数据中台

1. 专有名词解释

1. 业务过程：

   • 指在业务中发生的最小单元的行为或事务，不可再拆分事件，比如创建订单，浏览网页等等。业务过程产生的行为明细， 比如支付了一笔订单，浏览了某个网页，最终都会汇集到事实表中，而大部分情况下，事实表都会聚焦于某个特定的业务 过程。

2. 原子指标：

   • 原子指标是对指标统计口径、具体算法的一个抽象

3. 业务限定：

   • 在进行数据分析时，有时需要根据业务规则来定义一些限定条件，以此来过滤出符合条件的记录。比如要统计【PC端访客 数】这个指标，则需要先创建【PC端】这个业务限定。后续，这个业务限定可以用于其他相同规则的指标定义，比如
     【PC端浏览次数】等。

4. 派生指标：

   • 派生指标即常见的统计指标，为保证统计指标标准、规范、无二义性地生成，基于四部分生成：原子指标（明确统计口径， 即计算逻辑）、业务限定（统计的业务范围，筛选出符合业务规则的记录）、统计周期（统计的时间范围，比如最近一天， 最近30天等）、统计粒度（统计分析的对象或视角，定义数据需要汇总的程度，可理解为聚合运算时的分组条件，粒度是 维度的一个组合，比如某个指标是某个卖家在某个省份的成交额，那么粒度就是卖家、地区这两个维度的组合)。

• 逻辑架构

• 指标体系生成

原子指标+统计周期+统计粒度+业务限定=派生指标

2. 数据中台建设方法论

​ 企业的发展，往往伴随着业务更多元化，而与此同时企业在积极推进业务数据化，因此越来越多的企业伴随着各个垂直业务的发展，形成了一个个垂直的数据中心，如何打通这些数据并且以统一的标准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能的目标，是众多企业面临的问题。阿里巴巴提出的数据中台模式正是为解决这些问题而生，并通过实践形成了统一全域数据体系，实现了计算存储累计过亿的成本降低、响应业务效率多倍提升、为业务快速创新提供坚实保障。以下将以OneData、OneID、OneService三大核心方法论介绍数据中台的理念。

• OneData
  • 数据标准化：数据规范定义从业务源头标准化；
  • 技术内核工具化：规范定义、建模研发、调度运维；
  • 元数据驱动智能化：从半自动化飞跃到智能化规划计算和存储。
• OneID
  • 技术驱动数据连接：基于超强ID识别技术连接数据；
  • 技术内核工具化：超强ID识别、高效标签生产；
  • 业务驱动技术价值化：从孤岛变化到高质量数据进化到高价值数据。
  • OneID技术在业务中的主要应用于消除数据孤岛、提高营销触达、精确人群圈选以及360客户特征分析等四大主要场景。
• OneService
  • 主题式数据服务：主题逻辑表屏蔽复杂物理表；
  • 统一多样化数据服务：一般查询加OLAP分析配合在线服务；
  • 跨源数据服务：屏蔽多种异构数据源