数据中台（六）数据体系建设

1、数据体系规划

中台数据体系具备特征：

• 覆盖全域数据
• 结构层次清晰：纵向数据分层，横向主题域与业务划分
• 数据准确性一致：定义一致性指标、统一命名、统一计算口径
• 性能提升
• 降低成本
• 方便易用

数据中台体系架构数据分层

• 贴源数据层ODS：操作数据层，对各个业务数据进行采集、汇聚、整合、增加数据标识、非结构转化为结构数据等，不做深度清洗加工——数据汇聚接入，例如：东方国信爬虫、新大陆数据汇聚接入
• 统一数仓层DW：细分为DWD（明细数据层）与DWS（汇总数据层），对业务数据进行建模存储。按业务角度从新定义组织一致的标准、维度、形成统一的标准业务数据体系——数据整合清洗，HiveSQL开发，数据清洗
• 标签数据层TDM：面向建模对象，通过ID-Mapping打通各个业务板块，形成对象的全域标签体系，方便深度分析、挖掘、应用——数据打标签，例如：客户RFM等级分类
• 应用数据层ADS：应用业务使用的的数据均只来源于标签层与应用层——适用于应用业务的机器学习数据挖掘的结果，例如：客户销售精细化分析

2、贴源数据层建设（ODS）——全域数据统一存储

2.1相关概念：这里的ODS层，是指做多源数据的汇聚、整合。但传统的ETL的ODS系统是指数据交换、实时性、报表等功能。

• 整合的三种数据分类：结构化数据（表）、半结构化数据（JSON）、非结构化数据（图片、视频）

2.2数据表设计：

• 前缀+业务系统表名：例如fjyd_ods.ods_customer或ODS_fjyd_ods_customer
• 字段类型保持一致:用double类型
• 采用后缀标识：ODS_fjyd_ods_customer_delta
• 日志、JSON等半结构化数据，数据解析到结构化数据表中

2.3数据表实现：一般使用数据同步工具，例如，DataPhin，实现ODS数据同步。步骤分为：发布采集、加入生产调度、配置参数限速、容错监控、告警机制

3、统一数仓层建设（DW或CDM）——标准化的数据底座

维度建模具备特点：

• 模型简单易理解
• 性能好
• 可扩张性好
• 数据冗余

3.1相关概念：建模工作按照这些维度展开

• 业务板块：个人与集团、医疗、金融、地产、电信等
• 模型设计
• 数据域：例如，采购域、供应链域、财务域、HR域等
• 业务过程
• 修饰词
• 指标设计
• 计算方法
• 维度表
• 事实表
• 粒度
• 一致性指标含义

3.2数据域的划分

• 阶段：数据调研
• 第二阶段：业务分类
• 第三阶段：数据域定义
• 第四阶段：总线矩阵构建：数据域与业务过程图

3.3指标设计：

• 原子指标+时间修饰+其他修饰词/类型=派生指标 ，例如：stay_time_7d_APP,近7天（1周）停留时间

3.4维度表设计

3.5事实表设计

3.6模型落地步骤：ODS数据同步任务正常运行

4、标签数据层建设（TDW）——数据价值魅力所在

4.1相关概念

• 终产物：标签融合表
  
• 对象
• 对象标识
• 标签
• 标签类目
• 属性标签
• 统计标签
• 对象标识
• 算法标签

4.2确定对象

• 人、物、关系

4.3对象ID打通

• 用户多个ID-ID之间两两映射关联打通，例如：身份证号码——电话号码映射关联

4.3标签类目设计

• 人：个人、集团、机构等
• 物：单个物品、物品集合等
• 关系：单条关系记录、关系集合体等

4.5标签设计

• 属性+指标+参数+特征
• 数据情况+业务需求
• 标签设计规则：层级逐级向下划分

4.6标签融合表设计

• 纵表：类似K-V，ID-标签名-标签值
• 横表（采用）：ID-标签1-标签2-标签3-标签4……

4.7标签融合表实现步骤

5、应用数据层建设（ADS）——灵活支撑业务需求

5.1相关概念

• 按业务需求，具有灵活性，类似于数据集市，简单数据组装层

5.2应用数据表设计

• 以业务驱动建模，形成满足业务的规范
  
• 即席查询，大宽表形式组织
• 特定指标查询，K-V表形式组织
• 其他复杂数据结构组织

5.3应用数据表现（建设步骤）

• 调研业务，明确数据内容、格式、大小
• 盘点统一数仓层、标签数据层是否满足业务数据需求
• 组装应用层数据
  
• 多维自由聚合分析
• 即系查询，组装成大宽表
• 特定指标，组装成K-V结构数据

5.4应用数据场景支撑

• 一套数据多套存储
  

6、中台手记（四）：数据资产建设

步：客户标签体系

第二步：调研客户数据来源

• 1、交易数据
• 2、评价数据

案例：某集团商业地产数据体系架构