本文介绍了阿里数据中台的OneData体系，特别是数据模型设计部分，探讨了烟囱式开发的问题，如数据流向混乱、资源浪费，并提出了数据公共层建设的必要性。OneData体系包括规范化数据建模、研发工具、数据模型数据小库和面向应用的数据监控四部分，旨在解决数据标准、资源浪费和技术维护等问题。通过数据规范定义和数据模型设计，实现数据仓库规划和统一标准，确保数据口径一致和计算粒度明确。
今天来介绍数据中台的第二篇，第二篇共分为三个大部分分别对应的是阿里的数据中台三大体系(阿里的数据中台体系架构见上一篇)，OneData体系，OneEntity体系，OneService体系，三大体系相辅相成、相互依赖，OneData体系为基础。这次我们把OneData体系分为两部分介绍，因为OneData体系包括数据模型设计和数据资产管理两部分，今天我们介绍OneData的数据模型篇章。
1. 烟囱式开发带来的困扰和资源浪费
阿里的数据中台治理主要是在2014年开始的，在2014年以前，阿里的大数据建设处于烟囱式开发状态，这样的开发带来了许多业务的困扰和资源的浪费，2014数据依赖如下图
由图可见
数据流向会乱，无方向性的
数据管理式无序的，处于失控状态
除了浪费研发人力和计算存储资源、也必然满足不了业务的需求
当然，这个问题被放大式在本身业务以极快的速度发展的前提下，这样的开发导致的问题我们从两个方面来看
业务困扰
在混乱的开发中，会造成诸多的数据问题，如因为指标的定义问题，导致同一指标有多个数据，最常见的指标为UV,总结最业务的困扰主要一下三点
数据统一：数据标准规范难（命名不规范、口径不统一、算法不一致），数据任务响应慢，从而导致业务部门产生困扰而导致不满
数据未打通：各个数据团队各自为政，存在严重的数据孤岛现状；缺乏数据融通，数据价值发掘不够，从而导致业务部门看不清数据
成为成本中心且服务化不足：数据无方向性，依赖混乱，，数据
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
7万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
