阿里集团大数据建设OneData体系

数据中台最核心的是OneData体系。

这个体系实质上是一个数据管理体系，包括全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控、数据资产管理工具等。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据中台是一个数据集成平台，它不仅仅是为数据分析挖掘而建，它更重要的功能是作为各个业务的数据源，为业务系统提供数据和计算服务。

数据中台的本质就是“数据仓库+数据服务中间件”。

中台构建这种服务时是考虑到可复用性的，每个服务就像一块积木，可以随意组合，非常灵活，有些个性化的需求在前台解决，这样就避免了重复建设，既省时、省力，又省钱。

在二战时期，美军是以庞大的军队为单位作战；到了越战时，以营为单位作战；到了中东战斗的时候，以7人或者11人的极小班排去作战，这就是今天具备最强核心竞争力和打击能力的组织。

而美军之所以能灵活作战，敢放这么小的团队到前方，是因为有非常强的中台能力，这些能力包括战斗直升机、舰炮远程支援、战术导弹系统、战斗机支援体系等，这些能力能支持小团队快速做判断，并且引领整个炮火覆盖和定点清除。

而对比今天多变的市场竞争环境，企业也正在寻找像美军一样具备创新性、灵活性的中台能力。

今天我们就从以下几个方面来说说数据中台：1.数据中台产生的历史背景2.数据中台对企业有什么价值3.到底什么是数据中台4.数据中台与数据库、数据湖和BI有什么区别5.企业搭建数据中台需要注意什么6.企业如何使用数据中台一、数据中台产生的历史背景数据从软件诞生的那一天开始就存在，但是，数据并不是第一天就被存储和利用的。

在信息化时代，企业早期通过流程来进行生产和管理，流程是预先设计好的，然后在设计好的流程中产生了数据。

比如现在销售部门依赖于CRM（客户关系管理平台），售后部门主要看客服系统，市场营销部门关心微信平台，数据分析团队使用各类数据分析工具…在这个过程中，各个企业分别都在用不同的方式来尽可能的利用数据产生的价值。

编辑导语：上篇文章中作者介绍了关于，建立用户画像分两侧来进行，用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧；本文作者分享了关于几大企业里关于ID体系建设的分析，我们一起来看一下。

在《》梳理完标签画像体系的业务需求后，索隆开始了对画像体系的整体设计，其中首要遇到的就是用户ID体系的打通相关的问题。

公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？接下来我们来看看索隆通过对界内科技巨头：阿里、网易、美团、58的调研分析，来一步步建立自己公司的ID-Mapping体系的过程。

阿里巴巴作为一家包含多条业务线的公司，如电商、金融、广告、文化、教育、娱乐、设备和社交等领域，数据区域包含国内、国外；数据场景包含线上的人货场钱、线下的人货场钱位置等数据，以及物流、用餐、咨询、影视、出行、阅读、音乐和健康等相关数据。

ID类型包含phone、PC cookie、IMEI与IDFA、淘宝账户、支付宝账户、邮箱等。

而对于每个BU来说，他们知道的只是这个客户的片面属性，在开展营销活动时，只是针对一个手机号或一个邮箱做营销，但背后不能识别出来一个自然人、一个公司。

为打破数据孤岛，创造更大的数据价值，阿里使用OneData作为核心方法论。

OneData体系包含：OneID基于超强ID识别技术链接数据，高效生产标签；业务驱动技术价值化，消除数据孤岛，提升数据质量，提升数据价值；而ID的打通，必须有ID-ID之间的两两映射打通关系，通过ID映射关系表，才能将多种ID之间的关联打通，完全孤立的两种ID是无法打通的。

打通整个ID体系，看似简单，实则计算复杂，计算量非常大；假如某种对象有数亿个个体，每个个体又有数十种不同的ID标识，任意两种ID之间都有可能打通关系，想要完成这类对象的所有个体ID打通需要数亿次计算，一般的机器甚至大数据集群都无法完成。

大数据领域中的ID-Mapping技术就是用机器学习算法类来取代野蛮计算，解决对象数据打通的问题；基于输入的ID关系对，利用机器学习算法做稳定性和收敛性计算，输出关系稳定的ID关系对，并生成一个UID作为唯一识别该对象的标识码。

OneData体系架构建设方案随着信息化的快速发展，数据已经成为企业最为重要的资产之一。

为了更好地管理和利用企业数据，许多企业开始建设数据体系架构，其中，OneData体系架构以其完善的构架和便捷的管理方式备受青睐。

本文将分步骤介绍OneData体系架构的建设方案。

第一步，确定数据管理目标。

了解企业的业务流程、数据流动的方式以及数据管理的瓶颈问题等，明确企业所需的数据管理目标，建立适合企业的数据管理模型，制定相应的数据管理策略。

第二步，组织数据资源。

对企业所有的数据进行分类和整理，建立数据目录，对数据进行细致的描述和分类管理，将数据资源整合、归纳、标准化和优化，达到规范、便捷和高效的管理目的。

第三步，建立数据安全管理规范。

数据安全是企业数据管理的基础，要建立一套科学的数据安全管理规范，以保护企业重要数据的安全性、完整性和可用性，同时降低数据安全风险。

第四步，构建数据应用支撑平台。

数据应用是数据管理的重要方向，要完善应用架构，保证应用功能的合理性、安全性和易用性，建立一个集数据管理、数据分析、数据挖掘、数据展示于一体的应用支撑平台，提高数据应用的效率和准确性。

第五步，推行数据治理体系。

数据是企业的重要资产和资源，为了更好地维护和利用数据，要建立数据治理体系，把数据管理整个过程分解为不同的环节，精细化管理，确保数据管理的透明度、合规性、高质量性和长期可用性。

总之，建立OneData体系架构是企业数据管理效率提高的必由之路，循序渐进地实施上述五步方案，将有助于企业数据管理体系的完善，进一步提升企业数据管理的质量和效率。

One  D ata前台业务DWODPS，ADS统一的大数据技术平台数据共享算法共享知识共享数据安全数据质量数据标准运营管理生态建设统一的数据仓库公共数据产品和数据服务金融营销信用安全风控客服物流搜索…成本管理DWODPS，ADS统一的大数据技术平台数据共享算法共享知识共享数据安全数据质量数据标准运营管理生态建设统一的数据仓库公共数据产品和数据服务成本管理④生态①存②通数据孤岛ODPS1 2 3统一平台，数据大集中资源共享，弹性分配数据隔离，分权管理集群1集群2集群n飞天：一台计算机ODPS：一个计算引擎按需弹性分配的计算资源大池数据共享12数据整合One  Data公共数据服务One  Service 如何打通多个业务数据？关系网部门1部门3部门5络部门2部门4……集群1集群2集群n飞天：一台计算机ODPS：一个计算引擎One  D ata：一个数据仓库One  S ervice：公共数据服务人群画像特征工程关系库行为库……全局元数据管理，全链路血缘跟踪账号，权限，计量数据业务金融营销安全物流信用……数据加工数据仓库数据加工流水线EDW ADMCDM 模型运算决策引擎算法部署模型决策访问接口模型结果在线系统金融业务贷款保险理财共建共享的数据社区发布检索申请授权使用知识数据算法程序数据资产运营管理数据质量数据安全数据标准成本管理。

onedata数据治理方法论OneData数据治理方法论数据治理是指对企业内部的数据进行规范、管理和优化的一种方法。

随着数据量的爆炸式增长和数据应用的日益普及，数据治理成为了企业不可或缺的一环。

在数据治理过程中，OneData数据治理方法论被广泛应用。

本文将介绍OneData数据治理方法论的基本概念、核心原则和方法步骤。

一、基本概念OneData数据治理方法论是由一家专注于数据管理和数据治理的公司提出的，旨在帮助企业高效、合规地管理数据资源。

OneData数据治理方法论强调数据的一致性、完整性、准确性和安全性，通过建立数据治理组织、制定数据治理策略和实施数据治理流程来实现这些目标。

二、核心原则OneData数据治理方法论的核心原则包括数据所有权、数据定义、数据访问控制和数据质量管理。

1. 数据所有权：明确数据的所有者和使用者，建立数据治理组织和相关的决策机制。

只有明晰的数据所有权和责任分配，才能保证数据的有效管理和使用。

2. 数据定义：建立统一的数据定义和数据词典，确保不同部门之间对于数据的理解和使用是一致的。

通过统一的数据定义，可以避免数据使用中的歧义和误解，提高数据的一致性和准确性。

3. 数据访问控制：建立数据访问权限管理机制，确保数据的安全和隐私。

根据不同的角色和职责，对不同的用户进行权限控制，保护敏感数据的安全性，防止数据泄露和滥用。

4. 数据质量管理：建立数据质量评估和监控机制，持续提高数据的质量。

通过数据清洗、数据验证和数据纠错等手段，确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的可信度和可用性。

三、方法步骤OneData数据治理方法论的实施包括四个步骤：规划、建设、运行和优化。

1. 规划阶段：确定数据治理的目标和战略，制定数据治理的路线图和计划。

在规划阶段，需要明确数据治理的范围和目标，明确数据治理的组织结构和职责，制定数据治理的策略和指导原则。

2. 建设阶段：搭建数据治理的组织和流程，建立数据治理的基础设施和工具。

⼤数据：阿⾥数据整合及管理体系OneData⾯对爆炸式增长的数据，如何建设⾼效的数据模型和体系，对这些数据进⾏有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不⼀致性，保证数据的规范性，⼀直是⼤数据系统建设不断追求的⽅向。

数据仓库模型实施过程：1. ⾸先，在建设⼤数据数据仓库时，要进⾏充分的业务调研和需求分析。

这是数据仓库建设的基⽯，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功；2. 其次，进⾏数据总体架构设计，主要根据数据域对数据进⾏划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象出业务过程和维度；3. 再次，对报表抽象整理出相关指标体系，使⽤ OneData ⼯具完成指标规范定义和模型设计；4. 最后，代码研发和运维；⼀、概述阿⾥⼤数据建设⽅法论的核⼼：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理化、可追溯、可规避重复建设；1、定位及价值建设统⼀的，规范的数据接⼊层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿⾥的⼤数据系统建设，即数据公共层建设。

提供标准化的（Standard）、共享的（Shared）、数据服务（Service）能⼒，降低数据互通成本，释放计算、存储、⼈⼒等资源，以消除业务和技术之痛；2、体系架构业务板块：根据业务属性，将业务划分出⼏个相对独⽴的板块，使业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩；规范定义：结合⾏业的数据仓库建设经验和阿⾥数据⾃⾝特点，设计出的⼀套数据规范命名体系，规范定义将会被⽤在模型设计中；模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建⼀致性的维度和事实（进⾏规范定义），同时，在落地表模型时，基于阿⾥⾃⾝业务特点，设计⼀套规范命名体系；⼆、规范定义规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、定量/原⼦指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派⽣指标。

1、名词术语数据域：指⾯向业务分析，将业务过程或维度进⾏抽象的集合。

数据中台实战（二）：基于阿里OneData的数据指标管理体系本文将通过具体案例来介绍OneData的实施流程，继而介绍阿里OneData数据体系中数据指标的管理和数据模型的设计，最后再为大家讲数据看板的设计。

上一篇文章讲了《数据中台实战（一）：以B2B点电商为例谈谈产品经理下的数据埋点》，本文我们先以一个例子实战介绍OneData 实施流程。

接着再讲阿里OneData数据体系中数据指标的管理、数据模型的设计。

最后讲一下数据产品中，数据看板的设计。

全是实战干货，看完本文你就会知道数据中台最核心的内容。

阿里OneData实施过程实战比如当时我们运营提了一个比较有指导意义的数据指标叫爆款率，我们以爆款率为例先说一下OneData每个步骤实施的流程和涉及的角色。

第一步：要确定指标的业务口径业务口径应该由数据中台的产品经理主导，找到提出该指标的运营负责人沟通。

首先要问清楚指标是怎么定义的，比如运营说爆款率的定义分子是是专场中商品销售件数超过20件的商品数，分母是专场内的总商品数（专场如上图所示，商品会放在运营人员组的一个一个专场里面）。

这里面有几个坑：1. 这个20件可能是运营拍脑袋定义的数据，这时要协调我们的数据数据分析师看下历史专场销售件数的分布找出最合理的值，然后和运营基于数据再一起定义最终的阈值。

如果历史数据专场销售件数大部分都远远超过20件那么这个指标就所有的专场都是爆款专场，就没什么意义了。

2. 商品的销售件数超过20件，其中有一个十分有争议的字眼那就是销售，怎么定义销售？是下单就算，还是支付才算？考虑不考虑退款？如果考虑退款是发起退款就算还是退款实际发生后再算？其实是有很多问题要考虑的。

最终和运营确定为该专场支付后的商品件数除以专场商品的总件数。

3. 销售的商品件数是按商品销售的件数还是按照商品下SKU的销售件数，这个是要搞清楚的，可能运营不关心这个事，但是影响到模型的设计。

处理完这些坑后关于指标的定义还需要问这几个问题。

OneData建设探索与实践之路背景随着业务的发展，频繁迭代和跨部门的垂直业务单元变得越来越多。

但由于缺乏前期规划，导致后期数仓出现了严重的数据质量问题，这给数据治理工作带来了很大的挑战。

在数据仓库建设过程中，我们总结的问题包括如下几点：•缺乏统一的业务和技术标准，如：开发规范、指标口径和交付标准不统一。

•缺乏有效统一的数据质量监控，如：列值信息不完整和不准确，SLA时效无法保障等。

•业务知识体系散乱不集中，导致不同研发人员对业务理解存在较大的偏差，造成产品的开发成本显著增加。

•数据架构不合理，主要体现在数据层之间的分工不明显，缺乏一致的基础数据层，缺失统一维度和指标管理。

目标在现有大数据平台的基础上，借鉴业界成熟OneData方法论，构建合理的数据体系架构、数据规范、模型标准和开发模式，以保障数据快速支撑不断变化的业务并驱动业务的发展，最终形成我们自己的OneData理论体系与实践体系。

OneData探索OneData：行业经验在数据建设方面，阿里巴巴提出了一种OneData标准，如图-1所示：图1 OneData标准OneData：我们的思考他山之石，可以攻玉。

我们结合实际情况和业界经验，进行了如下思考：1. 对阿里巴巴OneData的思考•整个OneData体系覆盖范围广，包含数据规范定义体系、数据模型规范设计、ETL规范研发以及支撑整个体系从方法到实施的工具体系。

•实施周期较长，人力投入成本较高。

•推广落地的工作比较依赖工具。

2. 对现有实际的思考•现阶段工具保障方面偏弱，人力比较缺乏。

•现有开发流程不能全部推翻。

经过综合考量，我们发现直接全盘复用他人经验是不合理的。

那我们如何定义自己的OneData，即能在达到目标的前提下，又能避免上述的难题呢？OneData：我们的想法首先，结合行业经验，自身阶段的实践及以往的数仓经验，我们预先定义了OneData核心思想与OneData核心特点。

OneData核心思想：从设计、开发、部署和使用层面，避免重复建设和指标冗余建设，从而保障数据口径的规范和统一，最终实现数据资产全链路关联、提供标准数据输出以及建立统一的数据公共层。

阿里onedata指标体系
阿里onedata指标体系是阿里巴巴集团旗下的一款数据分析与决策支持工具，
它的设计目的是为企业提供全面的数据指标体系，帮助企业管理者更好地进行数据分析与决策。

阿里onedata指标体系通过提供一系列的数据指标，能够帮助企业管理者全面
了解企业的经营状况，并提供参考依据来进行决策。

这些指标包括但不限于销售额、利润率、库存周转率、客户满意度等。

通过对实时数据的监控和分析，阿里onedata指标体系能够帮助企业在经营过程中发现问题、优化流程，并制定相应的
决策措施。

阿里onedata指标体系的设计思想是简单易用且高效。

它提供了直观的数据展
示方式，以图表、表格等形式呈现数据，让使用者能够快速洞察数据背后的现象和趋势。

同时，它支持个性化的定制，使用者可以根据自身的需求选择适合自己的指标，对数据进行深度分析。

阿里onedata指标体系还具备数据共享的功能。

它可以将企业内部不同部门的
数据整合在一起，打破信息孤岛，实现企业内部数据的共享与协作。

这有助于企业管理者更全面地了解企业各个方面的情况，为决策提供更加准确的数据支持。

总体来说，阿里onedata指标体系是一个功能强大、易用性好的数据分析与决
策支持工具。

它通过提供全面的数据指标和直观的数据展示方式，帮助企业管理者更好地进行数据分析和决策，进而提升企业的经营效率和竞争力。

阿⾥OneData构建数据指标体系数据指标来辅助业务决策GMV、⽇活⽤户、⽉活⽤户、PV、UV、页⾯停留时长OneData指标规范以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，定义业务域、数据域、业务过程、度量/原⼦指标、维度、维度属性、修饰词、修饰类型、时间周期、派⽣指标等。

业务域：⽐数据域更⾼维度的业务划分⽅法，适⽤于特别庞⼤的业务系统，且业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩。

例如⽤车业务板块包含乘客端、司机端，电商业务板块包含商城、返利模块。

业务过程：业务过程可以概括为⼀个个不可拆分的⾏为事件，如下单、⽀付、评价等业务过程/事件。

这⾥的事件跟埋点的事件类似，详情可查看业务域倒还能理解，简单来说就是对不同业务的分类；业务过程也容易理解，相当于画业务流程图数据域：是联系较为紧密的数据主题的集合，是对业务对象⾼度概括的概念层归类，⽬的是便于数据管理与应⽤。

简⽽⾔之，数据域就类似于我们电脑桌⾯要建⽴不同的⽂件夹来存储数据，这些个⽂件夹名就是数据域。

维度：是度量的环境，⽤来反映业务的⼀类属性，这类属性的集合构成⼀个维度，可以从who-where-when-what层⾯来看。

维度属性：维度属性⾪属于维度，相当于维度的具体说明，如⽤户维度中性别为男、⼥。

修饰词：指除了统计维度以外指标的业务场景。

修饰类型：对修饰词的抽象划分。

简⽽⾔之，维度和修饰都可以理解为原⼦指标的⼀些限定条件，懂sql的会更好理解⼀些，⼀般是写sql时，放在where语句后边的。

度量/原⼦指标：原⼦指标和度量含义相同，某⼀业务⾏为事件下的度量，是业务定义中不可拆分的指标，如注册数。

时间周期：⽤来明确数据统计的时间范围或是时间点，如最近30天、⾃然周、截⾄当⽇等。

指标类型：包含原⼦指标、派⽣指标。

原⼦指标 = ⾏为事件+度量派⽣指标 = ⼀个原⼦指标+多个修饰词+时间周期例如：原⼦指标=完单量，派⽣指标=近⼀周iOS乘客完单量，包含时间周期=近⼀周，修饰词=iOS，维度=乘客，原⼦指标=完单量。

数据中台（⽅法论篇）从上⼀篇⽂章我们知道数据中台是什么，解决什么问题，有什么价值，要做些什么，接下来我们去了解下通过什么⽅法来指导实施数据中台。

数据中台既不是⼀项技术，也不是⼀款产品，⽽是⼀套⽅法论，或者说是企业的⼀套战略，其本质是企业运营思路和模式的转变。

数据中台并不是购买⼀套产品就能实现的，成功的数据中台战略的实施不仅需要⼯具和产品的⽀持，更需要公司架构和流程层⾯的配合。

数据中台建设过程本⾝需要⼀整套的⽅法论来指导，包括实施路线、技术架构、组织⽅式、⼈员协作等各个⽅⾯的指导⽅针。

这⼀套⽅法论的核⼼原则是：业务驱动，使⽤可衡量的成果激发⾃主积极性；敏捷式的实施和迭代，快速落地和见效；强调规范的制定和⼯具的使⽤，可持续发展。

数据中台本质上是符合⼀定规范的⼤数据平台和数据仓库体系。

这些规范总结为OneID、OneModel、OneService、TotalPlatform和TotalInsight。

建设符合这些规范的数据中台，最重要的是建设时遵循⼀个合理的⽅法论，采⽤⼀个合理的体系架构。

在⽅法论中，最主要的思想是业务驱动，数据赋能，快速落地，⼩步快跑。

在说数据⽅法论之前，我们看看阿⾥巴巴的数据中台。

阿⾥数据中台OneData1.阿⾥数据中台从阿⾥巴巴数据中台全景图中我们看到，阿⾥的数据中台主要由四个部分组成：数据资产管理IPaaS、数据中台DaaS、数据研发平台IPaaS、计算与存储平台IaaS。

（1）数据资产管理IPaaS数据资产管理其核⼼是基于元数据管理技术实现数据资产的“可看、可找、可⽤”，主要提供资产地图、资产分析、资产管理、资产应⽤、资产运营等功能。

通过数据地图让数据管理和使⽤者，清楚的知道企业都有哪些数据，这些数据存在什么地⽅，数据被谁管理，如何获取等等；资产分析是利⽤BI技术对数据资产进⾏统计分析，并提供可视化服务，例如：按主题、类型的统计数据资产数量、数据资产的质量和数据资产的使⽤情况等；资产管理可以理解为对元数据的管理，包括元数据的增删改查；资产应⽤可以理解为通过元数据管理提升数据资产的利⽤率，⽐如：数据资产的热度分析、全链分析、影响分析等；⽽资产运营严格意义上说不能是⼀个功能，⽽是为了提升数据资产质量和使⽤效率的⼀系列措施，可能涉及组织、制度、绩效考核等等⽅⾯。

DataWorks价值主张提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索产品定义DataWorks（数据工场）是一个具备全栈数据研发能力（数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建）的大数据平台产品定位Dataworks 定位为大数据开发平台，ETL、数据仓库建设等对开发者不做任何限制。

开发者可以利用dataworks做任意想做的工作，数据中台(数据仓库)构建的方法论也不做任何限制。

开发者可以利用dataworks，既可以按照维度建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照范氏建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照E/R理论构建数据中台(数据仓库)，优劣势优势：具备全栈数据研发能力和机器学习开发能力的大数据平台劣势：不具备数据中台(数据仓库)建设方法论的指导适用场景如果开发者(或者企业)希望购买一套全栈数据研发能力的大数据平台，涵盖完善的数据集成与开发、生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据微服务应用搭建等能力。

而且数据中台(数据仓库)不限制于维度建体系，那么dataworks是不错的选择datapin数据建设统一：数据标准规范定义。

数据研发提效：自动化代码生成。

战略决策高效：数据分析准确，数据需求响应及时Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出，一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力，以助力企业显著提升数据治理水平，构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。

Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力，以适应不同行业客户的平台技术架构和特定Dataphin 定位于输出阿里巴巴数据中台方法论，开发者严格按照基于阿里多年零售经验的维度建模理论构建数据中台(数据仓库)。

企业中台建设2016 年，阿里巴巴率先提出了“数据中台”的口号。

数据中台的核心是避免数据重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。

数据中台的建设目标可归结为“两化”：业务数据化和数据业务化，其建设思路可概括为“四化”：业务数据化、数据资产化、资产服务化和服务业务化。

数据中心通过数据技术，对海量数据进行采集、处理和存储，统一标准和口径，形成企业数据资产，进而服务于企业的各项业务。

数据台与企业的业务密切相关，所以只能由企业自己搭建，不能从外部购买。

数据中心是企业数据的沉淀，不仅可以减少重复建设和烟囱协作的成本，也是企业差异化的竞争优势。

大数据发展历史纵观大数据发展历史，历经数据仓库、大数据平台，再到当前的数据中台，它们都是为了解决某个大数据发展阶段的问题而出现。

数据仓库商业智能（BI，Business Intelligence）诞生在上世纪 90 年代，它是将企业已有的数据转化为知识，帮助企业做出经营分析决策。

比如在零售行业的门店管理中，如何使得单个门店的利润最大化，我们就需要分析每个商品的销售数据和库存信息，为每个商品制定合理的销售采购计划，有的商品存在滞销，应该降价促销，有的商品比较畅销，需要根据对未来销售数据的预测，进行提前采购，这些都离不开大量的数据分析。

而数据分析需要聚合多个业务系统的数据，比如需要集成交易系统的数据，需要集成仓储系统的数据等等，同时需要保存历史数据，进行大数据量的范围查询。

传统数据库面向单一业务系统，主要实现的是面向事务的增删改查，已经不能满足数据分析的场景，这导致了数据仓库的出现。

传统数据仓库，第一次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现，不再依赖于业务的数据库。

在模型设计上，提出了数据仓库模型设计的方法论，为后来数据分析的大规模应用奠定了基础。

但是进入互联网时代后，传统数据仓库逐渐没落，一场由互联网巨头发起的技术革命催生了大数据时代的到来。

阿里巴巴全域数据建设阿里巴巴数据技术及产品部定位阿里数据中台：以全域大数据建设为中心，技术上覆盖整个大数据从采集、加工、服务、消费的全链路的各个环节，对内对外提供服务。

丰富的大数据生态组件，构成了阿里的核心数据能力，通过大数据生态组件，可以迅速的提升数据应用的迭代能力，人人都有可能成为大数据专家。

在全域数据建设过程中，还构建了阿里巴巴OneData体系作为大数据标准化规范，从方法论到落地实践；从对指标定义、数据研发、数据服务的口径管理到数据规范定义、模型规范定义、研发流程的规范化；每个环节均有对应工具进行严格保障，并做到方便管理、问题追溯。

数据中台-阿里数据技术及产品部定位2016年阿里巴巴集团提出中台概念，阿里巴巴数据技术及产品部承载了集团数据中台的工作，其核心就是建设全域大数据。

◎从内容上看，我们管理和运维着阿里巴巴集团最核心的基础数据；◎从技术上看，我们覆盖了从数据采集、计算加工到数据服务、数据应用等数据链路上的每一个环节，为阿里生态内外的业务、用户、中小企业提供全链路、全渠道的数据服务。

举个例子，被大家熟知的双11当天可见炫酷数据大屏就是由我们部门负责的。

【阿里数据中台全景图】上图是阿里数据中台的全景图，从这个图中我们可以看见实际上阿里数据中台在架构的组成上，呈现了一个“四横三纵”的结构，底层的基础设施来自于阿里云平台。

◎先来讲四横——整张架构图从下往上看，最下面这块内容主要从数据采集和接入为角度，按照业态接入数据（比如淘宝、天猫、盒马等），我们把这些数据抽取到计算平台；接着通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中心”；再基于公共数据中心在上层根据业务需求去建设：消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等；经过深度加工后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所用；最后通过统一的数据服务中间件“OneService”提供统一数据服务。

在阿里内部，阿里数据平台上的数据产品已有几十种，每天有上万内部员工在使用数据产品；我们的官方统一数据产品平台“生意参谋”累计服务了超2000万商家……◎接下来是三纵——基于阿里巴巴如此大体量的数据体系建设背后，我们必须要通过大量工具去保证快速、高效、高质量数据接入，这部分我们通过智能数据研发平台来实现，将我们的理论及实践过程，通过一整套的工具体系及研发流程去保障落地，确保每一个团队，每一个BU，通过统一规则去建设数据体系；同时，当数据多了以后最直接问题就是成本，因此我们还建立了统一的数据质量管理平台。

oneservice的作用
OneService在阿里巴巴的OneData体系中，被定义为统一数据服务，即由数据中台提供统一的数据接入和数据查询服务。

其核心作用在于解决数据仓库建设中面临的问题，如重复建设和理解困难等。

OneService的中心思想是数据复用而不是复制，通过提供满足数据应用方真实访问和接入需求的数据服务来实现这一点。

具体来说，OneService的作用包括以下几点：主题式数据服务：基于元数据和规范定义和建模，构建主题逻辑表，屏蔽复杂物理表，提供业务视角下的查询。

这种方式使得数据更加贴近业务需求，提高了数据使用的效率和准确性。

统一且多样化数据服务：一站式提供一般查询、OLAP分析、在线接口服务等查询和应用服务，便于数据跟踪管理。

这使得不同部门、不同业务线的数据能够统一管理，避免了数据不一致、重复建设等问题。

跨源数据服务：统一数据接入层，屏蔽多种异构数据源的读写差异，减少数据访问和应用成本。

通过OneService，不同来源、不同格式的数据能够统一管理和使用，提高了数据的利用率和降低了数据管理的难度。

降低数据开放门槛：OneService实现了数据的统一市场化管理，有效地降低数据开放门槛的同时，保障了数据开放的安全。

这有助于推动企业内部数据的共享和流通，提高企业的整体运营效率和创新能力。

总的来说，OneService的作用主要体现在提高数据的使用效率、降低数据的管理难度、促进数据的共享和创新等方面。

通过OneService，企业可以更好地管理和利用自己的数据资源，为业务发展提供有力支持。

基于阿里（OneData）的数仓体系建设本文目录：一、指导思想二、数据调研三、架构设计四、指标体系搭建五、模型设计六、维度设计七、事实表设计八、其他规范OneData是阿里巴巴内部进行数据整合和管理方法体系和工具。

一、指导思想首先，要进行充分的业务调研和需求分析。

其次，进行数据总体架构设计，主要是根据数据域对数据进行划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵，抽象出业务过程和维度。

再次，对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，使用OneData 工具完成指标规范定义和模型设计。

最后，是代码研发和运维。

其实施流程主要分为：数据调研、架构设计、规范定义和模型设计。

二、数据调研1. 业务调研需要确认要规划进数仓的业务领域，以及各业务领域包含的功能模块，以阿里的业务为例，可规划如下矩阵：2. 需求调研了解需求方关系哪些指标？需要哪些维度、度量？数据是否沉淀到汇总层等到。

三、架构设计1. 数据域的划分数据域是将业务过程或者维度进行抽象的集合，一般数据域和应用系统(功能模块)有联系，可以考虑将同一个功能模块系统的业务过程划分到一个数据域：2. 构建总线矩阵在进行充分的业务调研和需求调研后，就要构建总线矩阵了，需要做两件事情：1.明确每个数据域下有哪些业务过程。

2.业务过程与哪些维度相关，并通过总线矩阵定义每个数据域下的业务过程和维度：四、指标体系搭建1. 基本概念数据域：指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。

业务过程：指企业的业务活动中的事件。

时间周期：用来明确数据统计的事件范围或者时间点，如近30天、截至当前。

修饰类型：对修饰词的一种抽象划分。

修饰词：指除统计维度外指标的业务场景限定抽象。

抽象词隶属于一种抽象类型，如访问终端类型下的pc、安卓、苹果。

度量/原子指标：具有明确含义的业务名词。

如：支付金额。

维度：维度是度量的环境，用来反应业务的一类属性，这类属性的集合称为一个维度，也可以称为实体对象，如地理维度、时间维度。

阿里数据中台之数据中台顶层设计最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。

与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。

做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容（1）大数据的发展历程和价值探索大数据的发展：文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。

两个重要的节点需要说一下：2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。

为各个大数据组件的诞生打下基础。

2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。

大数据的价值：大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。

语义层面：‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放实现层面：大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性服务层面：大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变应用层面：大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。

（2）阿里的大数据主张在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。

要实现上面的目标，如何做呢？图片展示了数据中台运行的过程，主要抽象成三个部分第一部分：OneData致力于实现数据的标准与统一第二部分：OneEntity致力于实现实体的统一，让数据融通而非以孤岛存在，为精准的用户画像提供基础第三部分：OneService致力于实现数据服务统一，让数据复用而非复制从两一个维度看一下数据中台赋能业务的全景图数据后台：计算数据后台同时具有离线计算、实时计算计算能力和在线分析能力从而可以让用户今早的看见昨天及以前汇总及萃取的数据，准确无误的看到上一秒产生的数据、在线分析，查看海量的数据数据中台：云上数据中台、通过智能数据能力实现全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控，拥有多样的数据的分层数据中心。