云计算作为一种新兴的商业模式和基础设施方案，正在逐步改变企业的信息化路径和数据处理方式。而在数据处理方面，过去的数据仓库往往处理速度较慢、成本较高，已经难以满足企业在数据洞察、业务分析、应用创新等现代化需求。而数据作坊的出现，则为企业在数据处理方面带来了全新的思路和解决方案。
	
那么，什么是数据作坊呢？简单来讲，数据作坊是企业构建完整数据生态系统的重要环节，是现代化信息化战略的一部分。它通过将数据收集、管理、加工、分析、应用等多个环节有机结合，构建起全新的数据处理体系，改变传统数据处理方式，为企业提供更加高效、灵活、可靠的数据服务。
	
而面向云计算的数据作坊，则将数据作坊概念和云计算技术有效结合，构建出了更加高效、便捷的数据处理体系。
	
面向云计算的数据作坊体系架构
	
在面向云计算的数据作坊中，实现一套稳定、高效、可靠的数据处理服务体系，需要有一个完善的体系架构作支撑，下面就对这个体系架构做简要介绍：
	
数据采集层：数据采集是数据作坊中的第一步，也是最重要的一步，这一层负责从业务系统、数据仓库、日志、互联网等数据源收集数据，并将其传输至数据处理层。
		
数据处理层：数据处理层是数据作坊的核心，其主要任务是对采集到的数据进行清洗、转换、融合、分析处理等操作，形成可供用户分析查看、机器学习、人工智能等多种应用的数据池。
		
数据展示层：数据展示层主要负责将数据处理层产生的数据呈现给用户，并允许用户进行自主的查询、分析、可视化等操作，形成高质量的报表、图表等分析结果。
		
数据治理层：数据治理层主要负责对数据作坊进行监管和管理，确保数据质量、数据安全、数据合规等方面的问题得到有效控制。该层还需要负责数据政策、制度等方面的制定和执行。
	
面向云计算的数据作坊实现
	
面向云计算的数据作坊实现需要依托云计算技术，支持弹性扩缩、资源自动管理、服务高可用等多种特性，下面介绍数据作坊实现的详细流程：
	
平台选择：云计算平台的选择是数据作坊实现的核心问题，不同的平台在功能、性能、价格、服务等方面具有明显差异。
		
环境搭建：环境搭建是数据作坊实现的关键步骤，需要准确评估处理数据的量和速度，并根据实际情况选择适合的硬件及软件环境。
		
数据集成：数据集成是将不同数据源的数据汇聚到一个统一的数据池中，为数据处理提供充足的数据源。
		
ETL：ETL是数据处理流程中的一环，包括数据抽取、数据转换和数据加载，是从不同数据源中提取数据到另一目标库中的过程。
		
数据处理：数据处理是数据作坊的核心部分，包括数据清洗、数据融合、数据挖掘、数据分析等多个环节。
		
数据展示：数据处理后，需要将结果以可视化的形式呈现给用户，满足用户的需求。
		
数据治理：数据治理是保证数据作坊稳定性、可靠性和准确性的基础保障，需要确保数据的安全、合规与质量。
	
综上可以看出，面向云计算的数据作坊是企业信息化转型的必要环节和重要实现之一，通过高效、可靠的数据集成和处理，为企业获得更多核心数据洞察、深度分析和创新应用的机会。