数据中台典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述：
一、数据采集层
数据采集层作为数据中台的基础，主要负责获取各种数据源。这些数据源既可以源自公司内部的业务系统，像 ERP、CRM 系统等，也可以是外部的数据接口，例如第三方 API、社交媒体数据接口，乃至物联网设备的数据。
在这一层中，运用高效的数据采集工具和技术是核心要点，常见的工具涵盖 ETL（提取、转换、加载）工具、实时数据采集系统以及日志采集工具等。为保证数据的完整性与准确性，数据采集层需设计数据校验机制，能够自动检测并修复数据里的错误。另外，数据采集层还应支持多种数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
ETL工具是数据采集层的重要组成。它能够将数据从多个源系统中提取出来，通过转换处理数据后，将数据加载到数据存储层中。常见的ETL工具包括Informatica、FineDataLink等。这些工具通常具有高效的处理性能和灵活的转换规则，能够应对复杂的数据处理需求。
二、数据存储层
数据存储层在数据中台当中处于核心地位，主要负责对从数据采集层获取到的数据进行存储。这一层必须具备高效的存储能力与灵活的数据管理功能，从而满足海量数据的存储需求。常见的存储技术有关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等。
关系型数据库是一种十分常见的数据存储技术，适用于结构化数据的存储。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。关系型数据库拥有成熟的事务管理和数据一致性保障机制，在需要高度数据一致性的应用场景中较为适用。
NoSQL数据库适合用来存储半结构化和非结构化数据，比如文档数据库、键值数据库、列族数据库等。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。NoSQL数据库具有高扩展性和灵活的数据模型，在需要高并发以及海量数据存储的应用场景中表现出色。
分布式文件系统适用于存储大规模的非结构化数据，例如文本文件、图片、视频等。常见的分布式文件系统有HDFS、Ceph等。分布式文件系统能够提供高可靠性和高可用性的存储服务，在需要进行大规模数据存储和处理的应用场景中发挥重要作用。
三、数据处理层
数据处理层在数据中台里起着关键作用，主要承担对数据的清洗、转换和计算工作，以此来保证数据的质量和一致性。这一层必须具备高效的数据处理能力以及灵活可变的数据转换规则，从而满足复杂的数据处理要求。常见的数据处理技术包含数据清洗工具、数据转换工具以及数据计算引擎等。 数据计算引擎作为数据处理层的核心要素，负责对数据进行复杂的运算和分析。
常见的数据计算引擎有 Apache Spark、Apache Flink 等。这些计算引擎拥有高效的分布式计算能力和灵活的计算模式，能够应对大规模数据的处理和分析需求。 数据清洗工具是数据处理层的重要组成部分，其任务是对原始数据进行清洗和处理，确保数据的质量和一致性。常见的数据清洗工具包括 OpenRefine、Trifacta 等。这些工具一般具有强大的数据处理能力和灵活的清洗规则，能够自动检测并修正数据中的错误。
数据转换工具也是关键组成部分之一，负责将数据从一种格式转变为另一种格式，以便后续的处理和分析。常见的数据转换工具有 Apache Nifi、Talend 等。这些工具通常具备高效的处理性能和灵活的转换规则，能够应对复杂的数据转换需求。
四、数据服务层
数据服务层在数据中台当中占据重要地位，主要负责以 API、数据接口等方式将处理后的的数据提供给外部系统。这一层需要拥有高效的数据服务能力以及灵活地设计数据接口，从而满足多元化的数据服务需求。常见的数据服务技术包含 RESTful API、GraphQL、数据服务平台等。
RESTful API 是数据服务层里一种极为常见的数据接口设计方式，适用于提供标准化的数据服务。它具备简单、灵活且易于拓展的特性，能够支持多种数据格式与传输协议，在对高并发和高可用性有要求的数据服务场景中十分适用。
GraphQL 则是另一种常见的数据接口设计方式，适用于提供具有灵活性的数据查询与操作服务。它有着强大的查询语言以及灵活的数据模型，能够支撑复杂的数据查询和操作需求，适用于需要定制化数据服务的应用场景。
数据服务平台也是数据服务层的重要组成部分，负责对数据服务进行管理和提供。常见的数据服务平台有 FineBI、DataHub 等。这些平台通常具有高效的数据服务能力以及灵活的数据接口设计，能够满足多种数据服务需求，并且还提供丰富的数据管理和监控功能。
五、数据应用层
数据应用层是数据中台的最终指向目的，其职责是基于中台的数据开展各种应用开发。这一层需要具备丰富的数据应用功能以及灵活的应用开发能力，以迎合多样化的数据应用需求。常见的数据应用涵盖数据分析、业务报表、智能推荐等。
数据分析是数据应用层的重要构成部分，将对数据进行深入剖析和挖掘，从而找出数据中的规律与趋势。常见的数据分析工具包括 FineBI、Tableau、Power BI 等。这些工具一般具有强大的数据分析能力和灵活的分析模型，能够支持多种数据分析需求。
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