作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据分析平台是企业在数据处理、探索性数据分析等方面的工具，它承担着越来越重要的作用。随着互联网企业对数据分析需求的增加，越来越多的数据相关的产品和服务被涌现出来。不同类型的企业都需要数据分析平台来实现数据价值最大化。
数据分析平台的架构是一个非常重要的环节，包括三个层次：数据源管理、数据集成、数据可视化。其中数据源管理包含数据采集、数据存储、数据清洗等功能，能够帮助企业提升效率，改善数据质量；数据集成则聚焦于如何将不同类型的数据进行融合，从而形成用于分析的数据集；数据可视化即通过图表、报表等形式将数据呈现给用户，辅助其完成决策任务。这些层级将密切相关，无时不刻地影响着企业的数据分析体验。因此，架构的设计必定会带来巨大的商业价值。
本文将重点讨论数据分析平台架构设计中的数据集成这一块，首先介绍数据集成的作用，然后介绍数据集成框架的设计要素，最后总结数据集成框架设计中可能遇到的问题以及解决办法。
2. 数据集成介绍
数据集成是指将不同数据源的数据汇聚到一起，用于进行数据的分析和建模。数据集成框架由四个层次组成：数据源管理、数据集成、数据仓库、数据服务，每个层次的功能如下：
数据源管理：负责数据采集、数据存储、数据清洗等工作，能够帮助企业提升效率，改善数据质量。主要包括以下几个模块：
- 数据接入模块：集成所有原始数据，对外提供统一的数据接口，降低数据的复杂度。
- 数据流转模块：负责将数据从各种来源（如各个系统）移动到统一的位置。
- 数据映射模块：负责将各种数据模型之间的数据转换。
- 数据验证模块：确保数据的正确性，避免数据质量低下。
数据集成：该层是数据集成的核心环节，承担着把不同数据源的数据进行整合、匹配、转换等工作。主要包括以下几个模块：
- 数据同步模块：实时收集源端数据，并与目标端数据保持一致。
- 数据路由模块：根据规则自动选择合适的集成策略，减少人为干预，保证数据准确性。
- 数据标准化模块：基于某种模式或模式集合，将异构数据标准化。
- 数据清洗模块：将异常数据剔除掉，使数据集成为一个整体，避免干扰。
数据仓库：该层面向主题建模，负责存储企业所需的数据，支持业务分析、数据挖掘及报告等应用。主要包括以下几个模块：
- 维度建模：构建数据模型，描述企业数据的逻辑结构及联系。
- ETL：提取、传输、加载数据，将源数据转换为可以分析和使用的格式。
- OLAP：多维数据分析，用于对多维数据集进行快速查询、分析、报告。
- BI：集成数据分析报表，创建具有直观可视化效果的仪表盘。
数据服务：该层支持数据应用开发、数据结果输出等工作，通过接口提供数据集成结果。主要包括以下几个模块：
- 数据门户：提供数据查询、分析及报告的用户界面。
- API：提供数据服务的API接口。
- 数据共享：允许多个部门共用数据集，减少重复开发，促进信息共享。
以上就是数据集成框架的设计要素。接下来，我们将更详细地探讨数据集成的一些关键问题。
3. 数据集成关键问题
数据集成存在诸多关键问题，以下将介绍其中的两个。
1. 数据分层
对于企业来说，数据的分类和划分往往比较复杂，这就需要运用不同的分层方式才能实现数据的集成。常用的分层方法有三种：按主题、按领域、按业务领域。按主题主要是将同类数据归属到相同的层级上，按领域则将数据按照功能和属性进行划分，而按业务领域则基于企业的战略需求对数据进行细粒度的划分。
但是，采用哪一种分层方式并不是一件简单的事情。首先，数据往往不是固定的，随着时间的推移，数据可能会发生变化，这种变化往往会导致数据的逻辑或架构发生变化。其次，不同的层级对企业的数据集成都有其独特的要求，比如，主题层的数据集成往往依赖于前期的业务理解和分析能力，而业务领域层的数据集成则需要依赖后期的数据分析和建模能力。再者，不同层级的数据往往有不同的生命周期，比如，主题层的数据一般较长期保留，而业务领域层的数据则可能短期内失效。因此，如何灵活地定义和调整不同层级的数据集成策略至关重要。
2. 数据共享
数据集成的另一个关键问题是数据共享。不同部门之间的数据共享不仅意味着信息的共享，还会产生数据共享时的挑战。比如，数据的共享与数据利用也息息相关，数据的共享还会引入数据隐私的风险。数据共享的方式有很多，如直接共享、订阅分享、第三方数据市场等，每种方式都需要考虑到不同场景下的安全性、效率、成本等因素。因此，如何设计好数据共享策略才是数据集成的关键所在。
4. 数据集成框架设计要素
在讨论完数据集成的关键问题之后，我们来看一下数据集成框架设计的要素。数据集成框架最核心的三个环节是数据集成、数据仓库和数据服务。而数据集成框架又可以细分为五大层次：数据源管理、数据集成、数据采集、数据流转、数据映射。下面我们分别介绍这些要素的设计原则。
1. 数据源管理层
数据源管理层的目标是设计一套完整的、高可用的数据采集、存储、清洗和集成方案。数据源管理层的模块包括：
数据接入模块：该模块负责对外提供统一的数据接口，包括协议转换、抽样、过滤、规则引擎等组件。对外提供统一的API接口，降低数据的复杂度，提高数据集成的效率。
数据流转模块：数据流转模块负责将数据从各种来源（如各个系统）移动到统一的位置。包括数据采集、日志采集、事件采集等模块，能够对数据进行采样、过滤、增强、转换等操作。数据流转模块的任务也是为了降低数据处理的复杂度，提高数据集成的效率。
数据映射模块：数据映射模块将各种数据模型之间的数据转换。包括数据标准化、格式转换、关系映射等模块，能够将不同数据模型之间的数据转换为统一的数据模型。
数据验证模块：数据验证模块确保数据的正确性，避免数据质量低下。包括数据一致性、数据有效性等模块，能够检测出数据是否符合预期，并通过数据修正、删除、补充等方式纠正错误。
数据源管理层应当具备的特征有以下几点：
数据全面：数据源管理层应该对所有源头数据进行全面覆盖。如果只关注某些特定类型的源数据，那么数据源管理层将无法达到最优。
数据准确：数据源管理层应该能够清晰地识别和抓取所有数据，正确地标注数据元数据，并能够根据不同业务场景使用合适的采集频率和样本数量。
数据有效：数据源管理层的每一次尝试都是一次失败的尝试，需要经过反复试错，才能最终获得有效且正确的数据。
数据可用：数据源管理层应当保证数据的完整性和可用性。除了保障原始数据可用性之外，数据源管理层还应该提高数据的处理性能，并采用分级存储、冷热分离等策略，确保高效的数据访问和集成。
数据自动化：数据源管理层应当采用自动化的方法来执行数据采集、存储、清洗、校验等过程，尽可能减少人工介入，加快数据集成流程。
2. 数据集成层
数据集成层的目标是在数据源管理层基础上建立起一套完整的数据集成体系，支持业务分析、数据挖掘及报告等应用。数据集成层的模块包括：
数据同步模块：数据同步模块实时收集源端数据，并与目标端数据保持一致。包括主从复制、增量复制、变更数据捕获等模块。数据同步模块能够确保数据准确性，为业务分析提供数据支持。
数据路由模块：数据路由模块根据规则自动选择合适的集成策略，减少人为干预，保证数据准确性。包括规则引擎、数据匹配、触发器、标签路由等模块。数据路由模块能够根据业务需要和数据来源自动选取合适的集成策略，避免了手工配置繁琐的过程。
数据标准化模块：数据标准化模块基于某种模式或模式集合，将异构数据标准化。包括字段映射、模式匹配、实体识别等模块。数据标准化模块能够将各种异构数据统一为一个数据模型，为后续的数据处理提供便利。
数据清洗模块：数据清洗模块将异常数据剔除掉，使数据集成为一个整体，避免干扰。包括异常检测、异常填充、缺失值计算、字段标准化等模块。数据清洗模块能够消除不合理或无效的数据，为后续的数据分析提供有效的数据。
数据集成层应当具备的特征有以下几点：
数据集成规范：数据集成层应当遵循数据集成的规范，确保数据质量和一致性。包括数据类型、数据约束、分区机制、索引机制等规范。数据集成层应当严格遵守数据命名规范，采用一致的命名方式来标识数据。
数据集成灵活：数据集成层应该能够通过规则引擎和标签路由等动态机制来驱动数据集成过程，灵活地响应业务的变化。同时，数据集成层应当能够识别业务数据间的关联关系，并对关联关系进行映射。
数据集成可控：数据集成层应当对集成过程进行精益求精，确保集成过程的可控性。包括流程可视化、流程审核、审计日志等模块。数据集成层应当提供良好的集成管控机制，确保数据集成过程安全可靠。
数据集成自动化：数据集成层应当采用自动化的方法来执行数据集成过程，实现高度自动化。同时，数据集成层应该对自动集成过程进行监控和管理，确保数据集成质量稳定可控。
3. 数据仓库层
数据仓库层的目标是构建一套统一、易用、集成的主题数据模型，以支持企业数据分析、挖掘、报告等需求。数据仓库层的模块包括：
维度建模：维度建模模块构建数据模型，描述企业数据的逻辑结构及联系。包括事实表、维度表、星型维度、雪花型维度等。维度建模模块的目的在于降低数据建模难度，提升数据分析能力。
ETL：提取、传输、加载数据模块提取、传输、加载数据，将源数据转换为可以分析和使用的格式。包括ETL组件、连接池等。ETL组件能够将大批量数据转换为易于使用的形式，提升数据集成效率。
OLAP：多维数据分析模块多维数据分析，用于对多维数据集进行快速查询、分析、报告。包括MOLAP、ROLAP、DSS等。MOLAP支持小规模的低延迟查询，ROLAP支持大规模的高容量查询，DSS支持数据挖掘和分析。
BI：数据分析报表模块数据分析报表，创建具有直观可视化效果的仪表盘。包括数据展示组件、统计分析组件、查询组件等。数据展示组件能够对业务数据进行可视化呈现，助力企业决策。
数据仓库层应当具备的特征有以下几点：
数据集成友好：数据仓库层应当兼顾数据分析和数据集成的需求，满足企业多种数据分析需求。数据仓库层需要能够支持多种数据模型，包括时序、维度、文本、图像等。
数据分析效率：数据仓库层应当支持不同级别的分析查询，包括实时查询、离线查询、交叉分析、组合分析等。数据仓库层应当具有灵活的数据查询能力，支持复杂查询语言。同时，数据仓库层应当支持高性能的分析查询，具有实时性和可伸缩性。
数据分析可扩展：数据仓库层应当具有可扩展性，能够支持海量数据量的查询。同时，数据仓库层应当具备安全、可靠、高可用性的能力。
数据安全性：数据仓库层应当保证数据安全性。包括身份认证、授权控制、加密传输等技术。数据仓库层应当能够识别、跟踪、隔离恶意攻击者，保护数据免受攻击。
4. 数据服务层
数据服务层的目标是为数据应用开发、数据结果输出等提供一系列的服务。数据服务层的模块包括：
数据门户：数据门户模块提供数据查询、分析及报告的用户界面。包括用户权限控制、数据浏览、数据导出、数据报表、数据集成等模块。数据门户模块能够提升数据应用的用户体验，增强数据应用的价值。
API：API模块提供数据服务的API接口。包括RESTful接口、RPC接口、MQ接口等。API模块能够让外部系统通过调用接口获取数据集成结果。
数据共享：数据共享模块允许多个部门共用数据集，减少重复开发，促进信息共享。包括数据集成调度、数据订阅等模块。数据共享模块能够支持不同部门之间的协作和信息共享。
数据接入中心：数据接入中心模块集成所有原始数据，对外提供统一的数据接口，降低数据的复杂度。包括数据接入中心、数据规范、数据治理、数据共享等模块。数据接入中心模块能够提供统一的接入通道和数据规范，提升数据集成的效率。
数据服务层应当具备的特征有以下几点：
服务全面：数据服务层应该提供数据应用开发、数据结果输出等一系列服务。数据服务层应当提供数据应用接口，包括RESTful接口、RPC接口、MQ接口等。同时，数据服务层应当提供数据可视化组件、数据分析组件等。
服务高效：数据服务层应当支持高并发请求，具有较高的吞吐量。同时，数据服务层应当具有良好的服务稳定性和可用性。
服务成本低：数据服务层应当具有较低的维护成本，能够降低部署的成本。同时，数据服务层应当能够按需扩容，满足业务增长的需求。
服务安全：数据服务层应当具有安全、可靠的运行环境，并提供足够的安全防护能力。数据服务层应当具有身份认证、授权控制、加密传输等安全防护机制，保护数据免受威胁。