网上有很多讲“如何建设数据中台”的文章，大家的观点各不相同。
- 有的说，数据中台是一种数据建设的方法论，按照数据中台设计方法和规范实施就可以建成数据中台了；
- 也有人认为，数据中台的背后是数据部门组织架构的变更，把原先分散的组织架构形成一个统一的中台部门，就建成了数据中台；
- 此外，你可能还听到过一些大数据公司说，他们可以卖支撑数据中台建设的产品技术。
那么，数据中台到底如何建设呢？
六大核心问题的解决都在于两大理念的推进
其实早在2016年，阿里巴巴就提出了数据中台建设的两大核心理念：One Data, One Service，这也是世界公认的解决数字化转型现阶段问题的方法，用一句话定义就是：所有数据只加工一次，数据即服务。
01
One Data
One Data就是指所有数据只加工一次。
例如，电商场景，数据中台就是要在整个电商业务形成一个公共数据层，协同跨部门的小数仓，实现数据的复用，不会因为不同的应用场景，不同的部门数据重复加工。
阿里数据中台全景图
那么，如何去做才能实现数据只加工一次呢？有以下五点：
- 分主题域管理
- 命名规范定义
- 指标一致
- 数据模型复用
- 数据完善
试想一下，现在你着手搭建数据中台，第一步，面对企业存在几万张表，同时又有几十个数据开发维护这些表，你如何来确保这些表的管理效率？
- 首先，你需要划分主题域。我们可以将这几万张表划到不同的主题域中，比如在电商业务中，商品、交易、流量、用户、售后、配送、供应链都可以作为主题域。标准且准确的主题域划分，是相对稳定的，尽可能地覆盖绝大多数的表。（我们可以理解为数据目录）
数据目录：方便进行表的管理以及基于目录的数据检索
- 除此之外，还要对表的命名进行规范化统一，表的名称中最好能够携带表的主题域、业务过程、分层以及分区信息。
- 接下来，为了实现模型的复用，数据中台的数据存储适合采用分层设计方式，常见的分层包括：ODS原始数据层、DWD明细数据层、DWS轻度汇总数据层、ADS/DM应用数据层/数据集市层。
- 最后，数据中台的数据必须尽可能的覆盖所有的业务过程，数据中台中每一层的数据也要尽可能完善，让数据使用者尽可能的使用汇总后的数据。
统一数据规范
综上，One Data 体系的目标是构建统一的数据规范标准，让数据成为一种资产，而不是成本。
02
One Service
One Service即数据即服务，强调数据中台中的数据应该是通过API 接口的方式被访问。
那么，为什么数据一定要通过 API 接口的方式被访问，不通过 API 接口，直接提供数据表给用户又存在哪些问题呢？
如果你是数据应用开发，当你要开发一个数据产品时，首先要把数据导出到不同的查询引擎上：数据量小的使用MySQL；大的可能用到HBase；需要多维分析的可能需要Greenplum；实时性要求高的需要用到Redis。
因此，不同的查询引擎，应用开发需要定制不同的访问接口。
使用数据API大大降低数据开发人员工作量
如果你是一个数据开发，当某个任务无法按时产出，发生异常时，想要了解这个表可能会影响到下游的哪些应用或者报表，但是却发现单纯依赖表与表的血缘无法触及应用，根本无法知道最后的这些表被哪些应用访问。
与此同时，当你想下线一张表时，因为不知道谁访问了这张表，无法实施，最终造成了“上线容易，下线难“的窘境。
而 API 接口一方面对应用开发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。
另一方面，对于数据开发，提高了数据应用的管理效率，建立了表到应用的链路关系，一旦出现问题需要追查数据，便清晰地通过链路最终到指定的表和字段。
使用数据API将数据血缘延续到应用层，问题修复更加方便
那么，如何实现数据服务化呢？有以下四点：
- 屏蔽异构数据源
- 把控数据网关
- 提供面向用户的逻辑模型
- 保证性能和稳定性
屏蔽异构数据源：数据服务必须要能够支撑类型丰富的查询引擎，满足不同场景下数据的查询需求，常见的有 MySQL、HBase、Greenplum、Redis、Elasticsearch 等。
数据网关：要实现包括权限、监控、流控、日志在内的一系列管控能力，哪个应用的哪个页面访问了哪个模型，要做到实时跟踪，如果有一些模型长时间没有被访问，应该予以下线。
使用数据的每个应用都应该通过accesskey和secretkey实现身份认证和接口权限的管理。另外，访问日志可以方便在访问出现问题时，加快排查速度。
逻辑模型：从用户的视角出发，屏蔽底层的模型设计的实现，面向用户提供逻辑模型。它可以帮助应用开发者屏蔽底层的数据物理实现，实现相同粒度的数据构造一个逻辑模型，简化了数据接入的复杂度。
性能和稳定性：由于数据服务侵入到用户的访问链路，所以对服务的可用性和性能都有很高的要求，数据服务必须是无状态的，可以做到横向扩展。
One Service 体系的目标是将散落的珍珠（数据）串成项链（链条），同时提高数据的共享能力，让数据可以被用得好，用得爽！
篇幅有限，“数据中台的底层技术”和现在的行业趋势“轻量级数据中台”将在后面陆续介绍，想要提前获得关于数据中台的全套学习资料，可以点赞关注然后私信麦聪。
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