数据中台：OneData之One ID中用户体系ID-Mapping

        在OneData 体系中，OneID 指统一数据萃取，是一套解决数据孤岛问题的思想和方法。

数据孤岛是企业发展到一定阶段后普遍遇到的问题。各个部门、业务、产品，各自定义和存储其数据，使得这些数据间难以关联，变成孤岛一般的存在。

OneID的做法是通过统一的实体识别和连接，打破数据孤岛，实现数据通融。简单来说，用户、设备等业务实体，在对应的业务数据中，会被映射为唯一识别（UID）上，其各个维度的数据通过这个UID进行关联。

各个部门、业务、产品对业务实体的UID的定义和实现不一样，使得数据间无法直接关联，成为了数据孤岛。

基于手机号、身份证、邮箱、设备ID等信息，结合业务规则、机器学习、图算法等算法，进行 ID-Mapping，将各种 UID 都映射到统一ID上。通过这个统一ID，便可关联起各个数据孤岛的数据，实现数据通融，以确保业务分析、用户画像等数据应用的准确和全面。

一、ID Mapping 的背景

在推进用户画像和风险控制时，遇到的最大的问题是用户身份信息的混乱：

• 相同设备，不同账号间切换
• 相同用户，不同渠道下账号不相同，如微信小程序和APP
• 同个用户，在不同的设备商登录
• …

假如没有网络身份证，那么每个商家（App）只能基于自己的账号体系标识用户，并记录用户的行为。而有了统一的网络身份证之后，各个商家之间的数据就可以打通了，天猫不仅知道用户A在淘宝系的购物数据，也能了解到该用户在社交网络的行为，以及旅游的喜好，等等。

在现实的数据中，