[读书笔记]《大数据之路》——阿里数据整合及管理体系—

本文主要是介绍[读书笔记]《大数据之路》——阿里数据整合及管理体系——OneData模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

阿里数据整合及管理体系——OneData模型

摘要#

阿里的《大数据之路》第9章介绍了其内部进行数据整合及管理的方法体系和工具OneData。他们在这一体系下，构建统、规范、可共的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致性，了解他们的建模理论，有助于扩宽我们对数据建模的视野和思考。

1. 概述#

阿里巴巴集团大数据建设方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。

1.1 定位及价值#

定位：建设统一的、规范化的数据接人层（ ODS ）和数据中间层（ DWD 和
DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设，即数据公共层建设。

价值：提供标准化的（ Standard ）、共享的（ Shared ）、数据服务（ Service ）能力，降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源，以消除业务和技术之痛。

2. 体系架构#

体系架构图

图1.2.1 体系架构图

2. 规范定义#

规范定义实例

图2.1.1 规范定义实例

3. 模型设计#

3.1 指导理论#

维度建模理论：基于维度数据模型总线架构，构建一致性的维度
和事实。

3.2 模型层次#

(1) 操作数据层（ODS）

功能：同步；结构化；累积历史、清洗

(2) 公共维度模型层（DM）：明细数据层（DWD）+汇总数据层（DWS）

功能：组合相关和相似数据；公共指标统一加工；建立一致性维度

(3) 应用数据层（ DS ）

功能：个性化指标加工；基于应用的数据组装

模型层次关系图

图3.2.1 模型层次关系图

3.3 基本原则#

(1) 高内聚和低辑合

(2) 核心模型与扩展模型分离

(3) 公共处理逻辑下沉及单一

(4) 成本与性能平衡

(5) 数据可回滚

(6) 一致性

(7) 命名清晰、可理解

4. 模型实施#

需求分析>架构设计>详细模型设计

4.1 业界常用的模型实施过程#

Kimball 模型实施过程

(1) 高层模型

(2) 详细模型

(3) 模型审查、再设计和验证

(4) 提交 ETL 设计和开发

参考：Ralph Kimball, The DataWarehouse Lifecycle Toolkit

Inmon 模型实施过程

三个层次：

ERD (Entity Relationship Diagram ，实体关系图）层

DIS (Data Item Set 数据项集）层

物理层（Physical Model ，物理模型）

参考：Inmon, Building the Data Warehouse

其他模型实施过程

· 业务建模，生成业务模型

· 领域建模，生成领域模型

· 逻辑建模，生成逻辑模型

· 物理建模，生成物理模型

4.2 OneData 实施过程#

指导方针

首先，在建设大数据数据仓库时，要进行充分的业务调研和需求分析。

其次，进行数据总体架构设计，主要根据数据域对数据进行划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽出业务过程和维度。

再次，对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，使用 OneData 工具完成指标规范定义和模型设计。

最后，就是代码研发和运维。

实施工作流

(1) 数据调研

· 业务调研

· 需求调研

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