作為一名后端開發(fā)工程師，每天都離不開與數(shù)據(jù)打交道，有幸見證了數(shù)據(jù)技術(shù)從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪這一系列技術(shù)的演化過程。

在當今數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了我們必不可少的一部分，成為了關(guān)鍵的生產(chǎn)要素乃至是最有戰(zhàn)略意義的資產(chǎn)。

在這幾年的職業(yè)生涯當中，我親身經(jīng)歷了，企業(yè)對數(shù)據(jù)的使用方式從早期的Excel表格，到后來企業(yè)級的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，再到云計算時代下的數(shù)據(jù)倉庫，到六七年前開始建設(shè)大一統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺，直至當今數(shù)智化和AI時代下衍生出來的數(shù)據(jù)飛輪，這是一場沒有終點的進化。

下面展示了整體演化的過程：

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進化史_數(shù)據(jù)倉庫

圖中展示了初始數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪的整個層次演化。

一、數(shù)據(jù)庫時期

在最早期的互聯(lián)網(wǎng)時代下，數(shù)據(jù)庫主要的作用就是做數(shù)據(jù)的持久化存儲和簡單的數(shù)據(jù)查詢，項目前期的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不大，簡單的GB級別的數(shù)據(jù)，后端數(shù)據(jù)庫只需要做數(shù)據(jù)查詢與展示就足夠了，沒有什么高并發(fā)，批處理的情況下，做數(shù)據(jù)分析只需要用Excel就可以滿足需求。到后來數(shù)據(jù)量從GB發(fā)展到TB，數(shù)據(jù)庫進行大數(shù)據(jù)查詢的壓力提高，只能進行改造升級，這就有了后面數(shù)據(jù)倉庫的由來。

二、數(shù)據(jù)倉庫時期

隨著業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)量的增長，企業(yè)的組織架構(gòu)逐漸龐大，當時企業(yè)處理數(shù)據(jù)還是依靠傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)企業(yè)級數(shù)據(jù)庫在處理事務(wù)上還是很出色，但是在復(fù)雜查詢或者數(shù)據(jù)分析的方面就感覺到了力不從心，因此為了解決這個問題，IBM等公司就提出了數(shù)據(jù)倉庫的概念。

我們可以根據(jù)下面這張圖看出，數(shù)據(jù)倉庫從底至上由四個層次組成：

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進化史_數(shù)據(jù)_02

最底層就是最原始的數(shù)據(jù)層，通常是用來存放企業(yè)實時的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這一層為數(shù)據(jù)倉庫提供了原始數(shù)據(jù)，是整個數(shù)據(jù)倉庫的直接輸入源，沒有了這層的支持，數(shù)據(jù)倉庫也就失去了數(shù)據(jù)支持。第二層是一整個數(shù)據(jù)倉庫的核心，將第一層的數(shù)據(jù)進行抽取，轉(zhuǎn)換，加載，以確保數(shù)據(jù)的一致性與準確性，還能將數(shù)據(jù)進行聚合和匯總，以支持復(fù)雜的分析和報告，在這層處理的數(shù)據(jù)可以支持企業(yè)級的分析和決策，例如趨勢分析，預(yù)測分析等。第三層是數(shù)據(jù)集市的一個子集，它這里的數(shù)據(jù)通常是從數(shù)據(jù)倉庫中提取并進一步加工，以滿足特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域的分析需求，有可能包含數(shù)據(jù)的進一步聚合，匯總或特定格式的轉(zhuǎn)換，通常用于企業(yè)特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的深入分析，可以讓特定部門快速訪問到數(shù)據(jù)，而不需要處理整個企業(yè)的數(shù)據(jù)。最頂層是用戶與數(shù)據(jù)倉庫的交互頁面，它包括報表工具，數(shù)據(jù)分析工具，數(shù)據(jù)可視化工具，它不直接處理數(shù)據(jù)，而是基于數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)集市進行數(shù)據(jù)的獲取，使得用戶可以根據(jù)自己的需求獲取數(shù)據(jù)，即使是非技術(shù)用戶也能夠進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和報告生成。

三、數(shù)據(jù)中臺時期

由于數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，為了能更好的賦能業(yè)務(wù)，企業(yè)啟動中臺戰(zhàn)略，打通各個業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)，整合匯集數(shù)據(jù)，在底層通過技術(shù)手段解決數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和統(tǒng)一計算問題。

數(shù)據(jù)中臺的四個核心能力：

下面是數(shù)據(jù)中臺的整體架構(gòu)圖：

首先整體架構(gòu)圖的底層是由企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)進行資源整合，獲取到的數(shù)據(jù)構(gòu)建起整個數(shù)據(jù)中臺的基底，包含內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)層使用Oracle，MySQL，用于存儲內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過Hadoop進行大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲，這就是一整個數(shù)據(jù)源層。通過使用Kafka進行實時的數(shù)據(jù)流處理，用Flink處理實時數(shù)據(jù)。使用spark進行數(shù)據(jù)的匯聚。通過這些中間件，對數(shù)據(jù)進行了接入，傳輸，和初步的處理，確保數(shù)據(jù)可以正確高效穩(wěn)定的流入數(shù)據(jù)中臺。再往下就是數(shù)據(jù)體系層，它涉及到數(shù)據(jù)的匯聚，存儲，處理和轉(zhuǎn)換，是整個數(shù)據(jù)中后的核心部分，這部分結(jié)合了數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)的存儲和管理分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中臺部分，是整個架構(gòu)的核心，整個提供了數(shù)據(jù)存儲，處理和支持上層應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)運營體系則負責整體數(shù)據(jù)的監(jiān)控，維護優(yōu)化，確保整體中臺系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是負責數(shù)據(jù)的分類，標簽，元數(shù)據(jù)管理等，提高數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性與可管理性，服務(wù)體系是為數(shù)據(jù)服務(wù)提供了API接口，數(shù)據(jù)服務(wù)門戶等，使得上層應(yīng)用可以方便的進行調(diào)用，最后就是上層應(yīng)用，直接面向業(yè)務(wù)用戶，為用戶提供數(shù)據(jù)分析和決策支持，包括決策支持，運營大屏，業(yè)務(wù)中臺，創(chuàng)新應(yīng)用等。整個數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)從數(shù)據(jù)源的采集，處理，存儲到上層應(yīng)用的過程，是一個持續(xù)演化的過程，需要企業(yè)不斷的進行優(yōu)化與升級，用來適應(yīng)不斷變化的場景與技術(shù)。

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進化史_數(shù)據(jù)庫_03

四、數(shù)據(jù)飛輪時期

近幾年，在數(shù)智化時代的到來，我們面臨著數(shù)據(jù)收集整合與治理的嚴峻挑戰(zhàn)，因此出現(xiàn)了數(shù)據(jù)飛輪這個技術(shù)。數(shù)據(jù)飛輪與數(shù)據(jù)中臺相輔相成，數(shù)據(jù)中臺是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)而數(shù)據(jù)飛輪是數(shù)據(jù)應(yīng)用的升級版，在數(shù)據(jù)中臺中引入數(shù)據(jù)飛輪，可以對數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，更核心的一點在于與業(yè)務(wù)相融合，驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展，是動態(tài)的。

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進化史_數(shù)據(jù)倉庫_04

從上面這張圖就可以清晰的認識到數(shù)據(jù)飛輪包含的幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：

? 資產(chǎn)豐富化(Data Abundance)：需要意識到自身所擁有數(shù)據(jù)的潛在價值，并通過各種手段進行收集、存儲和管理，形成龐大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫。

? 質(zhì)量標準化(Data Standardization)：擁有了大量的數(shù)據(jù)之后，接下來就是對它們進行清洗、整理、合并等工作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。

? 研發(fā)流程化(R&D Streamlining)：利用經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)，開展深入的數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的規(guī)律和模式。提高研發(fā)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

? 數(shù)據(jù)應(yīng)用化(Data Application)：將分析得出的結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的業(yè)務(wù)決策和行動指南，更好地理解市場需求、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、改進客戶服務(wù)等各個方面。

? 行動敏捷化(Agile Action)：憑借對數(shù)據(jù)的深刻洞察，夠迅速響應(yīng)市場變化和競爭挑戰(zhàn)，調(diào)整戰(zhàn)略方向，搶占先機。

? 價值最大化(Value Maximization)：通過持續(xù)的迭代和優(yōu)化，不斷提升數(shù)據(jù)的價值貢獻度，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識的轉(zhuǎn)化。

? 決策智能化(Intelligent Decision-Making)：隨著技術(shù)的進步和經(jīng)驗的積累，可以將更多的決策權(quán)交給機器學(xué)習(xí)算法，讓AI代替人工完成一些重復(fù)性高、邏輯性強的工作，從而進一步提高決策的科學(xué)性和準確性。

五、數(shù)據(jù)技術(shù)的未來展望

從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)中臺再到數(shù)據(jù)飛輪，數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展反應(yīng)了企業(yè)對數(shù)據(jù)應(yīng)用形式的持續(xù)變化。隨著數(shù)智化的時代到來，云計算，大數(shù)據(jù)，AI技術(shù)的相融合，數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，為企業(yè)推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型奠定了夯實的基礎(chǔ)。

我相信，未來隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)飛輪的未來將是一個動態(tài)的、高度集成和智能化的系統(tǒng)，它將成為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和保持競爭力的關(guān)鍵驅(qū)動力。隨著技術(shù)的不斷進步，數(shù)據(jù)飛輪將不斷演化，以適應(yīng)日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。