《大数据大创新 阿里巴巴云商数据中台之道》读书笔记

《大数据大创新 阿里巴巴云商数据中台之道》读书笔记

OneData、OneEntity、OneService三大体系

• OneData：统一数据建设，统一数据标准，数据资产化管理能力（追求让数据成为资产而非成本）；

数据规范 - 以业务的视角进行数据统一和标准定义，确保计算的口径、算法一致，甚至连命名都要规范且统一。

• OneEntity：统一实体连接识别，标签画像高效生产能力；

实现数据融通。

• OneService：统一数据服务能力；

阿里巴巴云上数据中台

ETL，Extract-Transform-Load

将数据从源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环。

云上数据中台赋能业务运行图

• OneData 致力于实现数据的标准与统一，让数据成为资产而非成本；
• OneEntity 致力于实现实体统一，让数据融通而非以孤岛存在；
• OneService 致力于实现数据统一服务，让数据复用而非复制。

数据公共层（ODS+DWD+DWS）

数据公共层（包括数据基础层和数据中间层）、数据应用层、并在数据体系之上建设统一的数据服务层。

• ADS（Application Data Store）应用数据；
• DWD（Data Warehouse Detail）明细数据；
• DWS（Data Warehouse Summary）汇总数据；
• ODS（Operational Data Store）操作数据；

ODS 数据基础层和DWD+DWS 数据中间层因其统一性和可复用性，称为数据公共层。

统一的ODS 数据基础层，包括离线数据基础层+实时数据基础层。

在面向应用提供服务时，业务团队有极大的自由度，只要依赖数据公共层，即可自由地建设 ADS 数据应用层。

业务数据化和数据业务化

• 业务数据化
• 业务数据化集中体现在三个方面，即全局数据监控、数据化运营和将数据植入业务。（数据赋能业务）
• 数据业务化
• 数据本身可以成为一种业务模式。（数据可以创造业务价值、收益等等）

技术到底为业务提升了什么？改变了什么？创造了什么？

数据回流

数据从业务源头同步到数据仓库，在数据仓库加工成数据指标后，再同步回业务前台数据库进而供给给业务应用。

淘宝数据

• 总有效商家-数百万级；
• 实际上只有大概 50%的商家是有流量的。
• 在有流量的商家中，只有不足2% 的商家日均有超过 50 笔订单，绝大部分商家都活得不好。

Dataphin & Quick BI

• Dataphin 致力于智能数据构建与管理；
• Quick BI 致力于高效数据分析与展示；

产品经理、技术经理和项目经理

• 如果偏重于业务或产品的项目，由产品经理兼任项目经理；
• 如果偏重于技术挑战或突破的项目，由技术经理兼任项目经理；

你的成功依赖于你的远见和执行力

• 战略上，需要争取高层管理者的支持，制定自下而上的战略决策并向下影响。（杀伐决断、矢志不渝）
• 执行上，需要争取业务人员和技术人员的认同，制订自下而上的执行计划。（迭代推进、脚踏实地）