數據平台已成為現代企業不可或缺的數位基礎設施。企業透過數據平台整合各類數據來源，提升資料管理效率，並加速決策流程。根據市場研究，全球主動資料倉儲市場規模持續成長，涵蓋多產業與各種企業規模。數據平台的普及反映出企業對數據整合與分析能力的高度重視。
一、定義：什麼是數據平台？
1.基本概念
數據平台是一種整合多元資料來源、協助企業進行數據收集、儲存、處理與分析的軟體系統。它不僅僅是傳統資料庫的延伸，更強調數據的流通與應用。資料庫主要負責資料的儲存與查詢，客戶資料平台（CDP）則聚焦於個人化行銷與客戶資料整合。數據平台則涵蓋更廣，能結合AI與IT/OT系統，實現即時異常檢測、專案進度監控，並提升生產效率與降低風險。
企業導入數據平台後，能夠有效整合來自不同部門或外部的資料，進行深入分析。
2.核心價值
數據平台為企業帶來多方面的核心價值，促進數位轉型與營運效率提升。
- 製造業：紡織大廠儒鴻企業導入AI技術，將訂單處理時間從48小時縮短至2小時，效率提升24倍，並節省超過一半作業人力。
- 金融業：金融機構利用ETL工具整合多部門客戶數據，建立統一客戶視圖，提升交叉銷售成功率與服務品質。
- 零售業：沃爾瑪整合銷售、庫存及供應鏈數據，透過數據平台提升需求預測與庫存管理效率，顯著提升營運效率。
- 數位轉型市場規模：2020年全球市場規模約4698億美元，預計2025年將增長至10098億美元，年複合增長率達16.5%。
- 企業數位轉型策略普及率高達70%，涵蓋金融、醫療等多個重要行業。
- 客戶體驗提升：37%的IT專案聚焦於改善客戶體驗，運用AI、雲端及物聯網技術提供更個人化服務。
- 營收增長：數位化程度高的企業營收增長可達45%，顯示數據平台與數位轉型帶來顯著財務效益。
這些案例顯示，數據平台已成為企業提升競爭力、推動創新與實現數位轉型的關鍵工具。
二、數據平台的主要功能
1.數據收集
數據收集是數據平台的第一步。企業需從各種來源獲取資料，包括內部系統、外部合作夥伴、物聯網設備及雲端服務。有效的數據收集能協助企業掌握營運現況，並為後續分析提供基礎。
- 數據平台可集中收集效能數據，涵蓋CPU使用率、記憶體、磁碟I/O、網路流量、資料庫查詢效能、交易速率及錯誤率等多層級指標。
- 企業會依據來源、用途或環境區隔效能數據，例如將生產與非生產數據分開，或將效能目標與商務計量分離，提升監控效率。
- 平台也能收集應用程式效能數據，像是利用Azure Application Insights收集遙測數據（請求速率、回應時間、例外狀況等），並支援分散式追蹤，協助關聯多元事件。
- 作業系統層級的數據收集，特別在IaaS環境下，會定期取樣CPU、記憶體、磁碟、網路等性能計數器，確保基礎設施運作正常。
2.數據整合
數據整合是將來自不同來源、格式與結構的資料進行彙整與標準化。這個步驟能消除資料孤島，讓企業獲得全貌資訊。FineBI 提供高效的資料整合能力，透過視覺化拖曳操作無縫整合多源資料（如資料庫、檔案、即時串流），並支援智慧合併（JOIN/UNION）、靈活轉換資料結構（行列轉置/分組）等操作。業務人員無需程式碼即可自助完成清洗、關聯與標準化，快速建構統一分析視圖，大幅提升資料準備效率，釋放分析精力。
3.數據儲存
數據儲存是確保資料安全、可用與高效存取的核心功能。企業需根據資料特性與應用需求，選擇合適的儲存架構。
- 直接附加儲存（DAS）因直接連接伺服器，具備高效能、快速存取及低成本優勢，虛擬化技術更提升其靈活性，適合高效能運算需求。
- 共享儲存設備則強調打破資料孤島，支援多種通訊協定（如SMB、NFS、S3），結合自動分層技術與大容量硬體，兼顧成本與安全性。
- 全快閃儲存已成為市場主流，市佔率超過50%，企業若未採用即落後市場趨勢。
- 2025年全球下一代儲存市場規模預計達715.8億美元，2030年將成長至1021.5億美元，年複合成長率約7.37%。AI推動的儲存市場2024年規模約287.1億美元，2033年預計達2173.4億美元，亞太區增長力道最強。
4.數據處理
數據處理是數據平台不可或缺的核心功能。企業透過數據處理技術，能將原始資料轉換為可用資訊，進行清洗、轉換、分類與標註。這些步驟確保資料品質，並為後續分析打下基礎。數據處理不僅提升資料一致性，也能協助企業即時掌握客戶行為與交易資訊，主動規劃流程效率，進行異常辨識與調查，避免服務中斷。
數據處理技術結合機器資料與企業資料，優化資料倉儲架構，降低查詢延遲，支援多型態資料分析。這些應用有效提升企業運營效率，減少成本並強化服務品質。
三、如何構建數據平台？
1、數據採集層
離線批量採集，採用的是HADOOP，這個已經成為當前流線採集的主流引擎了，基於這個平台，需要部署數據採集應用或工具。
諸如BAT都是自己研發的產品，一般企業，可以採用商用版本，現在這類選擇很多，比如華為BDI等等，很多企業技術實力有，但起步的時候往往對於應用場景的理解比較弱，細節做工很差，導致做出來的產品難以達到要求，比如缺乏統計功能等，跟BAT差距很大，傳統企業去採購這類產品，要謹慎小心。
一個建議是，當採購產品的時候，除了技術先進性和指標外，更多的應該問問是版本啥時候上線的，是否在哪裡成功部署，是否有足夠多的客戶，如果能做個測試就更好，否則，你就是小白鼠哦，這個坑踩了不少。
能做和做成產品是兩個境界的事情，小的互聯網企業當然也能做出對於自己好用的採集工具，但它很難抽象並打造出一個真正的產品，BAT自研其實形成了巨大的優勢。
實時採集現在也成了大數據平台的標配，估計主流就是FLUME+KAFKA，然後結合流處理+內存資料庫吧，這個技術肯定靠譜，但這類開源的東西好是好，但一旦出現問題往往解決周期往往比較長。
除了用FLUME，針對ORACLE資料庫的報表製作為了實現實時採集，也可以採用OGG/DSG等技術實現實時的日誌採集，可以解決傳統數據倉庫抽全量表的負荷問題。
爬蟲當前也逐漸成為很多企業的採集標配，因為互聯網新增數據主要靠它，可以通過網頁的解析獲取大量的上網信息，什麼輿情分析、網站排名啥的，建議每個企業都應該建立企業級的爬蟲中心，如果它未在你的大數據平台規劃內，可以考慮一下，能拿的數據都不拿，就沒什麼好說了。
企業級的爬蟲中心的建設難度蠻大，因為不僅僅是需要爬蟲，還需要建立網址和應用知識庫，需要基於網頁文本進行中文分詞，倒排序及文本挖掘等，這一套下來，挑戰很大，當前已經有不少開源組件了，比如solr、lucent、Nutch、ES等等，但要用好它，路漫漫其修遠兮。
還有一個就是，如果有可能，筆者建議將數據採集平台升級為數據交換平台，因為其實企業內有大量的數據流動，不僅僅是單向的數據採集，而且有很多數據交換，比如需要從ORACLE倒數據到GBASE，從HBASE倒數據到ASTER等等，對於應用來講，這個價值很大。
既然數據採集和數據交換有很多功能非常類似，為什麼不做整合呢？也便於統一管理，感覺企業的數據交換大量都是應用驅動，介面管理亂七八糟，這也是我的一個建議。
總得來講，建設大數據採集平台非常不易，從客戶的角度講，至少要達到以下三個要求：
- 多樣化數據採集能力：支援對錶、文件、消息等多種數據的實時增量數據採集（使用flume、消息隊列、OGG等技術）和批量數據分布式採集等能力（SQOOP、FTP VOER HDFS），比基於傳統ETL性能有量級上的提升，這是根本。
- 可視化快速配置能力：提供圖形化的開發和維護界面，支援圖形化拖拽式開發，免代碼編寫，降低採集難度，每配置一個數據介面耗時很短，以降低人工成本。
- 統一調度管控能力：實現採集任務的統一調度，可支援Hadoop的多種技術組件（如 MapReduce、Spark 、HIVE）、關係型資料庫存儲過程、 shell腳本等，支援多種調度策略（時間/介面通知/手工）。
2、數據處理層
Hadoop的HIVE是傳統數據倉庫的一種分布式替代。應用在傳統ETL中的數據的清洗、過濾、轉化及直接匯總等場景很適合，數據量越大，它的性價比越高。但目前為止看，其支撐的數據分析場景也是有限的， 簡單的離線的海量分析計算是它所擅長的，相對應的，複雜的關聯交叉運算其速度很慢。
一定程度講，比如企業客戶統一視圖寬表用HIVE做比較低效，因為涉及到多方數據的整合，但不是不可以做，最多慢點嘛，還是要講究個平衡。
hadoop到了X000台集群的規模也撐不住了,當前很多企業的數據量應該會超過這個數量，除了像阿里等自身有研發能力的企業（比如ODPS），是否也要走向按照業務拆分Hadoop集群的道路？諸如浙江行動已經拆分了固網、移網、創新等多個hadoop集群。
Hadoop的SPARK的很適合機器學習的迭代，但能否大規模的應用於數據關聯分析，能否一定程度替代MPP，還需要實踐來驗證。
MPP應該來說，是採用分布式架構對於傳統數據倉庫最好的替代，畢竟其實際上是變了種的關係型資料庫，對於SQL提供完整支援，在HIVE做了轉化分析後，數據倉庫的融合建模用它來做性能綽綽有餘，其性價比較傳統DB2更好一點，比如經過實用，Gbase30-40台集群就能超過2台頂配的IBM 780。
MPP現在產品很多，很難做優劣判斷，但一些實踐結果可以說下，GBASE不錯，公司很多系統已經在上面跑了，主要還是國產的，技術服務保障相對靠譜，ASTER還有待觀望，自帶一些演算法庫是有其一些優勢，GreenPlum、Vertica沒用過，不好說。
現在有個說法是MPP最終也要被Hadoop那套框架替代，畢竟諸如SPARK啥的都在逐步穩定和成熟，但在短期內，我覺得還是很靠譜的，如果數據倉庫要採用漸進的演化方式，MPP的確是很好的選擇。
大數據平台的三駕馬車，少不了流處理。
對於很多企業來講，其顯然是核武器般的存在，大量的應用場景需要它，因此務必要進行建設，比如在IOE時代不可想像的實時、准實時數據倉庫場景，在流處理那裡就變得很簡單了，以前統計個實時指標，也是很痛苦的事情，當前比如反欺詐實時系統，一天系統就申請部署好了。
只嘗試過STORM和IBM STREAM，推薦IBM STREAM，雖然是商業版本，但其處理能力超過STORM不是一點半點，據說STORM也基本不更新了，但其實數據量不大，用啥都可以，從應用的角度講，諸如IBM這種商業智慧版本，是不錯的選擇，支撐各類實時應用場景綽綽有餘。
流處理集群以流處理技術結合內存資料庫，用以實時及准實時數據處理，基於IBM Streams流處理集群承載公司的實時業務：
3、數據分析層
先談談語言，R和Python是當前數據挖掘開源領域的一對基友，如果要說取捨，筆者真說不出來，感覺Python更偏向工程一點，比如有對分詞啥的直接支撐，R的繪圖能力異常強大。但他們原來都以樣本統計為主，因此大規模數據的支撐有限。
筆者還是更關注分布式挖掘環境，SPARK是一種選擇，建議可以採用SPARK+scala，畢竟SPARK是用scala寫的，對很多原生的特性能夠快速支援。
TD的MPP資料庫ASTER也內嵌了很多演算法，應該基於並行架構做了很多優化，似乎也是一種選擇，以前做過幾度交往圈，速度的確很快，但使用資料屈指可數，還需要老外的支援。
傳統的數據挖掘工具也不甘人後，SPSS現在有IBM SPSS Analytic Server，加強了對於大數據hadoop的支撐，業務人員使用反饋還是不錯的。
也許未來機器學習也會形成高低搭配，高端用戶用spark，低端用戶用SPSS，也是要適應不同的應用場景。
深度學習現在漸成潮流，TensorFlow是個選擇，公司當前也部署了一套，希望有機會使用，往人工智慧方向演進是大勢所趨。
無論如何，工具僅僅是工具，最終靠的還是建模工程師駕馭能力。
4、數據開放層
有些工程師直接將HIVE作為查詢輸出，雖然不合理，也體現出計算和查詢對於技術能力要求完全不同，即使是查詢領域，也需要根據不同的場景，選擇不同的技術。
HBASE很好用，基於列存儲，查詢速度毫秒級，對於一般的百億級的記錄查詢那也是能力杠杠的，具有一定的高可用性，我們生產上的詳單查詢、指標庫查詢都是很好的應用場景。但讀取數據方面只支援通過key或者key範圍讀取，因此要設計好rowkey。
Redis是K-V資料庫，讀寫速度比HBASE更快，大多時候，HBASE能做的，Redis也能做，但Redis是基於內存的，主要用在key-value 的內存緩存，有丟失數據的可能，當前標籤實時查詢會用到它，合作過的互聯網或廣告公司大多採用該技術，但如果數據越來越大，那麼，HBASE估計就是唯一的選擇了？
另外已經基於IMPALA提供互聯網日誌的實時線上查詢應用，也在嘗試在行銷平台採用SQLFire和GemFire實現分布式的基於內存的SQL關聯分析，雖然速度可以，但也是BUG多多，引入和改造的代價較大。
Kylin當前算是基於hadoop/SPARK的多維分析的殺手級工具，應用的場景非常多，希望有機會使用。
5、數據應用層
每個企業應根據自己的實際規劃自己的應用，其實搞應用藍圖很難，大數據架構越上層越不穩定，因為變化太快，以下是運營商對外變現當前階段還算通用的一張應用規劃圖，供參考：
6、數據管理層
大數據平台的管理有應用管理和系統管理之分，從應用的角度講，比如我們建立了DACP的可視化管理平台，其能適配11大搭數據技術組件，可以實現對各類技術組件的透明訪問能力，同時通過該平台實現從數據設計、開發到數據銷毀的全生命周期管理，並把標準、質量規則和安全策略固化在平台上，實現從事前管理、事中控制和事後稽核、審計的全方位質量管理和安全管理。
其它諸如調度管理、元數據管理、質量管理當然不在話下，因為管住了開發的源頭，數據管理的複雜度會大幅降低。
從系統管理的角度看，公司將大數據平台納入統一的雲管理平台管理（私有雲），雲管理平台包括支援一鍵部署、增量部署的可視化運維工具、面向多租戶的計算資源管控體系（多租戶管理、安全管理、資源管理、負載管理、配額管理以及計量管理）和完善的用戶許可權管理體系，提供企業級的大數據平台運維管理能力支撐，當然這麼宏大的目標要實現也非一日之功。
數據平台已成為企業數位轉型的核心工具。企業可根據不同受眾行為，設定個人化行銷內容，並透過多渠道監測成效。隨著第三方Cookie逐步淘汰，企業更重視自有數據管理。選擇合適的數據平台，有助於提升決策效率與市場競爭力。建議企業持續學習數據相關知識，並諮詢專業團隊，強化數據素養，迎接未來數位挑戰。
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