阿里巴巴全域数据建设

在2017杭州云栖大会中，阿里巴巴数据技术及产品部全域基础数据专家张磊（宗超）的分享《阿里巴巴全域数据建设》深入探讨了数据中台、全域数据的构建过程以及OneData体系的核心理念。结合知识库中的参考资料，我们可以概括其核心要点如下：

数据中台概述

• 重要性与背景：数据中台是企业实现数据沉淀、建设、管理和使用的综合性体系，旨在解决数据孤岛、数据质量不一等挑战，促进数据驱动的业务决策和创新。
• OneData体系： 强调基于阿里巴巴的最佳实践，通过分层架构设计，确保数据的一致性、完整性和可复用性。

分层架构与功能

1. 数据引入层（ODS）：

   • 职责：存储原始数据，结构上接近源系统，作为数据准备区同步至MaxCompute。

2. 数据公共层（CDM）：

   • 细分：维度层(DIM)、明细数据层(DWD)、汇总数据层(DWS)。
   • 功能：加工生成明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，采用维度模型减少冗余，提升易用性和复用性。

3. 数据应用层（ADS）：

   • 目标：面向具体业务场景，提供加工处理后的数据以支持决策和应用开发。

全域数据建设过程

• 概念建模实施流程：
  1. 业务实体梳理：通过行业模型参考、业务调研、系统设计分析等方式明确业务对象实体及其关系。
  2. 理顺实体关系：确保业务逻辑清晰，为后续数据建模奠定基础。

解决方案与价值

• 痛点解决：针对如政务服务部门多、系统复杂等问题，通过数据同步、标准管理、建模工具和资产管理等功能，提高数据协同效率和服务响应速度。
• 成效亮点：实现数据标准一致、高效资产管理，提升服务效率和用户体验。

综上所述，张磊的分享围绕着阿里巴巴如何通过构建数据中台和实施OneData体系，有效地进行全域数据建设，解决了数据治理、共享和应用中的关键问题，推动了企业的数字化转型和业务增长。