功能沉淀到共享事业部，避免功能的重复建设和维护，更合理地利用技术资源；把两套电商的业务中商品、交易、评价、支付、物流等同类型的可共享的数据沉淀到数据中台，用融合后的数据对前台统一提供数据服务。这样的机制对支持前台的一线业务会更敏捷、更快速适应瞬息万变的市场。阿里巴巴数据中台的业务架构如下图所示。
阿里巴巴数据中台包括计算与存储平台、数据资产管理、智能数据研发、统一数据服务中间件四大模块。数据服务中间件又分为萃取数据中心、公共数据中心和垂直数据中心三层，垂直数据中心负责从阿里巴巴旗下各个业务单元采集数据；公共数据中心类似数据仓库，将所有数据按不同主题域（电商、文娱、营销、物流、金融等）分类管理。这两层实现了对全域数据的整合和集中化管理。萃取数据中心负责按照业务需求，将各主题域数据加工处理，建立起消费者、企业、内容、商品、位置五大数据体系，深度萃取数据价值。数据服务中间件涉及到的数据研发按照规范化的数据架构（数据仓库规划、数据模型构建、指标定义规范等），实现数据口径、数据模型标准化。另外集成数据资产管理能力，从数据的运营、应用、管理、分析、可视化五方面统一管理数据资产。通过这样的架构设计，阿里巴巴实现了对下屏蔽各数据来源不同的现状，对上提供统一的数据服务接口和标准化数据。新的业务需求再出现时，开发人员不用再从头做起，直接基于数据中台提供的能力，就可以快速完成新应用开发。
1.2华为数据中台
华为提出的“大平台炮火支撑精兵作战”的企业战略，这正是中台的理念。华为的数据中台方案侧重于基于数据湖的数据底座建设，其数据中台设计理念如下图所示。
在数据底座层，FusionInsight(FI)HD是一个分布式数据处理系统，对外提供大容量的数据存储、分析查询和实时流式数据处理分析能力。GaussDB200是企业级的大规模并行处理关系型数据库，采用大规模并行处理（MPP）架构，支持 PB级别数据量的处理能力。AI平台通过FusionMind增强自动化机器学习、半自动化数据标注，大幅提升AI开发效率。同时还集成了第三方平台，包括数据安全、数据容灾、时序数据库等。数据底座之上，通过数据治理、数据集成、数据开发三平台来打造全域数据模型。
数据治理平台提供基于内置规则模板的数据质量分析、监控、稽核工具，又构造数据地图提供基本的业务元数据管理、数据目录搜索功能。数据集成平台集成Flink流计算，支持MySQL、Oracle、实时采集等多种数据源。数据开发平台支持对作业及资源进行权限控制，对接数据管理服务，提高开发效率。全域数据模型提供了从贴源层到集市层多层次的加工数据，适合数据分析师按需选用。数据中台对外提供的自助分析、高级分析、数据API。
2 国网数据中台
国家电网有限公司在基础设施、人员团队、营销运检等业务流程，沉淀了丰富的数据资源。基础设备接入智能电表终端5.4亿台，车联网接入充电桩超过28万个，企业员工超过186万人，供电人口超过11亿人，电商平台注册用户2.25亿人，建成地市供电服务指挥中心336家。然而，各部门依据自身业务建立信息系统，系统间数据未有效贯通、共享公用。数据在业务支撑、效率效益和工作质量等方面价值发挥不充分。
国网需要把没有采集的信息采集起来，没有共享的数据即时共享出来，没有用好的数据价值挖掘出来，让数据价值达到最大化。国家电网也急需打破管道化状态，整合各部门的数据资产以及社会资源，对外开放共享合作，衍生新兴产业，发挥产业链价值。数据中台是调解前台和后台矛盾的中间层，通过后台数据的建模、数据服务的聚合提供一个可复用、标准化、敏捷式的数据平台，支撑前台应对市场快速变化的需求。数据中台包括数据模型、算法服务、数据产品、数据管理等，和企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的。中台的建设目标是降低重复建设，减少烟囱式协作的成本，也是企业差异化竞争、数字化转型的优势所在。
2.1“六维度”建设理念
1）壁垒：对内打破部门间的壁垒，对外打破行业壁垒，通过数据交叉融合实现合作共赢。
2）标准：制定数据标准，统一数据口径，便于数据质量治理、数据分析、价值挖掘。
3）资产化：对数据进行收集、治理、建模等操作，让数据成为可用、易用、通用的数据资产。
4）贴近业务：通过业务专题划分，让数据更贴近业务，为上层提供精准、全面的数据服务。
5）智能：通过数据的自动挖掘和人工自定义挖掘、常用AI算法模块，提供智能化数据服务。
6）敏捷：提供易操作的自助式分析工具、建模工具、服务发布工具，快速满足前台需求。
2.2“五能力”重点建设
1）数据接入：需具备数据抽取、转换、复制、迁移、同步等能力，把异构数据源接入到数据中台。
2）数据治理：基于数据标准制定，提供元数据管理、主数据管理、数据质量管理等能力。
3）存储计算：需提供针对不同数据源和不同数据应用分析需求的多种存储方式，同时具备实时计算、离线批处理计算能力。
4）数据建模：需提供数据建模工具集，方便建立基础数据模型、聚合数据模型、通用分析模型，兼具BI建模、AI建模、模型评估、模型部署能力。
5）数据服务：需具备数据服务开发与发布、服务目录管理、服务路由、访问日志与服务监控能力。
2.3架构设计
数据中台架构分为5个层次，如下图所示.
自底向上依次为：
1）数据接入层：支撑将各类异构数据从数据源层抽取、转换、同步到上层。主要方式为：ETL、实时采集、数据复制、流数据接入、FTP、日志采集等；
2）数据治理层：通过元数据管理、数据字典与主数据管理、数据质量管理等一系列方式实现企业数据管控，清晰地了解数据分布情况，最大限度地提高数据可靠性，为上层提供坚实的“数据底座”；
3）数据模型层：首先将全域数据的基础表按主题归类，形成全业务基础模型，如人员类、财务类、客户类、电网类等。为便于快速分析应用，又按主题及主数据与多维度数据的关联关系，聚合成一系列宽表模型，如人员宽表、财务宽表、客户宽表、电网宽表等。上述模型构成了数据资产，利用数据资产目录管理工具进行管控；
4）通用分析模型层：是贴近业务场景而抽象出来的具有通用性的高级模型，例如信用评级模型，可同时为优质客户的增值业务场景（对内）、金融机构贷款授信场景（对外）等提供数据服务。其他通用分析模型还有预测模型、故障诊断模型、欺诈预警模型等；
5）数据服务层：提供数据服务化工具和高可用服务响应能力，并对服务性能进行监控，另外，数据访问日志记录了服务、数据的调用频度，借此衡量数据热度。上层应用通过数据服务层既能访问数据模型层的数据，又能访问通用分析模型层的高级模型，达到快速构建数据应用和探索挖掘的目的。
3 方案特色
在数据中台“五能力”中，数据接入、数据治理、存储计算基于Hadoop开源组件。数据建模、数据服务两大核心能力是方案的亮点。
3.1数据建模平台
可视化数据挖掘建模平台通过数据挖掘应用工具化的模式，将常用的数据挖掘算法、AI算法抽象封装为模块，使数据应用开发的速度更快、成本更低。设计遵循跨行业数据挖掘标准流程方法论，把数据挖掘看作一个业务过程，并将其具体的业务目标映射为数据挖掘目标，这个流程确定了一个数据挖掘建模项目的生命周期：①业务理解，了解进行数据挖掘的业务流程和数据挖掘目标；②数据理解，深入了解可用于挖掘的数据；③数据准备，对待挖掘数据进行合并、汇总、排序、样本选取等操作；④建立模型，根据前期准备的数据选取合适的模型；⑤模型评估，使用在业务理解阶段设立的业务成功标准对模型进行评估；⑥结果部署，使用挖掘后的结果提升业务的过程。
3.2基于SpringCloud的数据服务平台
基于SpringCloud框架，为数据中台的最终对外赋能提供了数据服务“窗口”，核心功能包括服务发布、服务目录管理、服务路由，另外增加了服务开发和服务监控组件使平台功能更加完整。平台架构如下图所示。
1）数据服务开发。该组件帮助用户对建模平台部署的模型进行服务化封装，包括数据模型、业务模型、作业流程的服务化和dataAPI接口定义。
2）数据服务发布。这是数据服务平台的核心部分，通过对Eureka的二次封装实现服务发布。Eureka提供了服务端和客户端，服务端是服务注册中心，客户端完成服务的注册和发现。平台提供4种类型的数据服务发布，有结果集、源数据、消息和文件服务。
3）数据服务目录。该组件基于Eureka进行服务目录治理、服务自维护，服务提供方主动向服务治理中心注册，服务的消费者通过服务治理中心查询需要的服务并调用，或者订阅服务。服务的消费者必须经过数据访问权申请和审批才可访问服务。另外，对接口服务和批量服务需采用不同的管理目录和方式，批量服务的权限管理更复杂严格。
4）数据服务路由。该层负责数据服务的负载均衡和过载保护，保证服务的高并发性和高可用性，综合利用Nginx反向代理机制、Eureka自身的负载均衡、Kafka队列、Redis缓存机制来支撑。
5）访问日志与数据服务监控。作为辅助工具，完成使用频度、数据流向、批量任务指标、接口指标、服务器运维指标、服务的健康检查等工作。
4 数据中台的应用
国网数据中台的最终目的是对企业内部增强精益化管理、提高数据分析效率和预测能力，对企业外部提供创新型数据产品、拓宽企业盈利增长点。下面以“企业客户电力大数据征信”为例，讲述如何利用数据中台构建创新型数据产品，开放外部变现数据服务。
场景说明：以电费、电量数据为核心，分析企业电费电量变化趋势，推测其全年产能和经营稳定性，构建包含欠费、缴费、用电行为等关键指标的客户信用模型，进行信用评分评级，生成电力信用报告，为银行业金融机构提供电力大数据征信产品，以数据服务接口形式对外有偿发布。实施步骤如下。
1）指标体系的建立。围绕企业贷款的两大考察因素——还款能力和还款意愿，构建5个一级指标类：经营能力、行为法律信用（如违章用电、窃电、违约金拖欠）、经济法律信用（如欠费）、安全评价、合作信用，以及22个二级指标，构成信用评价指标体系。
2）根据数据资产目录定位指标所需数据。即追溯要计算的每个指标所需的数据源端、贴源层、共享层，数据是否具备、如何预处理，建立各项指标的数据血缘。
3）利用数据建模平台辅助推荐合理的指标权重。采用层次分析法（AHP）对指标体系的22个二级指标进行重要性评估，最后进行权重归一化。
4）制定每个指标的评分规则。利用建模平台，通过调用缺失值处理、异常值检测、分箱技术组件，把每个指标的全量数据按数据密度进行分箱。再根据分箱结果即数据密度分布情况，给出较为合理的指标评分规则，设定的指标评分规则见上表。
5）开发信用评级模型算法。利用建模平台，完成所有指标和评分规则的开发和测试。
6）电力数据征信服务的发布。利用数据服务平台将信用评级模型发布为数据服务，提供3种服务接口：①仅查询电力征信总得分；②简版征信报告：获得完整的评价报告(分指标得分)；③详版征信报告：获得每项指标的实际数据，金融机构自行解读。用户基于电网企业数据中台，还可以进行很多有价值的场景分析挖掘，借助数据中台能够形成电网全业务分析、建模、应用的“众创”局面。
5数据中台价值
数据中台的价值体现在“准、快、省”三个方面：
1）准：通过制定全业务数据标准模型，解决了数据互通的诉求，统一数据归集和出口；建立元数据、数据地图、血缘，做到数据可管理、可溯源、可核对；解决了决策支持时数据片面、不准确的问题。
2）快：数据的统一归集最大程度地避免了重复数据抽取；数据建模分析技术组件的透明封装，大大提高了数据处理和分析效率；通过共性数据模型和数据服务的封装、预建各种主题、维度、明细汇总、指标等技术手段，大大缩短了海量数据的处理时间。
3）省：节省开发时间就是节省成本，数据的统一归集和出口，最大限度地避免了各部门在数据存储计算资源上的滥用，降低了硬件成本。
