数据平台简史
数据平台的概念在多年中发生了显著变化，其起源可以追溯到数字计算的早期。最初，数据管理是一个基础的过程，通常局限于简单的数据库和基本文件存储系统。随着企业的发展和技术进步，20世纪80年代和90年代见证了更复杂的数据库管理系统（DBMS）的出现，这为我们今天所认识到的早期数据平台奠定了基础。这些系统主要关注结构化数据，以表格形式存储，主要用于交易处理和传统的商业智能任务。
20世纪90年代末和21世纪初，互联网和电子商务的出现使得数据的数量、速度和种类开始爆炸性增长，导致了“大数据”概念的产生。这个时代标志着数据平台技术的一个重要转变，新的重点是可扩展性和处理非结构化数据的能力，如文本、图像和视频。在这个时期，像 Hadoop 和 NoSQL 数据库这样的技术出现，挑战了传统关系数据库系统的主导地位，并为现代数据平台铺平了道路。
今天，一个数据平台包含一系列技术，共同解决组织的全面数据需求。它促进了数据的获取、存储、管理和治理，支持用户和应用的安全。理解数据管理平台的复杂性可能具有挑战性。让我们深入了解数据平台构成、其设计方式以及客户数据平台、大数据平台和运营数据平台等不同类型之间的区别。
数据平台，定义
一个 数据平台 是一套集成技术，共同满足组织的端到端数据需求。它使您能够获取、存储、准备、交付和治理数据，并为用户和应用提供安全层。数据平台是释放数据价值的关键。但是，数据平台可能很复杂。数据平台背后到底是什么？您如何设计一个数据平台？客户数据平台、大数据平台和运营数据平台之间有什么区别？
目录
数据平台的优势
在过去20年里，IT供应商一直在努力开发和提供解决方案，以应对企业内外部数据洪流。
云已经成为新常态，云原生数据仓库现在可以进行大规模并行处理。数据处理管道可以处理TB级别的数据。存储变得便宜且快速，Spark等数据处理框架可以处理大量数据。NoSQL增强了关系数据库。AI/ML应用无处不在。
尽管许多技术已经成熟，但大多数企业都无法集成高级企业工具。结果是数据孤岛，这些数据孤岛通常不可扩展，包含重复和过时的数据，被锁定在专有解决方案中，且缺乏单一安全层。
现代数据平台试图解决这个问题。它是一系列可互操作、可扩展和可替换的技术的组合，共同满足企业的整体数据需求。
数据平台与大数据平台：详细比较
理解数据平台和大数据平台之间的细微差别对于希望优化其数据管理策略的组织至关重要。虽然两者有一些共同点，但它们在关注点、能力和用例方面是不同的。以下是一个更详细的分解
企业数据平台（EDP）
传统数据处理
EDP通常根植于传统数据源和方法。它们通常存在于本地或混合环境中，并围绕既定的数据管理系统构建。这些平台旨在处理结构化数据，通常用于操作数据库、数据仓库和数据湖。EDP包括一系列针对数据获取、准备和分析报告定制的工具和流程。
专注于集中访问
EDP的一个关键特性是它们强调对组织内数据资产的集中访问。这种集中化使得数据管理实践得到控制和标准化，确保数据在各种业务功能之间的一致性和可靠性。
现代数据平台
数据管理的发展
现代数据平台是传统EDP的进化步骤。它们通过采用更灵活和具有前瞻性的技术来扩展EDP的功能。这一进化是由适应更多数据类型和更大数据量的需求所驱动的。
处理多样化的数据和负载
现代数据平台特别擅长处理流式数据和批量数据。它们可以管理结构化、半结构化和非结构化数据，促进AI/ML应用和复杂操作（如自然语言处理NLP）的开发。这些平台通常利用云计算技术提供经济高效、可扩展和灵活的托管服务。
云数据平台
完全基于云的解决方案
云数据平台完全基于云计算技术。它们提供综合解决方案，集成各种基于云的数据存储和处理工具。这种集成包括对象存储、托管关系型数据库和无数据库，以及数据仓库。
多功能性和可扩展性
这些平台以其几乎无限的存储能力、可扩展性和处理多样化工作负载的能力而闻名。对于希望利用云计算的全部力量来满足其数据管理需求的企业来说，这些平台特别有利。
大数据平台
专注于数据分析
大数据平台，或称为大数据分析平台，是一种专注于数据分析的专业数据平台。它们被设计用于在大规模数据上运行复杂的查询，无论数据的形式如何。这些平台结合了多个大数据工具和实用程序，提供了可伸缩性、可用性、安全性和性能优化。
超越传统的SQL查询
大数据平台在超越传统SQL查询的领域表现出色，这些查询针对结构化数据。它们通常是云套件或SaaS解决方案的一部分，以数据即服务（DaaS）的形式提供。这些平台通常与企业、现代或客户数据平台中的运营数据结合使用。
客户数据平台（CDP）
CDP专注于客户相关数据。它从多个来源收集客户数据，例如CRM、交易系统、社交媒体、电子邮件、网站、数字广告和电子商务商店。汇总的数据构建了一个完整的用户档案，可用于营销和其他业务目的，如行为细分。尽管传统的CRM经常提到提供360度的客户视角，但与CRM不同，CDP可以汇总来自多个来源的已知和匿名客户数据。
现代数据架构：深入探讨
现代数据架构（MDA）是当代数据平台的基础，为组织如何管理和利用数据提供蓝图。MDA已发展起来解决现代数据生态系统的复杂性和需求，这些数据生态系统以大量不同类型的数据和灵活、可伸缩的解决方案的需求为特征。在此，我们更深入地探讨MDA的关键组件。
以用户为中心的设计
赋予最终用户权力
MDA的核心是赋予最终用户权力。这种范式转变不仅允许用户消费数据，还允许他们贡献到数据生态系统。他们可以导入数据集，创建定制的数据管道，并生成见解，促进以数据驱动的决策和创新文化。
定制和灵活性
MDA中的以用户为中心的设计为用户提供灵活性，以满足其特定需求。这包括定制分析、报告以及与各种数据源集成的能力，从而增强整体用户参与度和生产力。
混合云集成
平衡本地和云的优势
MDA利用本地系统和云技术的可伸缩性和创新性的结合优势。这种组合为组织提供维持敏感数据控制的同时，利用基于云的工具提高处理能力和成本效益的能力。
弹性和可伸缩性
MDA中的混合模型在数据存储和处理方面提供弹性，允许组织根据需求上下调整资源，从而优化成本和性能。
虚拟数据存储层
统一数据访问 现代数据平台的核心是虚拟数据存储层，可以处理不同的数据格式和工作负载。例如，该平台可以支持支持实时交互的操作/交易数据库的不同数据存储格式，包含非结构化数据的数据湖，以及为已知分析作业所需的用于结构化数据集的数据仓库。
联邦数据管理
因此，存储层更多的是对其他平台组件的“抽象”。在较低级别，用户和应用程序将使用一组常见的协议和标准（如REST API）访问它。在MongoDB中，我们的联邦查询使用MongoDB查询API。从使用角度来看，这些数据将透明地联邦化和虚拟化，允许用户共享和协作。
可伸缩数据集成
可适应的数据摄取
MDA优先考虑可扩展的解决方案，以整合来自众多来源的数据。这包括用于批量处理、实时流和事件驱动数据流的工具和方法，确保架构能够适应不同的数据量和速度。
与旧系统的集成
可扩展的集成还涉及与旧系统连接的能力，使组织能够在过渡到更现代的数据实践的同时利用其现有的数据资产。
可扩展的处理逻辑
模块化应用开发
MDA鼓励采用模块化的应用开发方法。这有助于创建可重用、特定领域的应用程序，这些应用程序可以轻松集成或更新，从而提高运营效率和敏捷性。
采用先进技术
可插拔的架构支持包含人工智能、机器学习和高级分析等尖端技术。这使得组织能够站在技术发展的前沿，并从其数据中获得更深入的洞察。
端到端数据治理
强大的数据管理
MDA中的数据治理涉及对数据访问、质量和合规性的严格管理。自动标记和分类简化了数据发现和使用，确保数据保持可靠和可信。
法规遵从性和安全性
MDA非常重视遵守法规标准和保护敏感数据。这包括从数据隐私法到行业特定法规的各个方面，确保全面的数据保护。
自助式分析
数据分析民主化
自助式分析是MDA的标志，它允许组织中的用户无需专业的技术技能即可访问、分析和可视化数据。这使更广泛的员工能够获得见解并做出基于数据的决策。
多样化的分析工具
现代数据平台架构支持各种分析工具和平台，从BI仪表板到复杂的数据建模软件。这种多样性满足了组织内部不同用户的需求和分析要求。
自动化
简化操作
MDA中的自动化涵盖了基础设施管理和数据操作。它简化了数据平台的部署、维护和扩展，减少了人工努力和错误的可能性。
高效的数据处理
自动化的数据管道和流程加速了数据处理和分析，使组织能够更快地应对市场变化和商业机会。
统一的安全层
统一的访问控制
统一的安全层是MDA的重要组成部分，为数据访问和权限提供了一个单一的控制点。这简化了用户权限的管理，提高了整体数据安全性。
合规性和标准化
安全层确保数据处理实践符合相关标准和法规，为组织内部的数据安全提供一致的方法。
构建数据平台：战略方法
构建现代数据平台是一个多方面的努力，需要精心规划、战略决策以及对技术和业务需求的深入了解。这个过程涉及几个关键步骤，每个步骤都为创建一个强大、高效和可扩展的数据平台做出贡献。
与主题专家（SMEs）合作
组建多元化的团队
构建数据平台的第一步是组建一支专家团队。这个团队应包括技术和非技术成员，包括数据架构师、工程师、业务分析师和最终用户。包括多元化的观点确保平台满足广泛的业务需求并利用特定领域的知识。
利用外部专业知识
在很多情况下，包括外部顾问或行业专家都是有益的。他们可以提供关于新兴趋势、最佳实践和创新解决方案的见解，这些可能内部并不存在。
关注人和流程
理解用户需求
成功的数据平台是以最终用户为中心构建的。了解不同团队和个人如何与平台互动，他们的具体需求是什么，以及如何最好地满足这些需求，这是至关重要的。
优化业务流程 评估和理解当前的业务流程至关重要。数据平台的设计应该旨在增强这些流程，提高效率，并为开发新能力提供机会。
收集业务需求
定义用例和用户画像
对业务需求的明确理解至关重要。这包括定义用户画像、用例、数据来源、安全需求以及现有应用程序。这些需求应该详细并优先排序，以指导开发过程。
与业务目标一致
平台应与更广泛的企业目标和目标保持一致。无论是推动创新、提升客户体验还是提高运营效率，平台都应该是帮助实现这些目标的工具。
逐步构建
采用敏捷方法
构建数据平台不应是一次性的、庞大的项目。相反，建议采用敏捷、逐步的方法。这允许定期反馈、持续改进，并能够适应不断变化的企业需求。
分阶段推出
分阶段实施平台可以分阶段完成工作，降低大规模部署的风险。每个阶段可以专注于平台或功能的特定方面，确保彻底测试和集成。
利用现有资产
利用当前数据和流程
新的数据平台应建立在并增强现有的数据资产和工作流程之上。这包括利用当前数据源、与现有应用程序集成以及利用既定的数据管理实践。
在创新与实用性之间取得平衡
虽然创新很重要，但同样重要的是要务实。平台不应是完全的颠覆，而应该是带来切实改进和益处的演变。
强调数据质量和治理
确保数据完整性
数据平台的核心组件是确保数据质量的机制。这包括数据验证、清洗和标准化的流程。
稳健的治理框架
实施强大的数据治理框架是必不可少的。它应涵盖数据访问控制、合规性以及数据隐私标准等方面。
规划可扩展性和灵活性
为平台提供未来保障
数据平台的设计应考虑可扩展性，能够处理不断增长的数据量和不断变化的需求。这包括考虑基于云的解决方案、模块化架构以及按需扩展的技术。
适应性的灵活性
灵活性是数据平台的关键。它应该能够集成新的数据源、适应新的业务需求，并适应新兴技术。
运营数据平台
我们之前讨论的数据平台类型主要涉及从不同来源聚合数据，并使用这些聚合数据来回答业务分析问题。
另一种类型的数据平台处理用于开发应用程序的运营和高容量数据。这些“运营”和应用数据平台越来越多地采用云托管，以实现可扩展性和易用性，内置高可用性和灾难恢复，提供静态和传输中的强大数据安全性，并允许工作负载隔离、性能监控和警报。
其中一个这样的平台是MongoDB Atlas。Atlas是MongoDB提供的一种数据库即服务（DBaaS），允许组织在云中启动MongoDB集群——无需担心基础设施配置、修补、扩展、性能监控、高可用性、安全性、备份、灾难恢复和数据库管理。
此外，大多数基于SQL的BI工具都可以连接到Atlas并分析其数据。
结论
数据平台对于释放组织数据的全部潜力至关重要。它们是理解、治理和有效访问现代企业积累的大量信息库的基础。数据平台的选择极大地影响着组织如何利用其数据资产。
在考虑您想通过数据实现的目标时，将您的目标与所选数据平台的特性相一致是至关重要的。例如，如果您的目标是深入了解客户行为和偏好，客户数据平台（CDP）可能是理想的解决方案。CDP旨在整合和集成来自各种来源的客户数据，提供全面的客户旅程视图。
另一方面，如果处理大量复杂、非结构化或半结构化数据是您的主要关注点，大数据平台可能更为合适。这些平台被设计来处理大数据的“三个V”——数量、速度和多样性，使它们适合数据挖掘、预测建模和实时分析等任务。
对于寻求更注重运营的组织，MongoDB Atlas等平台提供了一种强大的解决方案。这些运营数据平台针对高可用性、可扩展性和实时性能进行了定制，这对于日常业务运营至关重要。例如，MongoDB Atlas提供了一种基于云的、完全管理的数据库服务，简化了数据管理的复杂性，使企业能够专注于创新和应用开发，而不是数据库管理。
最终，数据平台的力量在于它们将原始数据转化为可操作见解和运营卓越的能力。通过选择正确的平台，组织不仅可以解锁数据中的潜在价值和收入，还可以在当今以数据驱动的商业环境中获得竞争优势。因此，选择哪个数据平台应由组织的具体数据需求和战略目标驱动，确保所选解决方案与其实体愿景和目标相一致。
常见问题解答
什么是数据平台服务？
有许多服务或功能将数据平台组件粘合在一起。例如，可以是数据采集服务、数据质量服务（DQS）、主数据管理（MDM）服务、流服务、消息总线、认证服务等等。