从数据中台到数据中心的技术架构优化
背景
在互联网的时代，数据变得越来越重要，对于企业而言，数据已成为企业发展的核心竞争力。在数据处理上，很多企业采用了数据中台的模式，通过建设数据中台来集中管理数据，提高数据的使用价值。 然而，在大数据时代，数据量巨大而复杂，数据业务应用条线很多。如何优化数据中台技术架构，打造一个高效可靠的数据中心，成为了企业数据处理的重要问题。技术架构的问题
在企业中，数据中台往往需面对多个技术难点：一是多业务数据集中管理，两个是数据治理，三是数据应用场景的多样化，四是数据质量的保障。如何优化技术架构，从而解决这些问题，是关键。优化方案
针对数据中心的技术架构问题，在实际的建设中需要遵循以下的优化方案：方案一：智能化数据集成
数据中台需要将公司内不同业务之间的数据进行整合和管理，这个工作原本非常的复杂。因为在整合的过程中可能因为不正确的计算机顺序，数据流标准不同，机器性能差异导致的多种问题，所以在这个过程中智能化的数据集成变得尤为重要。 智能化数据集成需要采用先进的数据整合技术，同时借助工作流来实现敏捷开发。这样可以在大数据的环境里迅速地适配不同的数据源、数据标准和数据格式。同时让开发人员将更多时间专注于业务本身而不是数据集成。方案二：数据质量监控与管理
在数据中心中，很多数据质量问题只会在实际使用时才被发现。因此，数据中台的设计应该包括数据质量监控与管理，通过设定质量标准排查数据中心中的错误数据，并对异常数据进行实时定位、跟踪和处理，从而保证数据的高质量。 数据质量监控与管理可以采用自定义规则和预定义规则的相结合，例如对关键字段进行拦截，设置过滤规则、字段格式规则等，降低数据异常数据的出现概率。通过这样的方式来保证数据的质量。方案三：多场景多维度数据挖掘
在数据中台中，数据的应用场景非常丰富。企业的管理层需要根据不同场景的需求，拿出不同的指标进行数据分析，以便做出更加准确的决策。 多场景多维度数据挖掘需要通过数据挖掘、大数据分析工具等技术手段来实现。同时，还需要建立一个通用的数据仓库，将企业的各种数据按照不同的应用场景进行分类和管理，方便使用者查找和运营。总结
随着信息处理技术的不断发展，数据中台已经成为了企业数据管理的重要组成部分。在数据量巨大的环境下，企业需要通过优化数据中心技术架构，才能保证数据的质量和可靠性，使企业在发展过程中更加高效。
