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终于有人把数据架构讲清楚了!

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帆软BI
发布2025-08-08 17:15:17
发布2025-08-08 17:15:17
2030
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数据架构”这个词,搞数据的同行们天天都在说。

但你真的能一句话讲清楚它到底是啥、为啥那么重要、又该怎么设计吗?

是不是一提到它,脑子里就蹦出来一堆技术名词和分层模型,比如 ODS、DWD、DWS、ADS?

打住!数据架构可远不只是技术的堆砌。

今天,我就抛开那些模糊的概念和花哨的术语,用大白话手把手拆解数据架构的核心逻辑——

  1. 数据架构到底是什么?
  2. 为什么需要数据架构?它有什么作用?
  3. 该怎么设计数据架构才能真正帮到业务?

读完这篇,保证你能把数据架构讲得明明白白!

一、数据架构到底是什么

很多人一提到数据架构,第一反应就是:

"不就是数据分层吗?ODS→DWD→DWS→ADS,再套个Lambda架构或者Kappa架构?"

这种想法:

把数据架构弄窄了,当成了技术组件的排列组合,却忘了它的本质是连接业务目标和技术实现的"数字骨架"。

说个实际点的例子:

一家连锁超市想搞"千店千面"的选品策略,需要的数据可能来自:

  • POS系统(实时销量)
  • 会员系统(消费偏好)
  • 天气平台(区域气温)
  • 供应链(库存周转)

这些数据得先预处理:

最后才能给到前端APP的选品推荐模块。

支撑这个流程的,不是单一的数据库或ETL工具,而是一整套逻辑:

  • 数据从哪来(多源异构数据的接入标准得明确);
  • 存什么、怎么存(哪些进数据湖、哪些进数据仓、哪些放实时缓存里);
  • 如何加工(批量处理和实时计算的边界得划清);
  • 怎么用(API接口的权限要控制,业务人员得能自己取数);
  • 如何管(数据质量谁负责、元数据怎么追踪、血缘关系怎么监控)。

这些问题的答案,合在一起才是数据架构的核心。

所以说:

数据架构不是一成不变的技术蓝图,是跟着业务目标、数据规模、技术发展随时调整的"活系统"。它得跟着企业的实际情况动,不是建完就万事大吉了。

二、数据架构设计的四个关键维度

明白了数据架构的本质,接下来就得解决"怎么设计"的问题。

传统方法常把数据架构分成"采集-存储-处理-服务-治理"五层,但这么分容易让人钻进"技术至上"的牛角尖。

我从实战里总结出四个关键维度,能覆盖从业务需求到落地的全流程。

1. 责任分明的分层设计

数据分层包括:

  • ODS原始层
  • DWD明细层
  • DWS汇总层
  • ADS应用层

本质是通过分层降低复杂度,把各层的责任边界划清楚。

但很多企业在分层设计上容易出两个问题:

  • 分层太细:比如把DWD层再拆成"基础明细层""公共明细层",结果ETL任务链变得老长,调试起来费时又费力;
  • 分层混乱:业务人员直接从ODS层取数,跳过明细层和汇总层,导致重复计算,而且数据口径也对不上。

说白了,正确的分层逻辑应该是"按使用场景划分责任主体":

所以说:

分层的关键不在技术实现,而在通过责任分离减少跨团队协作成本。

好的分层架构需要好工具落地。FineDataLink (FDL) 就是一个专注于一站式数据集成的平台,它操作简单,拖拖拽拽就能完成数据抽取、清洗、转换、整合、加载这些关键步骤,不用写大量复杂代码。

而且内置丰富的数据处理能力,比如自由组合清洗规则、数据去重、合并、拆分、聚合等等,能够大大提高你处理数据的效率和准确性,让你把精力更多放在数据分析和业务价值上。

2. 最合适的技术选型

数据架构的技术选型是很多人头疼的事,比如:

  • 用Hive还是Spark处理离线数据
  • 用ClickHouse还是Doris做实时查询

但实话实说,没有哪种技术能解决所有场景的需求。

我总结了三条选型原则,你可以参考:

  • 匹配数据特征:如果数据是高并发、低延迟的(比如APP实时点击流),用Kafka+Flink做流处理更合适;如果是T+1的批量数据(比如财务报表),用Spark+Hive会更稳定;
  • 考虑团队能力:如果团队熟悉SQL生态,优先选Hudi/Delta Lake这类支持ACID的事务湖,别硬上ClickHouse集群,不然维护起来费劲;
  • 预留扩展空间:别过度依赖单一技术(比如全用HBase),可以通过湖仓一体(比如Apache Iceberg)实现"一份数据多场景用",降低被单一技术绑定的风险。

3. 全流程嵌入的治理体系

数据治理常被误会成"贴标签、建元数据、做质量检查"。

但实际上:

60%的数据问题都是因为治理体系没嵌到数据处理的全流程里。

真正有用的治理,得包含三个关键动作:

4. 支撑业务的演进路径

数据架构不是一锤子买卖,得跟着业务发展慢慢演进。

我观察到三种典型的演进阶段,你可以看看自己的团队在哪个阶段:

  • 生存期(0-3年):业务扩张快,数据需求零散。这时候架构的核心是"快速支撑",允许一定冗余,但得留着数据打通的可能;
  • 发展期(3-5年):业务进入稳定期,数据问题集中爆发。这时候得"集中治理",通过湖仓一体平台把分散的数据整合起来,建立全局的数据标准和治理体系;
  • 成熟期(5年以上):数据成了核心生产要素,得"智能驱动"。这时候架构要能支持AI能力,还得通过数据产品化,让业务人员用起来更方便。

三、数据架构的三个常见误区

在数据架构设计上,我见过太多"用力太猛"或"因小失大"的情况。下面这三个常见误区,你可得避开:

1. 别为了"技术先进"丢了"业务价值"

很多企业盲目追新技术,刚接触数据湖就想把数据仓全迁过去,或者为了搞实时计算,把所有ETL都改成流处理,结果开发成本涨了一大截,业务人员却用不起来。

实际上:

技术的价值是解决业务问题,不是用来证明自己多厉害。

如果:

一个业务的日数据量只有100GB,用Hive做批量处理比用Flink做实时计算更稳定、更省钱,没必要非得用新技术。

2. 别把"数据治理"做成"面子工程"

有些企业花大价钱买元数据管理工具,做了漂亮的血缘图谱,可数据质量问题还是不断。

问题出在哪?

治理没和业务流程绑在一起。比如:

用户信息修改,得经过数据质量校验才能入库,不能等数据进了湖再清洗。

所以说:

治理得"往前放",别等出了问题再补,那时候就晚了。

3. 别追求"完美架构",忘了"动态调整"

数据架构没有"最优解",只有"最适合当前阶段的解"。

之前找我咨询的一家零售企业:

在业务扩张期,非要搞"大一统"的数据架构,要求所有业务线用统一的标签体系。

结果呢?

生鲜事业部的"促销敏感用户"标签和美妆事业部的"复购周期"标签合不到一起,反而拖慢了业务创新。

所以说:

好的架构得允许"局部最优",慢慢再整合,一口吃不成胖子。

总结

数据架构不是技术的堆砌,是业务的翻译官——把业务目标变成数据需求,再把数据价值变成业务成果。

下次你再为数据架构头疼时,不妨问问自己:

  • 这套架构真的支撑了当前最核心的业务目标吗?
  • 数据从产生到使用的每个环节,责任都清楚吗?
  • 业务需求变了,架构能快速调整吗?

想清楚这三个问题,你离"把数据架构讲清楚"就不远了。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、数据架构到底是什么
  • 二、数据架构设计的四个关键维度
    • 1. 责任分明的分层设计
    • 2. 最合适的技术选型
    • 3. 全流程嵌入的治理体系
    • 4. 支撑业务的演进路径
  • 三、数据架构的三个常见误区
    • 1. 别为了"技术先进"丢了"业务价值"
    • 2. 别把"数据治理"做成"面子工程"
    • 3. 别追求"完美架构",忘了"动态调整"
  • 总结
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