一、企业大数据架构设计

在当今数字化时代，数据被认为是企业最重要的资产之一。随着数据量的不断增长和多样性的增加，**企业大数据架构设计**显得尤为关键。一个优秀的大数据架构设计不仅能够帮助企业高效管理和分析海量数据，还可以为业务决策提供有力支持。

什么是企业大数据架构设计？

**企业大数据架构设计**是指在大数据环境下，为企业构建起一套完整的数据处理框架和基础设施。这套架构设计通常包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，旨在帮助企业实现对海量数据的高效管理和应用。

企业大数据架构设计的重要性

在信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据，如何有效地利用这些数据成为了企业关注的焦点。**企业大数据架构设计**的出现，为企业提供了解决数据管理与分析难题的有效途径。

企业大数据架构设计的关键要素

一个成功的**企业大数据架构设计**需要考虑多个关键要素，包括但不限于：

• 数据采集：如何高效地获取各类数据并实现数据清洗和预处理。
• 数据存储：选择合适的存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。
• 数据处理：设计高效的数据处理流程，包括数据清洗、转换、集成等。
• 数据分析：实现对数据的快速分析和挖掘，为业务决策提供支持。
• 数据应用：将数据分析结果应用到业务中，实现数据驱动决策。

如何设计一个优秀的企业大数据架构？

要设计一个优秀的**企业大数据架构**，需要从多个角度进行考量和规划：

1. 确定业务需求

首先需要明确企业的业务需求，了解需要处理的数据类型、数据量以及数据处理的实时性要求等。

2. 选择合适的技术栈

根据业务需求选择合适的数据存储、处理和分析技术，包括Hadoop、Spark、Kafka等大数据技术。

3. 设计数据流程

设计数据的采集、存储、处理、分析和应用的流程，确保数据流畅地在各环节之间传递。

4. 强调数据质量

重视数据质量管理，包括数据清洗、去重、脱敏等工作，确保数据的准确性和完整性。

5. 考虑安全性

在**企业大数据架构设计**中，数据安全至关重要，需要采取措施保护数据的安全性和隐私性。

6. 实现数据应用

最终的目标是将数据应用到业务决策中，为企业创造更大的价值和竞争力。

企业大数据架构设计的发展趋势

随着人工智能、物联网等新技术的快速发展，**企业大数据架构设计**也在不断演进。未来，大数据架构设计可能会朝着更智能、更自动化的方向发展，帮助企业更好地利用数据驱动业务发展。

总的来说，**企业大数据架构设计**对于企业的发展至关重要，只有构建起一套完善的大数据处理框架，企业才能将数据转化为可持续的竞争优势。

二、如何设计新企业的组织架构？

企业组织架构设计没有固定的模式，根据企业生产技术特点及内外部条件而有所不同。但是，组织架构变革的思路与章法还是能够借鉴的。 　组织架构变革应该解决好以下四个结构：职能结构，一项业务的成功运作需要多项职能共同发挥作用，因此在组织架构设计时首先应该确定企业经营到底需要哪几个职能，然后确定各职能间的比例与相互之间的关系。层次结构，即各管理层次的构成，也就是组织在纵向上需要设置几个管理层级。部门结构，即各管理部门的构成，也就是组织在横向需要设置多少部门。职权结构，即各层次、各部门在权力和责任方面的分工及相互关系。2. 企业要生存和发展，就必须不断地适应环境的变化、满足环境对组织提出的各种要求。因此，环境是决定管理者采取何种类型组织架构的一个关键因素。外部环境指企业所处的行业特征、市场特点、经济形势、政府关系及自然环境等。环境因素可以从两个方面影响组织架构的设计，即环境的复杂性和环境稳定性。外部环境对组织的职能结构、层次结构、部门结构以及职权结构都会产生影响。环境越复杂多变，组织设计就越要强调适应性，加强非程序化决策能力。这也就是为什么在这种情况下结构简单的小规模企业的适应力反而比大企业强的原因。处于高干扰性环境的组织需要减少管理层级，加强部门间的协调与部门授权，减弱组织内部的控制力。在结构上需维持一定程度的灵活与弹性，这样才能使企业更具适应性，当经济环境相对稳定时，企业追求成本效益，往往规模大，组织架构复杂。在稳定的环境中采用机械式组织架构即可应付，组织内部的规章、程序和权力层级较为明显，组织的集权化程度明显增强。3. 企业的组织架构是其实现经营战略的主要工具，不同的战略要求不同的结构。一旦战略形成，组织架构应做出相应的调整，以适应战略实施的要求。著名管理学者钱德勒指出：战略决定结构。战略选择的不同能在两个层次上影响组织的结构：不同的战略要求开展不同的业务活动，这会影响管理的职能结构；战略重点的改变，会引起组织的工作重点转变以及各部门在 组织中重要程度的改变，因此要求对各管理部门之间的关系作相应的调整。企业实行多元化战略，意味着企业的经营内容涉及到多方面业务，高度多元化的战略要求组织架构更加灵活。这就需要分权式的组织架构，这种结构是相对松散的，具有更多的不同步和灵活性。在这种组织架构下，各多元化业务之间联系相对较少，核心流程可以并行管理。这样才能从总体上推进多元化战略的实施，如事业部制。而单一经营战略或企业推行低成本战略时，就要求组织架构降低运营成本并提高整体运作效率，这时企业可选择集权度较高的组织架构，如直线职能制，这样的组织架构通常具有更多的机械性。

三、架构设计-架构设计原则？

八大原则:1、管理明确原则。即避免多头指挥和无人负责现象；2、职责权对等原则。3、有效管理幅度原则。即管理人员的直接下级人数应在一定范围内。4、灵活性原则。即能够对外部环境变化作出适应的调整和变化。5、客户导向原则。应保证组织运行有利于为客户创造价值。6、执行和监督分设原则。7、专业分工和协作的原则。即兼顾专业效率和组织目标统一性。8、精干、高效原则。在保证任务完成的前提下，做到机构精干、人员精简。

四、怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

五、大数据 架构设计

大数据架构设计的重要性

随着大数据技术的不断发展，架构设计成为了大数据领域中至关重要的一环。在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，如何有效地存储、处理和分析这些数据成为了亟待解决的问题。而架构设计则是解决这些问题的基础和关键。

在大数据架构设计中，需要考虑到数据的规模、类型、访问模式、处理需求等多个因素。通过对这些因素的综合分析，可以设计出高效、稳定、可扩展的架构。同时，架构设计还需要考虑到数据的安全性、隐私保护、容灾等方面的问题，以确保数据的安全和可靠性。

另外，大数据架构的设计也需要考虑应用场景的不同。不同行业、不同规模的企业，以及不同类型的应用程序，对于大数据的需求和应用方式也是不同的。因此，在架构设计中需要充分考虑这些差异，以便更好地满足实际需求。

总的来说，大数据架构设计是大数据技术体系的核心组成部分，是实现大数据价值的关键所在。一个优秀的架构设计不仅可以提高数据处理效率，降低成本，还可以提高系统的稳定性和可扩展性，为企业的数字化转型提供强有力的支持。

大数据架构设计的挑战与机遇

虽然大数据架构设计的重要性不言而喻，但也面临着诸多挑战和机遇。

首先，随着数据量的不断增加，对存储和处理能力的需求也在不断提高。如何选择合适的技术和工具，如何构建高效的大数据平台，成为了大数据架构设计面临的难题。

其次，数据类型的多样性和复杂性也对架构设计提出了更高的要求。不同类型的数据需要采用不同的处理方式，如何根据数据的特点进行分类和优化，成为了架构设计的重要任务。

此外，数据的安全性和隐私保护也是一大挑战。如何在保证数据安全的同时，实现数据的共享和交换，成为了大数据架构设计需要解决的重要问题。

然而，这些挑战也带来了新的机遇。随着大数据技术的不断发展和完善，越来越多的企业和组织开始重视大数据的应用和发展。这为大数据架构设计提供了更多的机会和空间。

总之，大数据架构设计是一项复杂而又重要的任务。只有通过不断的研究和实践，才能更好地应对挑战，抓住机遇，实现大数据的价值。

六、企业组织架构七大标准？

一、目标一致性原则：

组织设计以企业战略则，企业组织架构设计应因事设职。因职设人，目标和任务为主要依据。

二、分工与协作原则：

组织部门的划分、业务的归口，应兼顾专业分工及协作配合。这就要求在观念上要有整体的目标和共同奋斗的意识。在制度上应明确分J：的责任和协作的义务，在组织形式上，应将分工和协作结合起来。

三、统一领导和分级管理原则：

只有实行统一领导，才能保证组织协调；只有分级管理，才有利于发挥各级组织成员的积极性和创造性，才能保证组织高效和灵活性。

四、统一指挥的原则：

组织中指挥不统一是秩序混乱的根本原因之一。因此。任何下级不应受到一个人以上的直接领导。

五、权责相等的原则：

整个组织架构中权责应是对等的，必须严格保证组织中每一职位拥有的权利与其承担的责任相称，权责相等是发挥组织成员能力的必要条件。

六、精干实际的原则：

这一原则可以使组织成员有充分施展才能的余地，才能使组织架构具有高效率和灵活性。

七、有效管理幅度原则：

管理幅度是同管理层次相互联系、相互制约的，二者成反比例的关系，即管理幅度越大，则管理的层次越少。

七、企业大数据应用架构

企业大数据应用架构是现代企业在信息化发展中至关重要的一部分。随着互联网时代的到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇，如何有效地利用这些数据成为了企业发展的关键所在。

企业大数据应用架构的重要性

在今天的竞争激烈的商业环境下，企业需要更加精细化地了解用户需求并作出快速的决策。而这些都需要依赖企业大数据应用架构来支撑。

通过企业大数据应用架构的建设，企业可以更好地收集、存储、处理和分析海量数据，从而实现数据驱动的决策，提升企业的竞争力。

企业大数据应用架构的组成

一个完善的企业大数据应用架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展现四个主要环节。

数据采集

• 数据采集是企业大数据应用架构的第一步，通过各种传感器、设备和系统收集数据，并将数据传输至数据存储层。
• 在数据采集过程中，需要考虑数据的准确性、及时性和完整性，确保采集到的数据能够反映真实的业务情况。

数据存储

• 数据存储是企业大数据应用架构中至关重要的一环，企业需要根据数据量和数据类型选择合适的存储方案，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
• 在数据存储方面，企业还需要考虑数据的安全性、可扩展性和性能，以确保数据能够安全高效地存储和访问。

数据处理

• 数据处理是企业大数据应用架构中的核心环节，通过数据处理技术如数据清洗、数据转换、数据计算和数据建模，企业可以从海量数据中获取有价值的信息。
• 在数据处理阶段，企业需要考虑数据处理的效率和准确性，选用合适的数据处理工具和算法来提升数据处理的效率。

数据展现

• 数据展现是企业大数据应用架构中的最终环节，通过数据可视化和报表分析等手段，将处理后的数据呈现给最终用户，帮助用户更好地理解数据并作出相应的决策。
• 在数据展现方面，企业需要注重数据的设计和呈现方式，以确保数据能够清晰直观地传达给用户。

企业大数据应用架构的发展趋势

随着技术的不断进步和数据的不断增长，企业大数据应用架构也在不断演进和发展。

未来，随着人工智能、区块链等新技术的应用，企业大数据应用架构将更加智能化和自动化，帮助企业更好地管理和利用海量数据。

结语

企业大数据应用架构是企业信息化发展中的关键一环，建设和优化好企业大数据应用架构对企业的发展至关重要。

企业应该根据自身的实际情况，科学设计和实施企业大数据应用架构，不断提升数据处理能力和决策效率，实现数据驱动的业务发展。

八、企业组织架构？

企业组织结构是进行企业流程运转、部门设置及职能规划等最基本的结构依据，常见组织结构形式包括中央集权、分权、直线以及矩阵式等。

企业的组织架构就是一种决策权的划分体系以及各部门的分工协作体系。

组织架构需要根据企业总目标，把企业管理要素配置在一定的方位上，确定其活动条件，规定其活动范围，形成相对稳定的科学的管理体系。

九、企业股权架构设计的原则是怎样的？

企业股权构架设计遵循的原则：

原则一，股权架构要明晰。

首先，股东数量一定要少！一般创业初期股东就是创始人、联合创始人、投资人，尽量不要超过3个；

其次，创业企业会涉及几轮融资，以及引进资源型合伙人、管理团队持股、包括企业在成熟期会做员工股权激励。

原则二，要明确股权比例。

投资人持多少股一定要明确得非常清楚，并且要有一个对公司有掌控权利的“带头大哥”！

原则三，股东之间的资源互补。

初创时，股东之间的优势不要太过于相似。如果两个股东之间的优势过于相似的话，很有可能在公司发展中出现分歧，甚至另起炉灶以相同的商业模式互相竞争。

原则四，股东之间要信任合作。

这是初创企业非常重要的一点！初创企业前期没有过多的资本，每个股东相互信任、各司其职，利用自己的优势资源，对公司作出贡献，才能推动企业飞速发展。

怎样有效分配股权比例

如何有效分配股权比例，也有四个基本的原则。即评估初创期资金的重要性、保证CEO有较大股权比例、依据合伙人优势及实际贡献、确保股权要有明显梯次感。

首先，评估初创期资金的重要性。企业初创时，资金虽然重要，但找到合适的投资人不可忽视。投资人对创始合伙人人力资本的认可、对项目的认可、对公司的未来认可，并明确CEO才是对公司作出巨大贡献的人，必须占对公司有绝对控制权的股份比例。所以，创业初期一定要评估资金的重要性，不能说“为了把这个项目做起来，多少股份我都给”。

其次，保证CEO有较大的股份比例。企业发展过程中，需要融资，资本方会考察CEO对企业是否有绝对的控制权，核心团队是否持股，有控制权的CEO和稳定的团队才能保证企业的快速前行。

第三，对其他的合伙人要根据他的优势、贡献，给予相应的股份比例。前文提到过，合伙人之间要资源互补、各司其职，且合伙人获得股权也是有一定的对价的。

第四，确保股权要有明显的梯次感。一定要有大股东、相对比例较大的股东、小股东这样一些身份，才能保证企业相互平衡、相互制约，才是创业企业相对良性的股权比例。

初创企业股权比例大致有这样的分配原则：创始人在50%—60%之间，联合创始人在20%—30%之间，期权池在10%—20%之间。而企业成立之初，建议创始人的股份在80%左右比较合适，因为在接下来的VC 、A轮、B轮、C轮融资，会涉及到稀释股权，初创期较大的股权比例才能保证企业在多次融资后保持相对的控股权。

十、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。