01数据中台的前世今生
在正式进入数据中台建设实践之前，我想花点时间先聊一聊大数据的发展史，这样更能理解数据中台诞生的原因。不管是学习一项知识，还是讨论一个问题，最好的方法都不应该是一头扎进细节里，而是应该先从时空的维度了解其来龙去脉，当你了解了一件事物的前因后果后，更能透过现象，洞察背后的本质。理解了大数据的发展历史，更能体会数据中台诞生的必然性和数据中台建设方法论。
1.0 数据仓库诞生
1996年，美国加特纳集团第一次提出商业智能的概念，它是指通过一系列的技术和方法，将企业已有的数据转化为有用的信息，帮助企业制定经营分析决策。比如，对于零售企业的库存管理，如何保证不大面积断货影响产品销量的同时，避免库存大量积压导致的成本增加，我们要分析每个商品的销售量趋势、库存情况和未来销量预测，制定合理的采购计划，对滞销商品采取降价促销，对畅销品、爆品要提前下生产订单，供应链部门根据商品订单，提前采购、生产。这些需求的实现，依赖于聚合多个业务系统数据进行分析，如供应链系统、仓储系统等。同时也要保存历史数据，支持销量预测。然而，传统数仓是面向单一业务系统，主要实现面向事物的增删改查，不能满足复杂的数据分析场景，此时，数据仓库的概念应运而生了。
数据仓库之父比尔·恩门在 1991 年出版的《Building the Data Warehouse》中首次给出了数据仓库的完整定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的，不可修改的数据集合。举个例子让大家更好的理解，比如在电商场景中，订单数据、会员数据、库存数据存放在三个不同的数据仓库中，构建数据仓库，首先要把不同业务系统的数据同步到一个统一的数据仓库中，然后按照划分主题域的方式组织数据。
主题域是对业务过程的高度抽象，像商品、交易、用户、供应链都能作为一个主题域，可以把它理解为数据仓库的一个目录。数据仓库中的数据一般是按照时间进行分区存放，一般会保留 5 年以上，每个时间分区内的数据都是追加写的方式，对于某条记录是不可更新的。
数据仓库的出现，明确了复杂场景的数据分析解决方案，让数据分析场景不再依赖业务数据库，也为商业智能的发展奠定了技术基础。
2.0 Hadoop出现
进入互联网时代后，有两个比较明显的变化，一个是数据规模的增长前所未有，一个是数据异构化普遍存在。传统数据库难于扩展、数据在导入前必须事先定义好模型的特性，决定了传统数据仓库根本无法承载互联网时代海量数据存储和计算。
2004年前后，当大多数公司还在研究如何扩展单机性能，寻找更贵更好的服务器时，互联网巨头谷歌发表的 3 篇论文让业界为之一振，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架 MapReduce 和 NoSQL 数据库系统 BigTable。论文思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。这样一来，Google 其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就能实现大量的数据的存储和计算。
当时的天才程序员Doug Cutting 受Google 的论文影响，开始基于论文原理实现GFS和MapReduce的功能，两年后，Google的理论被变成现实，Hadoop正式诞生。和传统数仓相比，Hadoop有以下两点优势：
- 完全分布式，易于扩展，可以使用价格低廉的机器堆出一个计算、存储能力很强的集群，满足海量数据的处理要求；
- 弱化数据格式，数据被集成到 Hadoop 之后，可以不保留任何数据格式，数据模型与数据存储分离，数据在被使用的时候，可以按照不同的模型读取，满足异构数据灵活分析的需求。
3.0 大数据平台兴起
一个商用Hadoop支持几十种计算引擎，数据研发流程复杂，通常涉及数据集成、数据开发、数据测试、数据发布、任务运维等。繁杂的工作流程使得数据研发的门槛高、效率低下。为解决数据研发低效率、高门槛的问题，大数据平台应运而生，自此，数据实现了“流水线”式的快速加工。
这里简单介绍下大数据平台。
大数据平台是面向数据研发场景的数据研发全链路的工作平台。可以实现数据流水线化快速加工。
大数据平台由下至上大致可分为三部分，分别是数据采集、数据处理、数据展示。
- 数据采集
由于数据源不同，所以数据同步系统相当于多个组件的集合，业务数据库同步一般用Sqoop，日志同步可以选Flume，埋点数据经过格式转换后通过kafaka消息队列进行传输。 - 数据处理
数据处理是大数据计算的核心，数据同步系统导入的数据会存储到HDFS，Hive、Mapreduce、Spark等计算任务读取HDFS的数据计算后再将计算结果写入HDFS。 - 数据展示
大数据计算产生的结果被写入了HDFS，但应用程序不能直接到HDFS中读取数据，所以需要数据同步系统将计算结果导出到数据库，应用程序就可以直接访问数据库中的数据，展示给用户。
那各种数据什么时候开始同步，各种计算引擎任务如何合理调度才能使资源利用最合理、等待的时间又不至于太久，同时临时的重要任务还能够尽快执行，这就需要任务调度管理系统来对上述三个部分进行整合完成，大数据平台上的其他系统一般都有开源的可供选择，但任务调度管理系统一般涉及很多个性化的需求，通常需要自己开发，开源的大数据调度系统有 Oozie，也可以在此基础进行扩展。
4.0 数据中台时代
2016年左右，随着互联网的高速发展，业务场景的不断增加，数据应用的需求越来越多，为快速响应业务的需求，很多企业都不同程度的存在烟囱式的开发模式，这种烟囱式的开发导致企业不同业务线的数据是割裂的，这就造成了数据的重复加工，导致研发效率、数据存储和计算资源的浪费，使大数据的应用成本越来越高，也带来指标口径不一致的问题。产生这些问题的根源在于数据无法共享，为解决这一问题，2016年，阿里率先提出“数据中台”的口号。数据中台的核心是：避免数据的重复加工，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。
总的来说，数据中台具备异构数据统一计算、存储的能力，同时让分散杂乱的数据通过规范化的方式管理起来。数据中台借鉴了传统数仓面向主题域的数据组织方式，基于维度建模理论，构建统一的数据公共层和应用层。数据中台依赖于大数据平台完成数据研发全流程，同时增加了数据治理和数据服务化以及数据资产内容。
02什么是数据中台
说完了数据中台诞生的历史背景，现在，我们应该对数据中台有了一定的了解，那我们现在给数据中台下个定义。
自2016年，数据中台被提出以来，不同的人对数据中台有不同的理解，就像一千个读者心中有一千个哈姆雷特，因此也有许多不同的定义，以下是我从一些文章、书籍中搜集到的关于数据中台的定义：
我的理解：数据中台是DT时代的大背景下，为实现数据快（快速）、准（准确）、省（低成本）赋能业务发展的目标，将企业的数据统一整合起来，基于Onedata方法论借助大数据平台完成数据的统一加工处理，对外提供数据服务的一套机制。
举个例子：如果把数据比如新时代的水电煤，那数据中台就是煤业公司、水厂，煤如果深埋地下，不被挖掘加工，就没法发挥应有价值。所以，建设好基础，数据价值才能最大化被挖掘。
03数据中台的价值
1 数据中台是企业数据化建设的基础设施
数据中台解决了企业全域数据汇聚的问题，打通以往的数据孤岛，沉淀数据资产，实现数据之间的价值共通，可基于数据中台满足复杂的数据应用场景。
2 提升数据质量
数据中台基于Onedata方法论构建统一的公共层，保证了源头数据的一致性，且实现数据按照统一口径只加工一次，实现全局指标、标签的统一，大大提高数据质量。
3 节约企业数据应用成本
基于数据中台的元数据管理的数据血缘，可以实现数据投入产出比的评估，及时发现并下线低ROI的数据，也避免数据重复加工。由此降低数据的研发、存储和计算成本，降低企业数据应用成本。
比如，对于一些超过3个月未使用的报表，可以做下线处理，评估表的ROI，对于低ROI的报表及时下线处理。
4 健全各部门协作机制
利用系统化的解决方案配合一定的管理机制，实现业务人员、数据研发、产品经理、数据分析师等角色的高效协同，提升各角色之间的协作效率。
本篇是数据中台系列的第一篇文章，既然数据中台的价值如此之大，那什么样的企业适合建设数据中台呢？数据中台应该如何建设？后续会陆续从元数据管理、指标管理、模型设计、数据质量、数据成本、数据安全等方向讲解数据中台的建设实践，带你解开数据中台的层层面纱，欢迎大家一起交流呀。
本文来自于数据分析
