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　　數據平臺是通過系統的方式實現企業大數據的統一、規范、安全、共享的數據組織方式，以服務方式實現前臺數據的應用，提高數據的使用效率，那么數據中通究竟解決了什么問題。歸總起來，主要有三點：效率、質量和成本。



　　一、效率



　　效率問題可以分為數據研發的效率、數據發現的效率和數據分析的效率。



　　首先是數據研發的效率，在很多項目中，在項目初期由于業務模式還不固定，變化比較快，往往缺少良好的主題域和分層的設計，煙囪式的開發模式占據了主導，隨著業務復雜度和規模的上升，大量重復性的數據開發，制約了數據需求交付效率。一個需求往往需要一個星期甚至更長的時間才能上線，需求響應速度經常被業務部門詬病。



　　其次是數據發現的效率，由于開發數據的和使用數據的往往是不同的人，面對動輒數萬張表，每張表有數十個甚至上百個字段，準確理解每張表的含義是一件非常困難的事。如果沒有一個好用的系統，往往需要大量的溝通成本，對于數據開發，經常抱怨工作被打斷，每天都在回答重復性的問題；對于分析師而言，想要知道有哪些數據可以用，找到自己想要的數據，需要花費大量的時間。在網易，建設數據中臺之前，很多業務都在用很原始的方法，每個分析師都自己維護了一個Excel，相當于自己的知識庫，記錄著一些常用的表。一個新的分析師想要了解數據，需要花費大量的時間。



　　**是數據分析的效率，我們希望越來越多的人能夠基于數據進行分析決策，但是數據分析本身確實存在門檻，取數對于大多數非技術專業的運營和分析師就是一個大問題，經常看到一個分析師的SQL把整個集群資源跑滿還跑不出來，經常看到分析師遇到一個SQL異常不知所措。另外，傳統的數據分析依賴的是分析師的經驗，一個指標異常波動，需要從哪些維度去分析，完全靠分析師的個人技能，如何將經驗變成一種知識，甚至是一種規范，沉淀到產品中，通過系統自動地進行全維度的鉆取分析，降低數據分析的門檻，這其實也是業務面臨的難題。



　　二、質量



　　質量是數據中臺需要解決的第二個問題，質量包括數倉設計的質量、指標的一致性、1.數據研發的質量。



　　數倉設計得***，主要體現在三個方面，完善度、復用性和規范性。數倉設計一般采用的是面向主題域的分層設計，對于ODS層保存的是業務原始數據，DWD保存的是經過清洗的明細數據，DWS是經過輕度聚合的匯總數據，ADS或者DM是應用層、集市層數據，這是一個常見的4層模型劃分。完善度的意思就是對于使用者而言，“要啥有啥”，對于不同分層，完善度的衡量方式也是有區別的，對于明細層，如果數倉中存在匯總層（DWS）數據直接引用ODS原始數據的情況，我們稱之為跨層引用，這就說明細層數據建設是有缺失的，如果其他匯總層也要使用相同的數據，都從ODS層去引用，就存在重復清洗的問題。對于匯總層數據而言，如果Query覆蓋率比較低，說明大量的查詢都是直接查詢明細數據，甚至是原始數據，這就說明匯總層數據建設完善度不夠，對于使用數據的人而言，查詢明細數據，不僅慢，而且查詢成本高，經常出現一個查詢hang住整個集群的情況。復用性主要強調的是一個表被多個表使用的情況，復用性越高，說明數倉的設計越合理，更多的數據在數倉被復用。規范性主要是指數倉中的表、字段的命名規范統一，相同指標、維度、度量的標識是一致的。



　　2.指標是數據加工的結果（也可能是中間結果），指標管理的核心在于確保指標的業務口徑、計算邏輯和數據來源的一致，**指標的二義性。數據開發經常遇到的一個情況是，兩個數據產品，看到相同的一個指標，結果不一致，這可能是口徑不一致導致的，當然也有可能是數據來源不一致導致的。



　　3.質量還包括數據的質量，這里面包括數據的一致性、準確性、及時性以及完整性。數據的一致性，具體表現在集市層相同的指標數據是否一致，維度是否一致，相關指標的趨勢是否一致，不同數據源對同一個實體的值是否一致。準確性體現在數值計算的邏輯是否符合預期，數據格式是否正確。曾經我們有過一個深刻的教訓，在電商業務中，由于業務側更新上線后部分IP格式有問題，導致流量域、交易域部分指標出現異常波動。由于沒有對數據進行質量稽查，問題的排查和定位花費了大量的時間。及時性主要體現在數據產出時延，我們一般通過數倉數據在指定時間（比如5點之前）產出完成率來衡量。另外對于實時數據，對時效性要求比較高，我們會拿數據計算延遲來衡量。完整性主要是表記錄是否完整，包括記錄數是否完整，字段是否完成。



　　三、成本



　　成本是數據中臺需要解決的第三個問題，成本包括計算資源成本、存儲資源的成本以及人力研發成本。



　　數據就像手機里面的文件，如果不定時清理，手機存儲空間永遠不夠用。我們經常發現，大數據成本比業務增長還要快，這一方面是由于煙囪式的開發導致的數據重復加工，浪費計算和存儲資源，另一方面也是由于沒有定時清理，及時將無用的數據和任務下線，導致已經沒人看的報表，每天還從幾十億行的原始數據進行計算加工，浪費大量的資源。人力的成本其實跟效率有關系，如果效率得到提升，研發成本也會得到控制。



　　效率、質量、成本，這三個方面相互聯系，我認為這是數據中臺要解決的最重要的三個問題。



　　數據中臺的作用有哪些.中琛魔方大數據(www.zcmorefun.com)表示數據中臺的的意義和作用，就是把數據這種生產資料轉變為數據生產力。在全球數據化的時代，企業只有做到了解用戶，在數據支持的情況下不斷創新，打破數據孤島，才能在日漸激烈的競爭中長久的保持優勢。