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三、数据治理应用开发整体架构

1.数据治理应用开发整体架构概览

该架构图描绘了一个全面的数据治理应用开发平台,旨在为用户提供从数据调研、治理构建、资产管理到应用开发、运维监控等全生命周期的一体化服务。整体架构呈现出模块化、松耦合的特点,并强调低代码开发和业务中台能力。

数据治理应用开发整体架构图

2.核心模块解析

1.一体化数据治理服务

  • 数据调研: 这是数据治理的起点,包括现状分析、业务调研、需求分析等环节,为后续的数据治理工作奠定基础。

  • 数据治理构建: 这是平台的核心,包括数据清洗、加工、脱敏、在线ETL等数据处理过程,以及标准管理、对象管理、规则管理、任务调度等治理工具。

  • 数据资产: 这是数据治理的成果,包括主题域、主数据、指标服务、维度管理、标签管理等。

  • 应用开发: 基于数据治理成果,通过可视化构建、BI构建、业务编排、低代码开发等方式,快速构建数据应用。

  • 系统管理: 提供组织管理、用户管理、角色管理、权限管理、系统配置、日志管理等系统级管理功能。

2.业务中台

  • 全盘梳理: 对数据资产进行全面梳理,形成清晰的数据地图。

  • BI构建: 提供BI报表构建能力,支持数据可视化分析。

  • 业务编排: 支持业务流程编排,实现数据驱动的业务自动化。

  • 低代码开发: 降低应用开发门槛,提高开发效率。

3.数据仓库

  • 数据仓库(MPP分布式存储): 提供高性能的数据存储和计算能力,支持PB级数据处理。

  • 数据建模集市: 提供数据建模工具和数据集市,方便用户进行数据分析和挖掘。

4.数据质量

  • 数据标准库: 提供统一的数据标准,保证数据一致性和准确性。

  • 规则测试: 提供规则测试工具,确保数据质量。

  • 执行器管理: 管理数据质量规则的执行。

5.文件存储

  • 统一存储: 提供统一的文件存储服务,支持多种文件类型。

  • 在线管理: 支持在线文件管理,包括目录管理、文件管理、文件上传、文件预览等。

6.基础服务

  • 数据建模服务: 提供数据建模工具,支持数据实体、关系、属性等定义。

  • 血缘分析: 提供数据血缘分析能力,追踪数据来源和变化。

  • 规则服务: 提供规则引擎,支持数据质量规则、业务规则等定义和管理。

  • 资产管理: 管理数据资产的元数据和属性。

  • 主数据管理: 提供主数据管理功能,包括主数据定义、录入、修改、查询等。

  • 流程管理: 提供流程配置、流程实例管理等功能。

  • 报表管理: 提供报表设计、生成、展示等功能。

  • 应用管理: 提供应用发布、部署、监控等功能。

  • 菜单管理: 管理系统菜单。

  • 按钮管理: 管理系统按钮权限。

7.显示服务

  • 大屏可视化: 支持大屏数据可视化展示。

  • PC显示页面: 支持PC端页面展示。

  • H5移动页面: 支持H5移动端页面展示。

  • 模块化快速构建: 支持模块化构建,快速生成展示页面。

3.技术特点

  • 模块化设计: 各模块之间相互独立,松耦合,方便扩展和维护。

  • 低代码开发: 降低开发门槛,提高开发效率。

  • 业务中台: 强调业务驱动的数据治理,实现数据与业务的深度融合。

  • 一体化服务: 提供数据治理全生命周期服务,简化用户操作。

总结

该架构图展示了一个功能完善、技术先进的数据治理应用开发平台,涵盖了数据治理的各个方面。通过该平台,用户可以快速构建数据应用,提升数据价值,实现业务创新

扩展阅读

一.数据治理理论架构一.数据治理理论架构-CSDN博客
二.数据治理流程架构二.数据治理流程架构-CSDN博客
三、数据治理应用开发整体架构三、数据治理应用开发整体架构-CSDN博客
四、数据湖应用平台架构四、数据湖应用平台架构-CSDN博客

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