「数据中台」企业数据中台应用层介绍，数据应用层严格来说不属于数据中心的范畴，但数据中心的使命是赋予业务能力，大多数企业在建设数据中心的同时计划数据应用。数据应用可以根据数据的使用场景分为以下几个使用领域。

1)分析和决策的应用。
分析和决策应用主要面向企业领导、运营人员等作用，基于企业业务背景和数据分析诉求，对客户提供新的、老客户运营、销售能力评价等分析场景，通过主题域模型、标签模型和算法模型，为企业提供视觉分析主题。
用户可以在分析和决策应用中快速获得企业现状和问题，同时深入分析数据、联动分析等企业问题及其原因，帮助企业管理和决策，实现正确的管理和智能决策。
在分析主题设计过程中，首先要根据业务分析场景，采用不同的分析方法进行数据分析的前期计划，构建明确的数据分析框架，例如在用户行为分析、市场营销活动等场景下，采用5W2H分析法和4P市场营销理论
数据分析框架构建完成后，结合用户的分析目的，采用不同的分析思路和呈现方式，包括趋势分析、多维分解、漏斗分析、A/B测试、比较分析和交叉分析等。
2)标签的应用。
标签是为了挖掘实体对象(顾客、商品等)的特征，将数据转化为真正对业务有价值的产品，对外提供标签数据服务，应用于顾客的选择、正确的市场营销和个性化的推荐等场景，实现资产的变化，扩大资产价值。
标签系统的设计立足于标签的使用场景，不同的使用场景对标签的需求不同。例如，在客户个性化推荐场景下，需要客户性别、最近关注商品类型、消费能力和消费习惯等标签。
因此，在标签系统设计之前，有必要根据业务需求分析标签的使用场景，然后详细设计标签系统和规则。在标签的使用过程中，可以利用A/B测试等数据分析方式，不断分析标签的使用效果，优化标签系统和规则。
3)智能应用。
智能应用是数字智能化的典型外在表现。例如，在市场营销领域，不仅可以实现千人千面的用户个性化推荐，还可以通过智能营销工具进行高精度的用户接触，推进首次购买转换、二次购买促进、流失保留等。
在供应链领域，用户数据、销售数据、用户数据、销售数据、采购数据等优化库存，实现自动补充、自动定价。除了传统的统计分析、机械学习外，还可以融入深入的学习，通过图纸搜索图纸，实现与商业街的联系，实现实现立即购买的脸部识别，融入用于房地产行业的事件场所控制的自然语言处理，实现智能呼叫问答机器人等。
总而言之，以上是数据中台的核心内容。需要指出的是，在工具平台层，企业不需要完全自主建设，可以考虑采用带来主义，从中台建设厂商购买成熟的产品，数据资产层和数据应用层需要企业数据中台组织密切关注。
随着大数据和人工智能技术的反复和商业大数据工具产品的发售，数据中心的结构设计不需要从零开始，可以购买一站式的研究开发平台产品，也可以根据开源产品进行组装。企业可以根据自己的情况进行权衡考虑，但无论采用什么样的方案，数据结构设计都以满足当前数据处理的全场景为基准。
以开源技术为例，数据中心的技术结构如图所示，一般包括数据收集、数据计算、数据存储和数据服务在内的开发、运输维护和公共服务方面包括离线开发、实时开发、数据资产、任务调度、数据安全、集体管理。
数据中的桌子包括什么？详细了解结构的设计和构成。
1.数据收集层。
根据数据的实时性，数据采集分为线下采集和实时采集。离线采集使用DataX和Sqoop，实时采集KafkaConnect、Flume和Kafka。
线下数据采集中，建议使用DataX与Sqoop相结合。DataX适用于数据量小、采用非关系数据库的场景，配置方式简单。Sqoop适用于数据量大、采用相关型数据库的场景。
在实时数据收集中，MySQL的binlog、Oracle的OGG等数据库的变更数据，使用KafkaConnect进行数据的实时收集。对于其他数据，首先将数据实时写成文件，然后使用Flume实时收集文件内容。将实时采集的数据推送到Kafka，Flink进行数据处理。
2.数据计算层。
数据计算采用YARN作为各种计算框架部署的执行调度平台，计算框架包括Mapreduce、Spark和SparkSQL、Flink、SparkMLlib等。
MapReduce是最初开源的大数据计算框架，现在性能比较差，但资源占有比较小，特别是存储器。因此，一些数据量过大，其他计算框架由于硬件资源的限制(主要是存储器的限制)而无法执行的场景，可以将MapReduce作为替代框架。
Spark和SparkSQL是批处理方面具有优异性能的成熟技术方案，适用于大部分离线处理场景。特别是在线下数据建模方面，建议使用SparkSQL进行数据处理，这样既能保证好用又能保证处理的性能。Flink是实时数据处理的优先事项，在处理时效性、性能和易用性方面具有很大优势。
机械学习一般以Spark家族的SparkMLlib为技术基础。SparkMLlib内置了许多常规算法包，如随机森林、逻辑回归、决策树等，可以满足大部分数据智能应用场景。
同时，数据中心不断进化，逐渐融入AI能力。人脸识别、图搜索图、智能呼叫等能力的实现需要AI平台。目前成熟的AI平台有TensorFlow和PyTorch。为了实现对象的检测和识别，可以使用SSD、YOLO、ResNet等深入的学习模型，在脸部检测和识别中主要使用MTCNN、RetinaNet和ResNet，脸部检索可以使用脸部检索开源的脸部检索
3.数据存储层。
数据存储层的所有存储引擎都基于Hadoop的HDFS分布式存储，从而实现数据多冗馀和物理层多磁盘的I/O性能。HDFS分别构建Hive、HBase作为存储数据库，在这两个数据库的基础上构建Impala、Phoenix、Presto引擎。
Hive是大数据广泛使用的线下数据存储平台，用于存储数据中台的全量数据，在建模阶段可以使用HiveSQL、SparkSQL进行数据处理和建模。
HBase是主流的大数据NoSQL，适合数据的快速实时读写。在进行实时数据处理的时候，可以将数据实时的保存到HBase中，并且可以从HBase中实时的阅读数据，从而满足数据的时效性。
Impala可以对Hive、HBase等大数据库进行准时的数据分析，以满足分析结果速度有一定要求的场景。
Phoenix是构建在HBase上的SQL层，不是HBase客户端API，而是用标准的JDBCAPI制作表格、插入数据、查询HBase数据。
Presto是开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询。Presto支持Hive、HBase、MySQL等多种关系类型和大数据库查询，支持join表格。对于自助分析统一数据服务的场景，可以通过Presto统一访问具体存储的数据库，实现语法统一和数据源统一。
4.数据服务层。
「数据中台」企业数据中台应用层介绍数据服务层所采用的技术与业务应用类似，主要是基于开源SpringCloud、SpringBoot等构建，使用统一的服务网关。