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一個具體場景剖析業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺的關(guān)系

開發(fā) 架構(gòu)
數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺的區(qū)別,希望能夠深入淺出,很容易理解的解釋什么情況下需要業(yè)務(wù)中臺,什么情況下需要數(shù)據(jù)中臺以及雙中臺的關(guān)系。

01.前言

數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺的區(qū)別,希望能夠深入淺出,很容易理解的解釋什么情況下需要業(yè)務(wù)中臺,什么情況下需要數(shù)據(jù)中臺以及雙中臺的關(guān)系。

我前面做了很多行業(yè)研究和案例分享,但是都是企業(yè)級的講解,感覺都不夠簡單,不夠落地,這里我用一個最清晰的訂單服務(wù)的演進過程,來深度剖析雙中臺的關(guān)系。

02. 一個訂單服務(wù)的演進過程

訂單服務(wù)是最常見的場景,下面我們用一個電商領(lǐng)域的常見訂單服務(wù)的演進過程來詳細剖析雙中臺為什么會出現(xiàn),它們的價值以及關(guān)系。

第一階段:單應用訂單服務(wù)

下圖是一個典型的電商訂單服務(wù)的流程,用戶號在某電商自營APP下一個產(chǎn)品訂單,這個應用吧訂單數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫里。

第二階段:多應用訂單服務(wù)

該電商企業(yè)拓展了多個渠道,構(gòu)建了另外的電商APP,提供給用戶使用。于是,用戶下訂單就有了兩個方法,分別在不同的應用里,比如自營APP和微信小程序,這是最典型的兩個渠道。而真實的情況是一個電商企業(yè)會有非常多的渠道,有自營的,還有代運營的,還有線下的POS系統(tǒng),還有合作伙伴通過API接入的,多個應用會同時創(chuàng)建訂單。

這樣帶來的問題很明顯:

  • 用戶體驗不佳,一個用戶不能看到在不同渠道的訂單。
  • 數(shù)據(jù)一致性差,訂單數(shù)據(jù)分散在不同的應用系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)不一致,同步復雜。
  • 維護困難,當一個訂單邏輯發(fā)生了變化,所有的應用邏輯都要重寫,帶來的很大的維護工作量,響應慢。

在這種情況下,為了能夠掌握全局的銷量情況,往往企業(yè)會構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),將不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都通過ETL的方式抽取到數(shù)據(jù)倉庫中進行分析,這也就是OLAP的過程,但是由于數(shù)據(jù)量比較大,處理過程復雜,往往OLAP都是T+1以上的響應速度,也就意味著,比如企業(yè)要想看所有渠道的銷量分析報表,只能看到一天以前的,而不能看實時的數(shù)據(jù),如下圖所示。

上圖的橘黃色箭頭表示在線交易處理流程,是生成數(shù)據(jù)的過程,而綠色箭頭表示在線分析處理流程,是抽取處理分析的過程。

這是典型的數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能的場景,而這樣的數(shù)據(jù)利用的問題也是很明顯的:

  • 數(shù)據(jù)分析不實時,不能夠?qū)崟r出報表。
  • 數(shù)據(jù)倉庫往往都是單體架構(gòu),受限于數(shù)據(jù)的處理計算能力,擴展能力不強,往往只能分析一個階段的數(shù)據(jù)。
  • 響應慢,ETL的過程依賴于預設(shè)的分析主題設(shè)計,當要分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時需要重新設(shè)計抽取邏輯,導致響應慢。

以上是現(xiàn)在很多企業(yè)典型的應用和數(shù)據(jù)架構(gòu),在這個基礎(chǔ)之上,有了數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺的產(chǎn)生。

數(shù)據(jù)中臺業(yè)務(wù)用例:精準營銷

下圖是典型的數(shù)據(jù)中臺的業(yè)務(wù)用例:精準營銷。

利用分布式的數(shù)據(jù)架構(gòu)替換傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫,將ETL的過程更換成ELT的過程,結(jié)合批流一體的架構(gòu),保證數(shù)據(jù)的全面覆蓋,源數(shù)據(jù)抽取,實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)并存。在這個基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)中臺借助機器學習等算法能力,構(gòu)建精準營銷模型,能夠供前臺業(yè)務(wù)應用直接調(diào)用,而不需要做成報表以可視化的形式提供給業(yè)務(wù)人員,業(yè)務(wù)人員根據(jù)自己的經(jīng)驗在去做手工的用戶運營。

這是一個典型的數(shù)據(jù)智能化的過程,通過數(shù)據(jù)中臺,整合了企業(yè)所有應用系統(tǒng)的全域數(shù)據(jù),通過分布式存儲和計算能力,結(jié)合人工智能技術(shù)和算法,為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供直接可調(diào)用的實時數(shù)據(jù)和智能服務(wù)。

業(yè)務(wù)中臺業(yè)務(wù)用例:訂單中心

智能化是所有的企業(yè)希望達到的目標,但是智能化對于數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求很高,而多個分別創(chuàng)建訂單服務(wù),導致的問題很明顯,而且隨著前臺應用系統(tǒng)的不斷增多,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的過程越來越復雜,導致數(shù)據(jù)與真實的業(yè)務(wù)出現(xiàn)了很多的不一致和偏差。同時,隨著業(yè)務(wù)變化的速度越來越快,同時維護多個訂單服務(wù)的工作量很大,響應速度越來越慢,這種情況,就要求對于所有的訂單服務(wù)進行抽象,復用和包裝,這就是業(yè)務(wù)中臺出現(xiàn)的原因。

如下圖是最簡單的業(yè)務(wù)中臺的服務(wù),也就是訂單中心的服務(wù),所有的前臺應用當需要創(chuàng)建訂單的時候,統(tǒng)一調(diào)用業(yè)務(wù)中臺的訂單服務(wù),由這個服務(wù)統(tǒng)一生成產(chǎn)品訂單,從而保證了訂單邏輯的一致性和維護的高響應性。

雙中臺共存業(yè)務(wù)用例:動態(tài)價格

數(shù)據(jù)中臺不僅為前臺應用直接提供調(diào)用服務(wù),并且也能夠為業(yè)務(wù)中臺提供服務(wù)。下圖是典型的雙中臺共存的業(yè)務(wù)用例:動態(tài)價格。

這個場景在很多需要實時計算動態(tài)價格的業(yè)務(wù)中存在,比如機票預訂和滴滴打車的下單服務(wù)中。

業(yè)務(wù)中臺統(tǒng)一為不同的應用提供訂單生成服務(wù),而在生成訂單的過程中,需要根據(jù)不同用戶的情況,動態(tài)計算一個價格,這種情況下,業(yè)務(wù)中臺就需要調(diào)用數(shù)據(jù)中臺中的動態(tài)價格計算模型。

所以,數(shù)據(jù)中臺是同時為業(yè)務(wù)中臺和業(yè)務(wù)前臺提供數(shù)據(jù)和智能服務(wù)的。

業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺的關(guān)系

通過上面一個典型的訂單服務(wù)的幾個泛化場景的演進過程,我們粗淺的分析了業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺應用的典型業(yè)務(wù)用例,我們可以簡單的總結(jié)為:

業(yè)務(wù)中臺解決的是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的問題,數(shù)據(jù)中臺解決的是數(shù)據(jù)智能化的問題。

03. 業(yè)務(wù)中臺解決業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的問題

目前大部分的企業(yè)系統(tǒng)都是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的系統(tǒng),所有的OLTP應用也都是為了實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的目的,而業(yè)務(wù)中臺解決的是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化過程中的如下問題:

  • 一致性問題,將處理邏輯相似的業(yè)務(wù)流程封裝成業(yè)務(wù)中臺的服務(wù),從而保證業(yè)務(wù)的一致性,也保證了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化后的數(shù)據(jù)一致性問題
  • 響應力問題,通過對業(yè)務(wù)中臺服務(wù)的復用,提高業(yè)務(wù)前臺系統(tǒng)開發(fā)的效率從而提高響應力
  • 維護性問題,將多個服務(wù)抽象成一個,提升系統(tǒng)的可維護性
  • 性能問題,通過微服務(wù),容器化技術(shù),能夠針對性的解決高并發(fā)的服務(wù)需求問題,實現(xiàn)硬件資源的共享,解決性能問題

總的來講,業(yè)務(wù)中臺是為了業(yè)務(wù)更高效,更準確,更彈性的數(shù)據(jù)化。

更簡單的說,業(yè)務(wù)中臺解決的是生產(chǎn)數(shù)據(jù)過程中的問題。

4. 數(shù)據(jù)中臺解決數(shù)據(jù)智能化的問題

數(shù)據(jù)中臺是為了讓所有的業(yè)務(wù)流程都能夠盡可能的利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生的洞察,促進流程的優(yōu)化,讓業(yè)務(wù)更加智慧。所以,數(shù)據(jù)中臺解決的是數(shù)據(jù)智能化的問題:

  • 通過分布式數(shù)據(jù)架構(gòu),解決傳統(tǒng)單體架構(gòu)數(shù)據(jù)系統(tǒng)比如數(shù)據(jù)倉庫、中心式數(shù)據(jù)湖的問題
  • 通過數(shù)據(jù)模型/報表服務(wù)化方式,實時被業(yè)務(wù)應用所調(diào)用,提升業(yè)務(wù)的實時性
  • 通過融合企業(yè)全域數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)的一致性和準確性

05.總結(jié)

業(yè)務(wù)中臺是為了讓企業(yè)更好的響應業(yè)務(wù)同時生產(chǎn)數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)更加彈性。

數(shù)據(jù)中臺是構(gòu)建彈性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,為了讓企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù),讓業(yè)務(wù)更智慧。

數(shù)據(jù)中臺的終局是怎樣的呢?


責任編輯:武曉燕 來源: 凱哥講故事系列
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