大家好，今天分享的议题主要包括几大内容：

21世纪的第一个10年，企业级数据仓库（EDW）从萌芽到蓬勃发展，“IOT”( IBM、Oracle、Teradata)占领了大部分市场，提供数据仓库建设从硬件、软件到实施的整体方案。

这个时代的数据仓库实施不仅需要购买大（中、小）型机，配套商用的关系型数据库（Oracle、DB2、SQL Server）以及一些ETL/OLAP套件，实施成本相对高昂，数据仓库建设主要集中在金融、电信、大型零售与制造等行业。

数据仓库的应用主要通过为企业提供报表、分析等数据，辅助企业的经营决策。像电信行业的经营分析系统、银行的风控管理等，都是这个期间比较典型的应用。

2010-2015年，大数据平台阶段，移动互联网的飞速发展带动Bigdata(大数据)的发展。其中Hadoop生态技术开始逐步在国内大范围使用，企业只要基于Hadoop分布式的计算框架，使用相对廉价的PC服务器就能搭建起大数据集群。

数据湖的概念也是这个阶段诞生（主要是为降低传统数仓较为复杂的中间建模过程，通过接入业务系统的原始数据，包括结构化、非结构数据，借助hadoop生态强大计算引擎，将数据直接服务于应用）。这个阶段不只是金融、电信这些行业，国内主流互联网企业也纷纷搭建起大数据平台。

大数据应用更为丰富，不仅限于决策分析，基于APP/门户站点的搜索推荐、以及通过A/B Test来对产品进行升级迭代等是这个阶段常规的应用点，用户画像在这个阶段也得到重视，主要应用于企业的营销、运营等场景。

就是我们现在所处的阶段，数据中台以及云上大数据阶段，通过前10多年不断的技术积累，大数据在方法和组织的变革上也有了新的沉淀，主要体现在几个方面：

1）数据统一化

其核心思想是数据流转的所有环节进行统一化，如从采集到存储到加工等过程，在这些过程中通过建立统一的公共数据模型体系、统一的指标与标签体系，提高数据的标准性、易用性，让数据本身更好地连通，提升使用效率。

2）工具组件化

数据在采集、计算、存储、应用过程中涉及多业务线条，多场景，将这些场景与工具（采集工具、管道工具、计算&调度工具、数据服务工具，数据管理工具、可视化工具等）进行沉淀，研发出通用、高效的组件化工具，避免重复开发，降低研发成本。

3）应用服务化

之前大数据应用的数据调用比较混杂，有些直接访问数仓数据表，有些调用临时接口等。通过数据中台应用服务化建设，提供标准的应用服务，以数据可视化产品、数据API工具等服务，支撑应用的灵活调用。

4）组织清晰化

数据中台团队专注于数据内容&数据平台开发，提供各种基于数据的能力模块，而其他部门人员如业务产品、运营、分析等角色，只需要借助工具/产品有效地使用数据，发挥其价值，无需关注数据加工的过程，做到各尽其职，充分发挥各自专长，同样也能达到降本提效目的。大数据团队内部本身组织和职责也倾于清晰化，比如按照职责分为平台（工具）研发、数据研发、数据产品、数据分析等不同组织。

数据应用到各个角落，除了之前可以支撑的决策分析以外，大数据与线上事务系统（OLTP）的联动场景非常多，比如我们在电商平台查询个人所有历史订单，再比如一些刷单、反作弊的实时拦截，以及一些实时推荐等，这些都是通过将数据的运算交给数据中台部门处理，前台部门直接通过API进行结果调用。数据中台的集中化建设也更好地支撑起创新业务，比如通过大数据+分析建立起商业化数据变现产品，进行数据售卖，把数据变成新的业务。

大家知道共享复用是中台建设中很关键的一个词，这也是为什么我们很多数据中台下面会包括共享数据组，公共数据组等。实际上共享复用并不是大数据发展的一个新词，在早期数据仓库（建立公共数据模型）、大数据平台（研发一些组件化工具）的建设中，也是满足共享复用的。

如上提到，数据中台本身是组织，方法的升级与变革，更多是利用技术的进步更好地支持这些升级变革，如果你当前的建设还是数据平台+数仓（数据湖等）但是已经具备这些方法和特性，我个人认为也是合理的。

数据中台的建设也需要相应的成本与门槛，例如集群搭建、工具建设等。云计算的发展可以快速提供数据中台建设的能力，例如企业无需自己搭建机房，使用云计算的弹性计算存储能力以及丰富的工具，可以支撑数据中台的快速搭建。

关于数据中台的合理性也一直颇有争议，大型（集团型）公司有相互独立的子公司，数据之间不需要太多连接与共享，分别构建自己子数据中台也是合理的架构，集团层面可以利用数据子中台进行数据上报解决集团层面数据大盘、统计、分析、财务等诉求。再比如一些小型公司是否需要在一开始就按照数据中台的架构进行建设，也是存有一些争议。

数据中台是2015年阿里提出来的双中台的概念其中的一个重要组成，阿里作为先驱者，提供了数据中台架构、以及非常多的建设思路供大家参考。从目前的建设效果来看，很多公司在数据中台建设中有不错的成效（尤其是大中型公司），数据中台整体思路得到了验证。但是数据中台本身还算一个新鲜事务，这个新鲜事务目前还没有标准答案，只有参考答案。

我认为的数据中台核心架构包括四大组成部分，具体是：

另外，数据研发平台和数据管理平台贯穿始终，其中：

1）数据开发平台包括数据开发的各类工具组合，例如：数据管道工具（比如数据接入、数据导出）、模型设计工具、脚本开发工具、数据调度工具等。

2）数据管理平台包括统一元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理。针对数据全链路的数据管理，保证数据中台可以监控数据链路中的数据流向、数据使用效果、数据生命周期，以衡量数据的价值与成本。

以上是数据中台的核心部分，数据中台的组成也可以更加丰富，比如包括：数据资产平台、算法平台等等。

在数据中台的建设中一定不要忽视的是与业务的衔接，因为数据来源于业务并最终应用于业务，在数据中台的建设中需要有一系列的流程制度明确与业务的充分衔接，以保障数据源&数据产出的质量。

在搭建数据中台方面，基于开源技术的选型，尤其是Hadoop生态圈有非常多的选择，从数据整体流向来看各大层级的选型。

• 离线计算：离线计算主要是hive，spark，也有部分选用tez

• 实时计算：前些年storm，spark比较流行，最近几年大家纷纷往Flink转型

• 数据调度：除了像Airflow Azkaban Oozie等，易观开源的Dolphin-scheduler也非常活跃 

在开源技术的选择里，我们看到各层里都有越来越多国内开源的工具（也充分体现了我们在大数据技术领域的进步）。除了以上列举的这些，整个Hadoop生态圈的技术选择非常多，可以结合自己的实际场景选择自己的架构，在选型层面可以参照的一些原则，比如：

当然，数据中台的选型不只是开源技术，开源本身也不是完美的，例如维护开发成本较高，升级迭代不好把控，通过开源技术去建立数据中台还是有一定研发门槛。

所以也有很多商业化的套件、以及基于云的数据组件可以选择，包括数据采集、处理、分析、数据可视化全过程，国内外有很多厂商都提供了丰富的选择。尤其在大数据可视化这块，国内有许多非常专业的商业套件。

下面是一个简单的数据处理架构演进过程：

最早数据仓库的计算只支持批处理，通常是按天定时处理数据，在后期逐步进化到准实时，本质上还是批处理，只是处理频度上得有提升，到小时级，或者15分钟这种。

随着技术不断进步，后期演化出一条新的流处理链路，这个链路和之前的批处理分别处理，然后在服务层面利用大数据的计算能力进行合并，向外提供离线+实时数据服务，这也是著名的lambda架构。

最近几年随着Flink等技术的发展，有一个趋势是流批一体化，在接入层统一采用流式接入，计算层采用统一套框架支持实时计算+离线计算，批处理仅仅作为流处理的一个特殊场景进行支持。整体上可以做到流处理、批处理的自由切换。

流计算和批处理在需求场景上有一些本质区别，前者主要用于支持线上业务场景（比如互联网的推荐、搜索、风控等），而批处理更多是支持离线统计分析。

日出而作，日落而息，大家针对大数据的统计分析习惯不会发生根本性变化，最简单的T+1批处理方式也还是数据应用必不可少的环节。在使用同一套架构上，由于数据源变化&维度变化的多样性，批处理往往面临一些复杂场景，这是采用同一套框架上的一些难点，充分支持好批处理也是将来流批一体框架的发展方向。

1）数仓分层

与传统ETL不同的，我们采用的是ELT的数据架构，较为适合在互联网，总体分为业务数据层、公共数据层、应用数据层三大层次。

① 业务数据层（ODS层）

原始数据经过缓冲层（STG）的加载，会进入数仓的业务数据层，这一层采用范式建模，基本保持与数据源完全一致的结构，对于变化的数据，使用数据拉链加工与存储。

这一层选用范式建模，是指保持源系统（例如关系数据库）的范式结构，好处主要是：

针对变化数据采用数据拉链的好处：

② 公共数据层（包括公共明细层DWD，公共汇总层DWS）

公共数据层是数据仓库的核心层，是整个数仓中使用率最高的，这一层主要采用的维度建模思路进行设计，类型包括事务事实、周期快照、累积快照。同时为了方便下游对数据的使用，我们会设计一系列的宽表模型，将不同业务过程中的事实进行统一整合，包括纵向整合&横向整合；对于商品、用户主数据类可能分散在不同的源系统中采用纵向整合；横向整合主要包括交易、内容等行为数据不同业务过程的整合，比如：用户（用户信息、注册信息）购买（下单、支付、结算、覆约、完成）商品（商品信息，商家信息，等），我们会把订单流转业务过程整合放到一张明细表里，同时会研发一些基于用户、或者商品视角的轻度汇总宽表。

宽表非常便于理解和易用，下游应用调用也方便。我们之前也做过一些统计，在调用分布来看，宽表的使用占到70%以上。

虽然宽表的使用在数仓建模中非常普遍，但是也有一些缺陷：

③ 应用数据层（DWA层）

顾名思义，就是偏向应用的数据加工，也可以叫集市层，这一层的设计可以相对灵活，贴近应用即可，总体设计思想仍然可以按维度建模思想为主。

2）主题分类

数仓架构的数据分类两个视角，包括主题视角与业务视角。

① 数据主题视角

最重要的一个视角，也就是咱们经常提到的数仓主题，主题是将企业的业务进行宏观数据抽象，是数据仓库里数据的主要组织形式，划分方法如下：

划分结果会按照三个层级：主题域--》主题--》子主题。

• 第一级是主题域，针对相对稳定的主题进行合并，归拢到主题域，利于数据的理解与建立全局的数据资产目录；

• 第二级是主题；

• 第三级是子主题，主要针对有些主题下分类较多，比如供应链主题下会包含采购、仓储、配送等子主题。

数据主题划分建议完全互斥，不建议重复。

② 数据业务视角

数据业务域是根据企业经营的具体业务，结合企业的组织架构进行划分，层次和分类可以相对灵活，子分类可以允许重复，因为两条不同的业务域可能经营相同的业务，例如电商、内容下都有会员这个业务。

上图是一个比较典型的内容+电商的数据主题与业务分类。

以上一横一纵两个视角，将数据进行更好的归类，在数据模型设计中会打上相应分类标签，从而让数据研发&数据使用人员统一认知。以上两种分类方式主要应用于核心的公共数据层。

业务数据层、应用数据层并不需要遵循以上分类规则，比如业务数据层（ODS层）是按照数据源进行分类，应用数据层（DWA）是根据具体的应用进行分类。

除了合理的架构之外，数据研发的流程也很重要，总体流程如下：

包括需求分析/数据调研、数据模型设计、数据开发&测试、上线发布等流程。

在之前数据中台的核心架构提到不闭门造车，数据研发需要与业务部门充分衔接，比如在数据调研中要与业务研发同学进行线上数据&结构访谈；在数据开发中，与分析&业务同学共同确认标准口径；在数据研发完成后对数据使用方进行数据发布与培训。

以上流程中，除了需求调研，其他部分我们都进行了线上化，包括数据的模型设计，早期我们会手写mapping文档，后期我们逐步把mapping文档进行了线上化，整体的数据模型设计通过模型设计工具完成，包括从概念模型、逻辑模型到物理模型的设计。模型设计完成后，可以一键生成数据知识文档。

数据研发完成，还需要关注数据生命周期，一方面数据量的飞速增长不仅仅需要占用大量存储，比如像自建机房，会涉及扩充机柜、机房，往往会面临一些瓶颈；另外一方面，大量的数据会降低数据的计算效率，所以从数据的生成开始，我们就需要考虑生命周期，并且结合数据的使用情况制定数据归档、数据销毁等管理策略。

针对数据已经占用了大量存储资源，可以采取一系列措施进行成本控制，例如：

数据安全也是数据生命周期管理重的一个重要课题，比如针对用户敏感信息，需要在接入时考虑如何加密。一种做法是通过一个独立的物理集群对敏感数据进行隔离与强管控；数据使用中，也需要将数据划分不同的安全或敏感等级（例如有些财务数据的非常敏感，需要谨慎对外开放），根据不同的等级设定不同的访问审批机制。另外，在数据归档、销毁也需要制定好配套的安全管理措施，避免安全风险。

数据质量管理主要包括3个角度：准确性、及时性、一致性。

管理的环节包括：事前、事中、事后、以及事故管理。

针对数据运维的告警发送，传统的方式主要是短信、邮件、电话；随着移动办公工具功能逐步的强大，可以将运维告警以数据接口的方式与这些工具进行对接，将告警发送到企业内部的即时通讯工具。

数据研发最终还是需要赋能到业务&应用，一个合理的数据应用架构是非常关键的，这张图是一个应用架构的简图参考：

从数据的流向上分：

中间是统一元数据管理：对整个架构中可以对外提供服务的元数据进行统一管理（包括数仓的元数据、查询引擎的元数据、指标元数据等），以及监控这些元数据的调用情况。

最右侧是权限管理：权限管理关乎到数据安全，在设计上需要考虑周全，比如针对表级、指标级、维度级别都可以进行控制；同时产品层面也需要灵活配置权限审批级别与人员。

在面向用户使用层面，我们主要开放的是多维查询&可视化，用户通过多维去查询各类指标&维度数据，得到数据结果列表，再选择可视化配置面板，完成各类图表、表格的自主配置，并发布到个人看板或者业务大盘目录里。也可以将配置的数据看板进行灵活组合，定制成一个小型的数据产品。

在数据研发中，也要考量数据的ROI，下面是一个简单的ROI模型：

根据活跃度（调用次数等）、覆盖度（通过血缘关系找出依赖数量），以及贡献度（依赖数据的重要等级）来确认数据的价值。同时会评估数据的成本指数（例如计算成本、存储成本等）。

通过以上两者相除，综合得到数据的ROI，针对ROI可以将数据分为不同等级，并相应进行数据治理。比如针对价值低，成本高的数据，可以考虑下线等。

数据研发趋势&关注点