（3）数据开发流程的效率问题
目标：提供异构数据源数据同步可视化工具，通过源和目标参数配置实现数据入湖、入仓，以及存储介质的转换，降低人肉脚本处理带来的风险和维护成本。建设统一的数据开发平台，数据开发只需要关注数据处理逻辑，无需关注集群资源、任务调度，通过配置化的方式进行依赖关系配置，及任务运行周期，快速进行数据回溯、任务重启、停止。
数据集成：业务数据库、操作日志、状态变更消息等数据源接入数据中心，如Biglog同步、MySQL库表订阅、Kakfa数据落HDFS等。数据经过实时或离线ETL后，数据集成再将数据输入CK、Hbase、ES等供业务端应用。
离线开发平台：批数据处理，一般为T+1或小时级的准实时数据，包括任务逻辑处理、依赖配置、调度配置、任务运维等功能。
实时开发平台：流数据处理，以FlinkSQL、StreamSQL为主要计算处理框架，实时处理消息队列等各种流式数据，输出实时报表、实时接口推荐等服务随着批流技术组件的发展，批流一体化开发平台的建设也陆续在实践中。
(4) 数据服务快速输出
有人也把数据中台称之为DAAS，即数据即服务，数据如何快速输出业务端，赋能产品创新。API服务统一管理，建立完善的应用血缘关系，提供通用接口的配置化生成能力，降低对Java开发的依赖。
数据服务管理平台：数据中台思想下，数据服务输出是应用输出的最主要形式，数据服务管理平台一方面要具备将数据资产自助配置化输出的能力，即数仓清洗好的数据模型，数据开发或业务人员可以通过入参、出参的可视化配置生成API接口，不需要接口开发介入。同时也要把API资产化管理，API接口文档、应用调用情况做到可追踪、可监控。
四、数据中台的成熟度评估
文章插图
如何评价数据中台建设的怎么样了呢？可以数据战略、数据平台与架构、数据资产管理、数据治理、数据产品化、数据服务化、中台产品运营等7个维度，进行量化打分。
五、总结数据中台不是产品，而是为了让数据更快、更省用起来的一些列产品组件而成的数据产品矩阵与解决方案。企业在数据中台解决方案规划时，要基于目前数据在采、存、管、治、用各个环节的痛点，进行针对性的降本提效建设。数据中台是不是YYDS，能解决业务痛点的，才是王道，说不定，几年之后又出现了新的名词，现有的产品体系是否可以更快的升级适应呢。
#专栏作家#数据干饭人，微信号公众号：数据干饭人，人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域，覆盖开发套件，数据资产与数据治理，BI与数据可视化，精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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【 可视化|搞了三年，再看数据中台的价值与解决方案】题图来自Unsplash，基于CC0协议

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标题：可视化|搞了三年，再看数据中台的价值与解决方案( 三 )