数据中台核心方法论--OneModel为何需要产品化支撑？
什么是产品化
大部分创业公司都是从一个伟大的想法创意开始的，并且需要有一堆技术专家来实现。我们清楚，伟大的技术并不等同于和伟大的产品，技术可以解决问题，但如果它没有办法法规模化，那这些技术或者能力对用户便没有直接价值，只有把它们拆解，打包，设计成产品，才能真正的解决用户问题，把某些技术或者能力变成产品的过程这个过程，就是产品化。
OneModel方法论
OneModel方法论是以维度建模为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义业务板块、数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、业务限定、时间周期、派生指标，设计出维度表、明细事实表、汇总事实表的过程。
OneModel的产品化
如前所述，OneModel方法论可以帮准企业建设标准的、稳定的数据中台，但再好的方法论如果不能规模化、产品化，对于客户而言，开发、管理都是更多的开发投入，以及对更多的数据技术专家的依赖。为帮助更多的 企业建设高效、标准的数据中台，阿里巴巴数据中台团队思考如何对OneModel方法论进行产品化。
经过了长时间的产品设计、打磨，最终OneModel的产品化是体现在dataphin中规范建模的模块，通过规范定义，定义维度、业务过程、业务限定、原子指标、派生指标，通过定义、配置以后，自动生成维度逻辑表、事实逻辑表、汇总逻辑表。
OneModel产品化带来的好处
严格落实规范定义
传统开发中，依据文档或者管理约束来规范开发，但由于人员流动、人员能力等客观情况，仍然会有不符合规范的情况发生，借助工具的能力，消除指标的二义性，约束数据研发人员，在开发的过程中能够严格落实设计。
设计即开发，降本增效
OneModel产品化以后，通过配置实现自动化开发，降低数据研发的门槛，能极大解放技术同学，使其快速能完成业务需求，甚至业务人员不需要等待开发人员排期，可以自己来进行数据开发；另外，运维人员快速简单的管理数据、定位问题，降低数据管理运维成本。降低开发运维成本，提高产出效率。
平台化以后，企业可以有更多精力投入稳定性、高性能、技术发展、业务探究等其他重要事项中，企业可以更多的将注意力放到业务数据价值的挖掘上，提高人效，降低了公司的成本。
主题式服务，简化查询分析
在dataphin中，可以配置事实表的关联维度，维度的关联维度，形成类雪花模型的主题式的逻辑表模型，在查询时，查询的是主题式的逻辑表，不需要再写表关联查询。如下所示：
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本文作者：渊洛
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