镜舟，连接大数据与价值

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数据中台的本质与定义

数据中台是一套可持续让企业数据用起来的机制，是处于业务前台和技术后台之间的中间层，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建持续不断把数据变成资产并服务于业务的体系。与传统意义上的工具或产品不同，数据中台是一种战略选择和组织形式，依据企业特有的业务模式和组织架构，通过数据技术对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，最终形成企业的数据资产层。

数据中台的核心价值在于解决前台与后台速率不匹配的问题。前台系统需要快速响应用户需求，讲究快速创新迭代；而后台系统面对相对稳定的资源，追求稳定性。数据中台就像变速齿轮，将前台与后台的速率进行匹配，为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户。

数据中台与传统架构的差异

数据中台vs数据仓库

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，目标是将数据能力渗透到各个业务环节，不限于决策分析类场景。数据中台建设包含数据体系建设，也就是说数据中台包含数据仓库的完整内容，但数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行放大，以加快数据赋能业务的速度，为业务提供更快速、更多样的数据服务。

数据中台vs大数据平台

大数据平台主要提供基础能力层，包括Hadoop、Spark、Hive等组件，以及在这些组件上搭建的ETL流水线、数据分析、机器学习程序等、。数据中台应该是大数据平台的超集，在大数据平台基础之上，还提供全局数据应用资产管理、全局数据治理机制、自助的多租户数据应用开发及发布、数据应用运维、数据应用集成等系统功能。

数据中台解决的核心问题

企业在数据应用过程中普遍面临四大痛点：指标口径不一致、烟囱式建设导致资源浪费、取数效率低、数据质量差。数据中台通过构建统一的指标词典，确保对同一个指标只有一个业务口径，只加工一次，且数据来源必须一致。同时，通过统一数仓建模，构建全局一致的公共层，提升数据复用性，避免重复建设。

StarRocks赋能数据中台建设

StarRocks作为开源MPP分析型数据库，为数据中台建设提供了强大的技术底座。其卓越的查询性能和实时分析能力，能够支撑数据中台对海量数据的实时处理需求。StarRocks采用向量化执行引擎和CBO优化器，在复杂查询场景下表现出色，特别适合数据中台中的多维分析和实时报表需求。

镜舟数据库作为StarRocks的企业版本，在开源版本基础上增加了企业级特性，包括更完善的权限管理、数据安全、监控运维等功能。对于构建企业级数据中台而言，镜舟数据库提供了更加完整的解决方案，支持异构数据源融合、低成本高效部署，以及普适性业务模型的构建。

StarRocks和镜舟数据库的技术优势在于其强大的数据处理能力和灵活的架构设计。支持标准SQL，降低了数据开发人员的学习成本；支持多种数据导入方式，能够快速接入企业各类数据源；提供丰富的函数库，满足复杂的数据加工需求。这些特性使得企业能够快速构建起高效的数据中台基础设施。

实践案例：大润发大数据平台升级改造

大润发作为传统零售企业，在数字化转型过程中面临着典型的数据中台建设挑战。企业大数据业务起步较早，数据累积和历史组件较多，同时为了保证技术的前沿性，逐步发展出了多分析引擎的架构 [2]。然而，这种架构也带来了数据孤岛、系统维护复杂等问题。

通过引入基于StarRocks的数据中台解决方案，大润发实现了数据架构的统一和优化。StarRocks的高性能分析能力帮助大润发整合了多个分析引擎的功能，简化了系统架构。同时，利用StarRocks的实时数据处理能力，大润发能够更及时地响应市场变化，提升运营效率。

经过数据中台建设，大润发在数据处理效率、查询响应时间、运维成本等方面都获得了显著改善。查询响应时间从分钟级提升到秒级，数据处理效率提升数倍，同时运维成本降低约30%。这一成功实践证明了StarRocks在构建企业级数据中台方面的技术实力和商业价值。

想要了解更多关于如何利用StarRocks构建企业数据中台的方案，欢迎访问镜舟科技获取详细的技术文档和最佳实践指南。