如何建设数据中台？

建设数据中台，本质上是要减少数据的重复建设，提高数据的共享能力，做好数据的连接，对应的就是 OneData、OneService 和 OneEntity 三个方法论。OneData 要求数仓所有数据只加工一次，对应到数仓的设计层面，要求有统一的维度，对于明细层数据，相同粒度的度量只加工一次，对于汇总层的数据，相同粒度的指标只存在一份。OneService 是统一查询服务，原先数据开发和应用开发的边界是比较模糊的，哪些逻辑应该是由数据开发完成，哪些应该是由应用开发完成，我们甚至发现有些计算是在一个超大的 Redis 集群里面完成海量数据的加工计算，成本非常大，且不能共享。数据服务划清了数据和应用的边界，数据服务提供的是加工好的指标数据，应用通过数据服务，直接获取计算的结果，强制把公共计算逻辑下沉到数据层面，提高了数据的共享能力。OneEntity 主要是解决数据连接的问题，同一个用户，由于用户是否登录，在同一个模型中，可能存在重复的记录，如何识别两个 ID 是同一个用户，做到所有用户只有唯一的 ID 标识，这个是 OneEntity 要解决的问题。

对于三个方法论，我们的经验是必须通过系统化的方式，将规范沉淀到系统中，确保建设的效果。为了支撑数据中台的建设，我们研发了一套全链路大数据产品，网易猛犸 6.0，其架构图如下：

 

全链路大数据产品网易猛犸 6.0 建立在 Hadoop 基础之上，包括 16 个子产品（上图中绿色模块标识部分），覆盖了数据生产、治理的完整链路，本着“简单易用，举重若轻”的产品设计思想，我们采取了“组件式”的产品设计模式，每个产品都聚焦一个典型的场景，业务可以根据自身的需要，选择性的搭配一些产品应用，解决业务当前面临的问题。同时猛犸 6.0 具备可扩展的产品架构，业务方可以基于该产品提供的基础能力，扩展新的产品。

全链路大数据产品网易猛犸 6.0 在大数据开发、任务运维、数据集成等大数据平台的基础上，主要增加了两个板块，一个是 OneData 体系，它是以元数据中心作为基础的，在元数据中心之上提供了 5 个中台相关的产品：数仓设计中心、数据资产中心、数据质量中心、指标系统和数据地图。

数仓设计中心：按照主题域、业务过程，分层的设计方式，以维度建模作为基本理论依据，按照维度、度量设计模型，确保模型、字段有统一的命名规范。

数据资产中心：主要作用是梳理数据资产，基于数据血缘，数据的访问热度，做成本的治理。

数据质量中心：主要是通过丰富的稽核监控规则，对数据进行事后校验，确保问题数据第一时间被发现，避免下游的无效计算，分析数据的影响范围。

指标系统：管理指标的业务口径、计算逻辑和数据来源，通过流程化的方式，建立从指标需求、指标开发、指标发布的全套协作流程。

数据地图：提供的是元数据的快速检索，数据字典、数据血缘、数据特征信息的查询，相当于元数据中心的一个门户。

另外一个板块就是 OneService 体系，对应的就是数据服务。数据服务对外提供 Restful API，屏蔽底层各种数据源，加工好的指标，导出到 Greenplum、MySQL、Redis、HBase 里面进行查询，数据服务将用户访问的 Restful API 转化为底层对各种数据源的访问。数据服务可以认为是数仓的网关。

在数据服务之上，就是应用层，这里可以分为两类，一类是通用性数据应用，包括报表系统、大屏系统、自助分析系统，本身不具备行业属性，任何业务都可以使用；另一类是行业性的数据应用，比如电商的供应链系统、传媒的舆情系统。在我们的数据中台划分中，通用性的数据应用也被划入了中台的范围内，因为中台本质是提供共性能力，对于数据中台，就是提供共享的数据。