数据中台核心方法论--OneModel为何需要产品化支撑?

时间:2022-08-24 18:28:45

什么是产品化

大部分创业公司都是从一个伟大的想法创意开始的,并且需要有一堆技术专家来实现。我们清楚,伟大的技术并不等同于和伟大的产品,技术可以解决问题,但如果它没有办法法规模化,那这些技术或者能力对用户便没有直接价值,只有把它们拆解,打包,设计成产品,才能真正的解决用户问题,把某些技术或者能力变成产品的过程这个过程,就是产品化。

OneModel方法论

OneModel方法论是以维度建模为理论基础,构建总线矩阵,划分和定义业务板块、数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、业务限定、时间周期、派生指标,设计出维度表、明细事实表、汇总事实表的过程。

数据中台核心方法论--OneModel为何需要产品化支撑?

OneModel的产品化

如前所述,OneModel方法论可以帮准企业建设标准的、稳定的数据中台,但再好的方法论如果不能规模化、产品化,对于客户而言,开发、管理都是更多的开发投入,以及对更多的数据技术专家的依赖。为帮助更多的 企业建设高效、标准的数据中台,阿里巴巴数据中台团队思考如何对OneModel方法论进行产品化。

经过了长时间的产品设计、打磨,最终OneModel的产品化是体现在dataphin中规范建模的模块,通过规范定义,定义维度、业务过程、业务限定、原子指标、派生指标,通过定义、配置以后,自动生成维度逻辑表、事实逻辑表、汇总逻辑表。

数据中台核心方法论--OneModel为何需要产品化支撑?

OneModel产品化带来的好处

严格落实规范定义

传统开发中,依据文档或者管理约束来规范开发,但由于人员流动、人员能力等客观情况,仍然会有不符合规范的情况发生,借助工具的能力,消除指标的二义性,约束数据研发人员,在开发的过程中能够严格落实设计。

设计即开发,降本增效

OneModel产品化以后,通过配置实现自动化开发,降低数据研发的门槛,能极大解放技术同学,使其快速能完成业务需求,甚至业务人员不需要等待开发人员排期,可以自己来进行数据开发;另外,运维人员快速简单的管理数据、定位问题,降低数据管理运维成本。降低开发运维成本,提高产出效率。
平台化以后,企业可以有更多精力投入稳定性、高性能、技术发展、业务探究等其他重要事项中,企业可以更多的将注意力放到业务数据价值的挖掘上,提高人效,降低了公司的成本。

主题式服务,简化查询分析

在dataphin中,可以配置事实表的关联维度,维度的关联维度,形成类雪花模型的主题式的逻辑表模型,在查询时,查询的是主题式的逻辑表,不需要再写表关联查询。如下所示:

数据中台核心方法论--OneModel为何需要产品化支撑?

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本文作者:渊洛

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