数据中台建设是气象业务的基石

早就想聊聊这个话题，感觉说多重要都不过分！按理说我们气象部门的数据存储、处理和应用相比其他行业具有先天优势，无论观测还是预报，每天能够产生海量数据，并且有规范的数据格式和先进的数据存储设备。可这么多的数据，大都是死数据，并没有充分用起来，或者利用率很低，根本没有发挥出气象大数据的应有价值。我觉得之所以出现这种问题，是我们并没有重视气象大数据的价值，或者是没有找到更好的办法去进行数据价值的转化。应该说是先有大数据，再有云计算，然后才是现在的人工智能，气象业务信息化的发展也在追随这样的发展路径，但其实第一步我们就没有走好！让数据活起来，让业务上云，让人工智能渗透到气象业务中，并不只是喊喊口号而已！尤其是现在气象部门也处在数字化转型的进程中，要进行业务转型和业务创新，首先要把气象大数据用好，找到并挖掘出气象数据的价值所在。因为数字化转型的目的与核心就是为了实现业务的转型、创新与增长，数据和基于数据的数字化技术就是我们的基石。

说到这里，不得不提数据中台了！关于中台的话题我在《中台战略与气象业务系统建设之经验分享》一文中讨论过了，他的重要性不言而喻。实施中台落地首先要考虑的就是数据中台，其次是业务中台。数据是业务的支撑，业务又产生数据，可以说气象业务要适应新时代的发展要求，对气象数据的挖掘能力一定程度上将决定我们气象的服务水平。相信很多的气象部门，从中央到地方，都在积极融入数字化转型的浪潮，也都在尝试中台战略在提升气象服务能力上的落地实践。在这里简单说明一下，我们气象部门为什么要进行数字化转型呢？我的理解是这样的：当前我们的气象业务发展僵化，不断的重复建设，陷入“系统烟囱”与“数据孤岛”的信息化困境之中，缺乏创新，无法适应互联网时代的发展要求等等一些列问题，严重阻碍气象业务的发展。近期我的推文中讨论过数字化转型、中台战略、微服务架构等等，应该说都是为了解决业务转型、创新以及业务增长问题，他们都是一脉相承的。今天所讨论的气象数据中台建设也是数字化转型领域的一个具体实例。数据驱动业务增长，所以数字化转型是基于对业务数据的充分而高效运用，及时洞悉内外环境变化并快速响应。回归主题，在气象服务过程中，各业务部门基于发展需要都会提出大量的数据需求，并且在数据质量、数据共享、实时化方面的要求越来越高。可以说，各业务部门对加快数据中台建设有很强的诉求，都希望有一个强大的数据中台，从而赋能于我们的气象业务，去快速响应气象服务需求。

我并不是一个专业的IT架构师，更多的思考是来源于气象业务需求，但我觉得要做好数据中台的首要任务就是要设计好数据中台架构，这将直接决定数据中台建成之后的服务能力。我曾经在《微服务架构在气象业务系统建设之经验分享》中聊过架构师的作用，并且越来越觉得架构师在我们气象业务数字化转型进程中的关键作用。建造大厦之前都会有设计师对大厦的结构进行精心设计，并且一遍一遍的论证、评审，最终形成结构图纸，描绘出大厦的建设蓝图。对于气象数据中台这种要依靠各种电子设备和软件完成搭建的能力大厦，同样也需要架构师的精心设计并且需要IT、气象两个领域的专家进行充分的论证与评审之后才能开工建设。气象数据中台是为气象业务而服务的，架构设计上要从两个方向上考虑：一是要面向气象业务的过去要解决的问题。我们总在提业务重构，重构并不是丢掉过去的业务，而是为让过去就存在的业务进入新的业务流程并提质增效。这个过程的核心任务是规范和标准，让整个气象数据链路更清晰更标准，并且推动这套标准在现有气象业务中落地应用；二是要面向气象业务的未来要解决的问题，也就是说这个气象数据中台能够为今后的气象业务提供什么样的驱动力。这个过程要考虑以什么样的形式为业务提供数据服务，技术研发团队应该选择什么样的组织模式，数据服务和气象业务之间应该采用什么技术实现安全高效！如果将整个数据中台的能力大厦分层建设，我觉得至少需要四个层次【非架构师专业，如有不妥之处请见谅并指正，感谢！】第一层是基础设施层，这里面主要包含资源环境和工具平台两部分。资源环境就是大数据集群、容器化环境（或虚拟机环境）、网络设备等；工具平台主要是一些离线、实时、算法等开发能力的大数据、云计算的开发环境；第二层是数据层，包含数据中心、标准化数据仓库或数据湖、数据地图、统一的标准体系、数据安全中心和数据流程监控的数据质量管理中心；第三层是服务层，包含不同层级数据服务API，任务调度以及能够面向不同业务应用人群的服务能力。比如RPC框架、服务发现等；第四层是产品层，针对气象核心业务而搭建的数据产品，实现业务部门对数据产品需求的快速反应。

关于中台落地的技术实现我也在不断的学习和理解中，希望有兴趣的读者加入进来共同讨论与分享。今天先聊到这儿，感谢您的阅读！