現如今進入大數據時代，很多企業都開始或多或少的利用大數據所產生的價值。對於企業來說，大數據能夠起到的角色和分量因企業本身而異。但是有一點可以肯定的是，大多數企業尤其是依靠數據或網際網路興起的產業一定是需要趕上大數據這一趟高鐵，否則就可能被時代拋棄或錯失商機。大數據的應用案例不少，也有很多企業很好的利用了大數據並創造了商業價值，比如很多轉型的傳統巨頭或是依託大數據建立的雲服務企業等等。而很多人在大數據的實施上其實是存疑的，好在市面上有諸如DataFocus、Power BI等大數據智能分析產品能夠幫助企業快速分析大數據並進行決策。但是對於理念上或知識上來說，很多人仍然會想要去了解和深入探索，那麼本次我們就為大家分享大數據服務化中臺。
我們以某知名的大數據增值服務商為例。服務化中臺一般分為業務中臺、數據中臺和監控中臺。而下面會細分為五項，從支撐層開始，一直到數據層、管控層、分析層最後是應用層。首先是支撐層，很多會有大數據組件管理中心，包含內存資料庫、搜尋引擎、列式資料庫、語義分析平臺、ETL工具等。然後是數據層，一般分為大數據倉庫和數據源。大數據倉庫包含原始資料庫到數據處理一直到標準資料庫。數據源也有很多，比如基礎數據、業務數據、網際網路數據和其他。那麼到了管控層，就是各個管控中心了，包含數據中心、安全中心、監控中心、服務中心和管理中心。接下來是分析層，有主題庫、分析庫和專題庫，一般互為連結相輔相成。最後就是我們熟悉的應用層，比如類似於政府數據開放平臺、企業內部數據共享門戶等等。
所以其實很多BI工具，比如DataFocus、Power BI等，都讓用戶直接面對應用層，剩下的由軟體本身的算法或其他來處理，關鍵就是減少用戶的使用成本。
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