据IDC报告，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘，它有可能成为商业世界的“新能源”，变革我们的生产，影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时，如果我们不能有序、有结构的进行分类组织和存储，那么在价值被发现前，也许数据成本灾难已经来临。它犹如堆积如山的垃圾，给我们企业带来的是极大的成本，而且非常难以消费和发掘价值，也许数据更可悲的命运是在价值发现之前它以死去。不得已的历史数据清理还在进行中吗？
那么，企业大数据体系的数据架构应该如何建立？如何保障数据快速支撑业务并且驱动业务发展？在2016数据库技术大会上，数据中台的高级技术专家王赛结合阿里数据的实践成果，按照背景、方法思路以及如何落地实现、效果如何的逻辑，为大家详细介绍阿里数据中台的秘密武器——OneData体系。
背景》》》》》》》
在企业发展初期，数据研发模式一般紧贴业务的发展而演变的，数据体系也是基于业务单元垂直建立，不同的垂直化业务，带来不同的烟囱式的体系。但随着企业的发展，一方面数据规模在快速膨胀，垂直业务单元也越来越多，另一方面基于大数据的业务所需要的数据不仅仅是某个垂直单元的，使用数据类型繁多(Variety)的数据才能具备核心竞争力。跨垂直单元的数据建设接踵而至，混乱的数据调用和拷贝，重复建设带来的资源浪费，数据指标定义不同而带来的歧义、数据使用门槛越来越高……这些问题日益凸显，成为企业发展迫在眉睫必须要解决的问题。
1）数据标准不统一
在建立OneData之前，阿里数据有30000多个指标，其中，即使是同样的命名，但定义口径却不一致。例如，仅uv这样一个指标，就有十几种定义。带来的问题是：都是uv，我要用哪个？ 都是uv，为什么数据却不一样？
2）服务业务能力
由于数据模式是跟着垂直业务，导致一开始只支持了淘宝、天猫、1688等少数业务团队。而更多有个性化需求的业务团队却无法提供更多支持。
3）计算存储成本
由于没有统一的规范标准管理，造成了重复计算等资源浪费。而数据表的层次、粒度不清晰，也使得重复存储严重，仅淘系的数据表就超过了25000张，集团总数据的存储量每年以2.5倍的速度在增长，可以预见的未来的将会带来巨大的数据成本负担，我们不得不去做一些改变。
4）研发成本
每个工程师都需要从头到尾了解研发流程的每个细节，对同样的“坑”每个人都会重新踩一遍，对研发人员的时间和精力成本造成浪费
建立的方法和思路》》》》》》》》
基于这样的问题和挑战，阿里集团规划建设一个全集团的全域数据公共层，将公共的数据、计算沉淀于此，降低数据存储和计算成本，提升数据互通和消费的效率，从而支撑快速数据业务应该的创新。公共层中重要的一环是数据模型的构建，那么我们先从行业看看一些方法体系和经验：
1）他山之石——行业内是如何做的？
A、实体关系（ER）模型
数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，它与OLTP系统中的3NF的区别，在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象，它更多的是面向数据的整合和一致性治理，正如Immon所希望达到的：“single version of the truth”。但是要采用此方法进行构建，也有其挑战：
- 需要全面了解企业业务和数据
- 实施周期非常长
- 对建模人员的能力要求也非常高
B、维度模型
维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，它的《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。典型的代表是我们比较熟知的星形模型，以及在一些特殊场景下适用的雪花模型。
C、DataVault
DataVault是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生，同时设计的出发点也是为了实现数据的整合，并非为数据决策分析直接使用。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合；同时也基于主题概念将企业数据进行结构化组织，并引入了更进一步的范式处理来优化模型应对源系统变更的扩展性。它主要由：Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性）三部分组成 。
D、Anchor模型
Anchor模型是由Lars. Rönnbäck设计的，初衷是设计一个高度可扩展的模型，核心思想：所有的扩展只是添加而不是修改，因此它将模型规范到6NF，基本变成了K-V结构模型。Anchor模型由：Anchors 、Attributes 、Ties 、Knots 组成，相关细节可以参考《Anchor Modeling-Agile Information Modeling in Evolving Data Environments》
2）阿里的数仓模型体系要如何构建？
阿里巴巴集团在很早就已经把大数据做为战略目标实施，而且其各个业务也非常依赖数据支撑运营，那么阿里究竟采取何种方法构建自己的体系？阿里的数据仓库模型建设经历的多个发展周期：
第一阶段：完全应用驱动的时代，阿里巴巴第一代的数据仓库系统构建在Oracle上，数据完全以满足报表需求为目的出发，将数据以与源结构相同的方式同步到Oracle后，我们叫ODS（Operational Data Store）层，数据工程师基于ODS数据进行统计，基本没有模型方法体系，完全基于对Oralce数据库特性的利用进行数据存储和加工，部分采用了一些维度建模的缓慢变化维方式进行历史数据处理。那时候的数据架构只有两次层ODS+DSS。
第二阶段：随着阿里业务的快速发展，数据量也在飞速增长，性能已经是一个较大问题，因此引入了当时MPP架构体系的Greenplum，同时阿里的数据团队也在着手开始进行一定的数据架构优化，希望通过一些模型技术改变烟囱式的开发模型，消除一些冗余，提升数据的一致性。来做传统行业数仓的工程师，开始尝试将工程领域比较流行的ER模型+维度模型方式应用的阿里集团，构建出一个四层的模型架构ODL（操作数据层）+BDL(基础数据层)+IDL（接口数据层）+ADS(应用数据层)。ODL保持和源系统保持一致，BDL希望引入ER模型，加强数据的整合，构建一致的基础数据模型，IDL基于维度模型方法构建集市层，ADL完成应用的个性化和基于展现需求的数据组装。其中我们在构建ER模型遇到了比较大的困难和挑战，互联网业务的快速发展，人员的快速迭代变化，业务知识功底的不够全面导致ER模型设计迟迟不能产出，至此，我们也得到了一个经验，在一个不太成熟，快速变化的业务面前，构建ER模型的风险非常大，不太适合去构建。
第三阶段：阿里集团的业务和数据还在飞速发展，这个时候迎来了以hadoop为代表的分布式存储计算平台的快速发展，同时阿里集团自主研发的分布式计算平台ODPS也在紧锣密鼓的进行中；我们在拥抱分布式计算平台的同时，也开始建设我们的第三代模型架构，我们需要找到一个核心问题，找打适合阿里集团业务发展，又能充分利用分布是计算平台能力的数据模型方式。
我们选择了以Kimball的维度建模为核心理念基础的模型方法论，同时对其进行了一定的升级和扩展，构建了阿里集团的数据架构体系——OneData
OneData体系分为：数据规范定义体系、数据模型规范设计、ETL规范研发以及支撑整个体系从方法到实施的工具体系。
落地实现》》》》》》
A）数据规范定义
将此前个性化的数据指标进行规范定义，抽象成：原子指标、时间周期、其他修饰词等三个要素。
例如，以往业务方提出的需求是：最近7天的成交。而实际上，这个指标在规范定义中，应该结构化分解成为：
原子指标（支付订单金额 ）+修饰词-时间周期（最近7天）+修饰词-卖家类型（淘宝）
B）数据模型架构
将数据分为ODS（操作数据）层、CDM（公共维度模型）层、ADS（应用数据）层。
其中：
ODS层主要功能
- 同步：结构化数据增量或全量同步到ODPS；
- 结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到ODPS；
- 累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗；
CDM层主要功能
CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细宽表层和公共汇总数据层，采取维度模型方法基础，更多采用一些维度退化手法，减少事实表和维度表的关联，容易维度到事实表强化明细事实表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多宽表化的手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复的加工。
ADS层主要功能
- 个性化指标加工：不公用性；复杂性（指数型、比值型、排名型指标）
- 基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串
其模型架构图如下，阿里通过构建全域的公共层数据，极大的控制了数据规模的增长趋势，同时在整体的数据研发效率，成本节约、性能改进方面都有不错的结果。
C）研发流程和工具落地实现
将OneData体系贯穿于整个研发流程的每个环节中，并通过研发工具来进行保障。
实施效果》》》》》》
- 数据标准统一：数据指标口径一致，各种场景下看到的数据一致性得到保障
- 支撑多个业务，极大扩展性：服务了集团内部45个BU的业务，满足不同业务的个性化需求
- 统一数据服务：建立了统一的数据服务层，其中离线数据日均调用次数超过22亿；实时数据调用日均超过11亿
- 计算、存储成本：指标口径复用性强，将原本30000多个指标精简到3000个；模型分层、粒度清晰，数据表从之前的25000张精简到不超过3000张。
- 研发成本：通过数据分域、模型分层，强调工程师之间的分工和协作，不再需要从头到尾每个细节都了解一遍，节省了工程师的时间和精力。