網上有很多講「如何建設數據中台」的文章，大家的觀點各不相同。
- 有的說，數據中台是一種數據建設的方法論，按照數據中台設計方法和規範實施就可以建成數據中台了；
- 也有人認為，數據中台的背後是數據部門組織架構的變更，把原先分散的組織架構形成一個統一的中台部門，就建成了數據中台；
- 此外，你可能還聽到過一些大數據公司說，他們可以賣支撐數據中台建設的產品技術。
那麼，數據中台到底如何建設呢？
六大核心問題的解決都在於兩大理念的推進
其實早在2016年，阿里巴巴就提出了數據中台建設的兩大核心理念：One Data, One Service，這也是世界公認的解決數字化轉型現階段問題的方法，用一句話定義就是：所有數據只加工一次，數據即服務。
01
One Data
One Data就是指所有數據只加工一次。
例如，電商場景，數據中台就是要在整個電商業務形成一個公共數據層，協同跨部門的小數倉，實現數據的復用，不會因為不同的應用場景，不同的部門數據重複加工。
阿里數據中台全景圖
那麼，如何去做才能實現數據只加工一次呢？有以下五點：
- 分主題域管理
- 命名規範定義
- 指標一致
- 數據模型復用
- 數據完善
試想一下，現在你著手搭建數據中台，第一步，面對企業存在幾萬張表，同時又有幾十個數據開發維護這些表，你如何來確保這些表的管理效率？
- 首先，你需要劃分主題域。我們可以將這幾萬張表划到不同的主題域中，比如在電商業務中，商品、交易、流量、用戶、售後、配送、供應鏈都可以作為主題域。標準且準確的主題域劃分，是相對穩定的，儘可能地覆蓋絕大多數的表。（我們可以理解為數據目錄）
數據目錄：方便進行表的管理以及基於目錄的數據檢索
- 除此之外，還要對表的命名進行規範化統一，表的名稱中最好能夠攜帶表的主題域、業務過程、分層以及分區信息。
- 接下來，為了實現模型的復用，數據中台的數據存儲適合採用分層設計方式，常見的分層包括：ODS原始數據層、DWD明細數據層、DWS輕度匯總數據層、ADS/DM應用數據層/數據集市層。
- 最後，數據中台的數據必須儘可能的覆蓋所有的業務過程，數據中台中每一層的數據也要儘可能完善，讓數據使用者儘可能的使用匯總後的數據。
統一數據規範
綜上，One Data 體系的目標是構建統一的數據規範標準，讓數據成為一種資產，而不是成本。
02
One Service
One Service即數據即服務，強調數據中台中的數據應該是通過API 介面的方式被訪問。
那麼，為什麼數據一定要通過 API 介面的方式被訪問，不通過 API 介面，直接提供數據表給用戶又存在哪些問題呢？
如果你是數據應用開發，當你要開發一個數據產品時，首先要把數據導出到不同的查詢引擎上：數據量小的使用MySQL；大的可能用到HBase；需要多維分析的可能需要Greenplum；實時性要求高的需要用到Redis。
因此，不同的查詢引擎，應用開發需要定製不同的訪問介面。
使用數據API大大降低數據開發人員工作量
如果你是一個數據開發，當某個任務無法按時產出，發生異常時，想要了解這個表可能會影響到下游的哪些應用或者報表，但是卻發現單純依賴表與表的血緣無法觸及應用，根本無法知道最後的這些表被哪些應用訪問。
與此同時，當你想下線一張表時，因為不知道誰訪問了這張表，無法實施，最終造成了「上線容易，下線難「的窘境。
而 API 介面一方面對應用開發屏蔽了底層數據存儲，使用統一標準的 API 介面查詢數據，提高了數據接入的速度。
另一方面，對於數據開發，提高了數據應用的管理效率，建立了表到應用的鏈路關係，一旦出現問題需要追查數據，便清晰地通過鏈路最終到指定的表和欄位。
使用數據API將數據血緣延續到應用層，問題修復更加方便
那麼，如何實現數據服務化呢？有以下四點：
- 屏蔽異構數據源
- 把控數據網關
- 提供面向用戶的邏輯模型
- 保證性能和穩定性
屏蔽異構數據源：數據服務必須要能夠支撐類型豐富的查詢引擎，滿足不同場景下數據的查詢需求，常見的有 MySQL、HBase、Greenplum、Redis、Elasticsearch 等。
數據網關：要實現包括許可權、監控、流控、日誌在內的一系列管控能力，哪個應用的哪個頁面訪問了哪個模型，要做到實時跟蹤，如果有一些模型長時間沒有被訪問，應該予以下線。
使用數據的每個應用都應該通過accesskey和secretkey實現身份認證和介面許可權的管理。另外，訪問日誌可以方便在訪問出現問題時，加快排查速度。
邏輯模型：從用戶的視角出發，屏蔽底層的模型設計的實現，面向用戶提供邏輯模型。它可以幫助應用開發者屏蔽底層的數據物理實現，實現相同粒度的數據構造一個邏輯模型，簡化了數據接入的複雜度。
性能和穩定性：由於數據服務侵入到用戶的訪問鏈路，所以對服務的可用性和性能都有很高的要求，數據服務必須是無狀態的，可以做到橫向擴展。
One Service 體系的目標是將散落的珍珠（數據）串成項鏈（鏈條），同時提高數據的共享能力，讓數據可以被用得好，用得爽！
篇幅有限，「數據中台的底層技術」和現在的行業趨勢「輕量級數據中台」將在後面陸續介紹，想要提前獲得關於數據中台的全套學習資料，可以點贊關注然後私信麥聰。
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