之前看到有人问：《大数据之路》内容看着很牛逼，但是和《数据仓库工具箱》是不是类似？

这个问题不重要。为什么问这个问题非常重要。 这其实暴露了绝大多数互联网公司数仓同学的现状，天天都是在拉宽表。这是一个现象，这个现象甚至让一直处于这个工作状态的同学怀疑正确的数仓工作方式了。 跟“跪久了都不知道怎么站起来”有异曲同工之妙。 回答这个问题很简单，一句话足矣。因为你没有见识过完整的建模工作，也没见识过精美的数据模型。

我找到了脉脉发帖的那个小哥哥，写了一个长长的帖子把这件事情说清楚，戳这里可以查阅：阿里的《大数据之路》吹牛了吗？ 或者复制链接到浏览器查阅： https://mp.weixin.qq.com/s/a4B3o8fA5nT0pbqDk8Ecog

其实之前有看到相关帖子，本来觉得有仔细阅读《大数据之路》的同学应该能看得明白~ 但鉴于可能误导其他同学，所以主要从2点来回答这个问题：

（1）《大数据之路》这本书是阿里巴巴的大数据实践，是基于Kimball的《数据仓库工具箱-维度建模完全指南》的实践和创新，里面关于建模章节有明确说明更多理论知识请查阅《数据仓库工具箱-维度建模完全指南》。

（2）可以明确地说，阿里的数据建模确实很牛逼。在阿里，数据建模能力已经是一种基本能力。阿里巴巴数据中台支持全集团的业务，只有全局架构，体系化、规范化的数据建设才能服务好阿里巴巴如此广的业务；阿里巴巴数据中台有独立的数据建模团队建设公共数据，而不是maimai帖子中有人提到的整天接需求、做报表~~~ “你”的业务发展状态并不一定是别人的业务发展状态，“你”的现状并不一定是别人的现状，“你”认为的并不一定是正确的哦~

（3）随着阿里巴巴数据中台服务模式的落地，基于更多企业有数字化的需求，催生将阿里的数据中台变成云上的数据中台，我们目前正通过阿里云对外输出数据中台能力，并陆续帮助且经过实践验证：波司登、蒙牛、卡西欧、红星美凯龙、央视网等等各行业企业携手阿里云数据中台构建起自己的数据中台，不断赋能自身业务~ 更多企业案例可以前往查看：https://dp.alibaba.com/exchange