数据架构
数据存储
数据仓库
数据湖
一个集中式存储库,允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据
常见的实现形式为表格式,只负责依照某种格式存储到存储系统中,再由独立的查询引擎实现读取数据查询
湖仓一体
将数据仓库构建在数据湖之上或相互融合
数据集成
将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据存储中,以便于数据分析、业务报告和决策支持。一般为 ETL 或者 ELT
数据计算
批处理
流处理
流批一体
- 计算一体:同一套计算逻辑可以同时应用于流处理与批处理两种模式,且在最终结果上一致。
- 存储一体:流处理与批处理过程中全程数据存储在同一介质,即不管采用何种处理模式,数据的流转及存储都在同一介质中完成
数据应用
BI
通过收集、分析和呈现数据来提供商业洞察的技术和工具
通常包括以下功能:
- 数据可视化: 将数据转化为图表、仪表盘、报表等形式,以便用户直观地理解数据。
- 数据分析: 提供各种分析功能,包括查询、筛选、排序、聚合等,以便用户对数据进行深入的分析和探索。
- 报告和仪表盘: 支持定制化报告和仪表盘的生成,以满足不同用户和业务部门的需求。
- 数据挖掘: 使用数据挖掘算法和模型来发现数据中的隐藏模式、关联和趋势,从而提供更深入的洞察和预测。
- 实时监控和警报: 提供实时监控功能,监测业务指标的变化和异常情况,并及时发出警报
报表
报表与 BI 的区别在于 BI 更加灵活,且 BI 覆盖更广泛的功能。同时 BI 能够支持实时数据的查询和分析
机器学习与AI
数据治理与安全
质量管理
在数据生命周期的各个阶段,通过一系列的策略、流程和工具,确保数据的准确性、一致性、完整性、可靠性和及时性的过程
元数据管理
- 数据发现和数据理解: 元数据提供了对数据内容和结构的描述,帮助用户理解数据的含义、来源和用途。通过元数据,用户可以快速发现并理解可用数据资源,提高数据的可发现性和可用性。
- 数据集成和数据血缘追踪: 元数据记录了数据之间的关系和依赖,包括数据源、数据流程、数据转换等信息。这些信息可以帮助用户了解数据的血缘关系,追踪数据的来源和流向,支持数据集成和数据治理
分类:
- 技术元数据:描述数据的物理特性和技术属性,例如数据表结构、字段类型、索引信息等,用于支持数据存储、数据管理和数据处理的技术需求。
- 业务元数据:描述数据的业务含义和业务规则,例如数据所有者、数据用途、业务规则等,用于帮助用户理解数据的含义、用途和价值,支持业务决策和业务创新。
- 操作元数据:描述数据的操作历史和操作行为,例如数据提取、转换、加载(ETL)过程、数据访问记录等,用于追踪和监控数据的操作流程和数据处理过程,支持数据治理和数据质量管理。
- 管理元数据:描述数据的管理信息和管理策略,例如数据分类、数据权限、数据保留期限等,用于管理数据资源的分配、使用和维护,支持数据治理和数据安全管理