数据中台通用体系架构包含哪些？

数据中台的核心功能是综合众多数据应用的数据处理及数据治理功能，集中建设、集中管理、减少冗余、增加复用。数据中台的最终目的还是为其他应用或开发者提供数据服务，而对外数据服务功能将直接面向不确定的外部对象。
因此单独建设数据运营，一方面有利于针对外部用户提供针对性功能；另一方面，数据运营模块作为用户与数据中台核心数据服务之间的中间层，可以有效隔离外部用户直接控制、接触核心数据及应用，可保护数据中台的安全性及内部功能的稳定性。

数据已经成为数据资产，数据安全框架是数据中台必不可少的组成部分。数据安全叠加在数据中台其他功能框架之上，数据采集、处理、交换、共享等每个环节均必须实施安全控制策略。安全框架可以分为日志管理、用户认证、权限管理及加解密等几个功能模块。
此外，安全全门户也可以对外提供安全能力封装，展示数据中台的安全态势及安全视图。

广义的数据治理不仅包含提升数据价值的内容，如数据管理、数据目录、数据质量等，也包含数据安全管理及数据共享服务。
数据安全管理与数据价值提升是一个矛盾体，如果由一个厂商或开发团队进行数据安全管理及数据价值提升相关软件的开发，则开发者的操作难免有所偏向，而且矛盾不容易公开，少了冲突也就少了优质的解决方案。
另外，数据共享与数据治理的其他内容也存在相同的问题。因此，本文建议数据中台的数据治理框架中不包含数据安全与共享的相关内容。

数据处理是每个数据应用的基本环节之一，经典的数据抽取、转换和加载（ETL）处理流程在数据采集预处理、数据整合、数据建模等多个地方均要使用。单独建设数据处理框架有利于数据处理工具组件的集中开发与管理，也有利于数据中台数据处理任务的协调与调度。
数据处理框架专门负责数据处理相关的任务，包括批处理、流处理、人工智能分析、数据清洗、数据交换及查询，此外数据处理的相关工具组件可在处理框架中配置。任务调度模块在数据处理框架中处于居中指挥的作用，并对运行的数据处理任务进行监控及异常处理等操作。

数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后数据经过处理框架加工，并接受数据治理框架的管理，同时也要接受数据安全管理框架的管理，最后开放的价值数据将通过数据运营框架对外提供数据服务。
数据中台的数据架构应该独立规划，并采用合理的技术架构对不同类型的数据进行存储。数据存储框架中，无论数据采用对象存储、块存储还是数据库存储技术，各种中台数据可按照上图所示分类管理。
源数据主要由采集框架进行管理，数据治理框架按照数据特征把数据简单分为结构化和非结构化数据两大类，而规范化分域数据则是数据治理框架对全量数据的规范化分域整理。宽表数据是数据关联的结果，利用宽表数据可以对人、事、地、物、组等对象进行完整的数据画像，同时宽表数据也可以作为上层模型数据的中间层数据。
元数据和标签数据都是对数据的描述，其中元数据用来对数据的客观属性进行表示，标签数据更倾向于管理者对数据的主观表述及等级划分，比如质量等级标签、安全标签、属性标签等。主数据需要在各系统间频繁更新、交换，且需要独立的存储空间进行维护管理。

数据中台的采集框架应对纳入数据中台的各种源数据进行统一采集管理。数据采集框架中应提供多种数据采集方式，如文件传输协议采集、数据库采集、接口应用程序接入采集、流式采集及网络爬虫采集。
同时采集框架应按照数据采集规范对源数据进行预处理，从而去除明显不需要的数据及多余数据，并对采集过程进行管理。虽然数据中台的体系架构没有统一模板，但各企业数据采集框架基本一致。