1. 数据中台的概念

数据中台是指通过数据技术对海量数据进行采集、计算、存储和处理，同时统一标准和口径，形成全域级、可复用的数据资产中心和数据存储能力中心，形成大数据资产层，进而为客户提供高效的服务

数据中台构建的服务考虑了"可复用性"，每项服务都像一个积木，可以随意组合，灵活高效地解决前台的个性化需求

数据中台的核心理念是"数据取之于业务，用之于业务"，数据中台着眼于业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费、消费后数据返回到生产的闭环过程

如下是阿里的“大中台，小前台”的战略图

其中大中台，包括业务中台和数据中台

2. 数据中台适合企业

2.1 企业构建数据中台面临的问题

主要有五点：

1. 指标口径不一致：业务口径不一致、计算逻辑不一致、数据来源不一致。要实现一致，就务必确保对同一个指标，只有一个业务口径，只加工一次，数据来源必须相同

2. 数据重复建设，需求响应时间长：解决数据复用的问题，要确保相同数据只加工一次，实现数据的共享

3. 取数效率低：面对几千甚至上万张表，快速找到想要的数据很难。所以需要构建一个全局的企业数据资产目录，实现数据地图的功能

4. 数据质量差：没有数据稽核任务。存储数据链路，及时发现数据质量问题，并恢复数据

5. 数据成本线性增长：大企业烟囱式开发，导致一个企业拥有很多小数仓。所以解决方案的核心：解决数据重复建设，打通数据孤岛

2.2 企业构建数据中台解决问题的方法

构筑一个统一的平台，提供统一的出入口：OneData、OneService

• 由一个团队，负责所有指标的管控，明确每个指标的业务口径，数据来源和计算逻辑。确保唯一性

• 数据服务化，提高数据应用接入和管理的效率

• 对于非技术人员，数据中台提供可视化的取数平台。你只需要选取指标、通过获取指标系统中每个指标的可分析维度，然后勾选，添加筛选过滤条件，点击查询，就可以获取数据。这个需要公司自己研发

• 构建了企业数据地图，你可以很方便地检索有哪些数据，它们在哪些表中，又关联了哪些指标和维度

• 数据只能加工一次，强调数据的复用性

• 成本控制，研发了一个数据成本治理系统，从应用维度、表维度、任务的维度、文件的维度进行全面的治理。对于长时间未使用的指标，可以考虑清除。这个需要公司自己做埋点，自己研发

2.3 什么样的企业适合构建数据中台

既要维护之前的数据平台，又要构建新的数据平台，需要大量的人力和时间。而且构建出来的数据中台，还需要根据最终的业务应用进行不断的调整

企业在选择数据中台的时候，应该考虑这样几个因素，不要盲目搞数据中台

• 企业是否有大量的数据应用场景： 数据中台本身并不能直接产生业务价值，数据中台的本质是支撑快速地孵化数据应用。所以当你的企业有较多数据应用的场景时(一般要 3 个以上)

• 经过了快速的信息化建设，企业存在较多的业务数据的孤岛，需要整合各个业务系统的数据，进行关联的分析

• 当你的团队正在面临效率、质量和成本的苦恼时，面对大量的开发，却不知道如何提高效能，数据经常出问题而束手无策

• 当你所在的企业面临经营困难，需要通过数据实现精益运营，提高企业的运营效率的时候

• 企业规模也是必须要考虑的一个因素，数据中台需要投入大量人力和时间，收益偏长线，所以更适合业务相对稳定的大公司，并不适合初创型的小公司

3. 如何建设数据中台

3.1 方法论

3.1.1 OneData

所有数据只加工一次

数据中台就是要在整个企业中形成一个公共数据层，消灭这些跨部门的小数仓，实现数据的复用，所以强调数据只加工一次，不会因为不同的应用场景，不同的部门数据重复加工

如何实现：

• 数据划分主题进行管理

• 数据格式和字段命名和定义规范化：数仓分层-业务主题域-业务过程-基础信息-分区规则

• 指标一致，不存在二义性：提供全局数据字典确保意义一致

• 数据模型复用：推荐采用分层的设计方式，通常包括：ODS原始数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层、ADS应用数据层、DIM 公共维度层

• 数据完善：数据中台尽可能的覆盖到所有业务过程，用户和系统的一切行为都被记录下来永久保存

3.1.2 OneService

数据即服务，强调数据中台的数据应该是通过API接口的方式被访问。API接口屏蔽了底层数据存储，使用统一标准的API接口查询数据，提高了数据接入的速度

实现方法：

• 给用户屏蔽底层的物理数据模型，提供数据逻辑模型
• 实现包括权限、日志、监控等管控能力的数据网关：权限控制，统计分析，流量控制，成本控制等
• 提供无状态的，高性能和稳定可靠的数据服务

3.2 技术

可以参考网易的数据中台架构

1. 大数据计算、存储基础设施
数据中台的底层是Hadoop等的大数据计算、存储基础设施

2. 工具产品
   覆盖了从数据集成、数据开发、数据测试到任务运维的整套工具链产品。同时还包括基础的监控运维系统、权限访问控制系统和项目用户的管理系统。由于涉及多人协作，所以还有一个流程协作与通知中心

3. 数据治理模块
   它对应的方法论就是OneData体系。以元数据中心为基础，提供了包括数据地图、数仓设计、数据质量、成本优化以及指标管理在内的5个产品

4. 数据服务
   对外提供了统一的数据服务，对应的方法论就是OneService

5. 数据产品和应用
   包括面向非技术人员的自助取数系统；面向数据开发、分析师的自助分析系统；面向敏捷数据分析场景的BI产品；活动直播场景下的大屏系统；以及用户画像相关的标签工厂

3.3 组织

数据中台建设职责的部门是一个独立于业务线的部门。数据中台的组织必须懂业务，和明确中台的业务目标，为最终业务服务

必须得到高层领导的支持和重视，需要：

• 一把手牵头，全员共识
• 总体规划，分步实施
• 找准切入点，解决具体业务问题

综合来讲：

• 数据产品部门：负责数据中台、数据产品的体系规划、产品设计、规范制定、应用效果跟进，指标口径的定义和维护(有的部门是由分析师管理)

• 数据平台部门：负责研发支撑数据中台构建的产品，例如指标系统、元数据中心、数据地图等

• 数据开发团队：负责维护数据中台的公共数据层，满足数据产品制定的数据需求

• 应用开发团队：负责开发数据应用产品，比如报表系统、电商中的供应链系统、高层看板、经营分析

4. 数据中台实现：指标管理

定义指标的方法

• 面向主题：为了提高指标管理的效率，你需要按照业务线、主题域和业务过程三级目录方式管理指标

• 拆分原子指标和派生指标：统计周期、统计粒度、业务限定、原子指标，组成派生指标

• 命名规范：规范统一化，通俗易懂化

如何构建指标系统

• 提供一个易于维护的规范标准化指标管理系统，具备查询，增删等功能
• 数据中台团队必须要有一个专门负责指标管理的人或者小组(一般不超过3个人)，最好是数据产品经理来负责(有的是让分析师承担)
• 提供一个完备的指标创建流程：提交指标需求，需求评审，模型设计和数据开发，验证，上线，应用接入

5. 数据中台实现：数据质量

数据质量的问题有如下几个原因：

• 业务系统变更，包括表结构变更，源系统环境变更，源数据格式异常
• 数据开发Bug + 数据开发任务变更：忘了修改数据源，写死数据分区，数据格式异常
• 物理资源不足：YARN上多租户争抢资源导致数据延迟产出等
• 基础设施不稳定：NameNode高可用失效导致数据读写功能异常等

数据质量具体实施：

• 添加稽核校验任务：确保数据的完整性、一致性和准确性
• 通过智能预警，确保任务按时产出。延迟产出，异常任务等立即报警
• 建立全链路监控：可以基于血缘关系建立全链路数据质量监控
• 通过应用的重要性区分数据等级，加快恢复速度

衡量数据质量：

• 某个时间点以前核心任务的产出完成比，超过规定时间，没有完成产出则稽核校验失效
• 基于稽核规则，计算表级别的质量分数。对于低于质量分数的表，分发到响应责任人进行改进
• 需要立即介入的报警次数。超过规定次数的需要立即介入
• 数据应用中的所有指标在规定时间内产出。如果没有，则计算不可用时间，不可用时间越短越好

6. 数据中台实现：成本控制

成本高主要原因：

• 数据上线容易，下线难，什么没有下线机制
• 低价值的数据应用消耗了大量的机器资源
• 烟囱式的开发模式导致数据加工重复
• 数据倾斜导致资源分配利用不均衡
• 未设置数据生命周期，导致过期数据长期占用磁盘资源
• 调度周期设置不合理，未形成闲忙搭配得当
• 任务指定资源参数配置不当
• 数据为压缩存储

精细化成本管理步骤：

1. 全局资产盘点

   1. 对数据中台中，所有的数据进行一次全面盘点，基于元数据中心
      提供的数据血缘，建立全链路的数据资产视图
   2. 数据成本计算：一张表的成本 = 每个加工任务的计算资源成本 * m + 上游依赖表的存储资源成本 * n
   3. 数据价值计算：给使用人数、使用频率、数据应用数、老板等因素加权计算

2. 发现问题

   1. 持续产生成本，但是已经没有使用的末端数据
   2. 数据应用价值很低，成本却很高
   3. 高峰期高消耗的数据：高成本的数据

3. 治理优化

   1. 对于第一类问题，应该对表进行下线
   2. 对于第二类问题，我们需要按照应用粒度评估应用是否还有存在的必要，如果没有，则删除
   3. 对于第三类问题，主要是针对高消耗的数据，又具体分为产出数据的任务高消耗和数据存储高消耗，分配到非高峰期运行即可

4. 第四：治理效果评估

   1. 下线了多少任务和数据；这些任务每日消耗了多少资源；数据占用了多少存储空间。
   2. 将上述节省资源换算成钱，这就是你为公司省的钱

7. 数据中台实现：数据服务化

为所有的数据应用提供统一的API接口服务：

• 接口规范化定义
• 数据网关
• 链路关系的维护
• 数据交付
• 提供多样中间存储
• 逻辑模型
• API 接口
• API 测试

数据服务实现了数据中台模型和数据应用的全链路打通，解决了任务异常影响分析和数据下线不知道影响哪些应用的难题。而且还有限流功能

基于相同主键的物理模型，可以构建逻辑模型，逻辑模型解决了数据复用的难题，提高了接口模型的发布效率

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