阿里数据中台解决方案（PPT）
二、阿里数据中台建设方法论
阿里数据中台建设方法论主要总结为四个部分：数据中台建设方法论体系的全局、OneData体系方法论、OneEntity体系方法论、OneService体系方法论，如下图所示。
1、数据中台建设方法论体系的全局
(1)全流程一体化：即从数据采集到数据服务实现全链路通。在产品层面，不会让用户在不同使用阶段来回切换于不同产品。
例如，用户要做实体识别、用户标签画像等，如果要依赖的数据在另外一个产品中, 甚至需要使用风格迥异的产品来完成，则用户会不知所措。所以，以数据建设为例，要实现数据从采集到标准化、实体识别、标签画像及最终面向应用的一站式服务。
(2)向上多样化赋能场景：不仅要有通用产品，还要有行业产品及尊享产品。应向不同的应用场景和用户，提供差异化服务。
例如，阿里数据中台向阿里生态内小二提供数据产品时，就包括数据工具、专题分析、 应用分析、数据决策这四个层次的产品和服务。
(3) 向下屏蔽多计算引擎：不管是哪里的云计算服务，都应该尽可能兼容甚至屏蔽的，让用户在应用时感觉简单。
在阿里10年大数据建设历程中，数据建设的底座依赖至少经历了Oracle— GP-Hadoop—阿里云计算平台的变化过程。很多大数据应用与创新者也一定会面临类似的变化。
所以，对于产品和服务，需要连同生态合作伙伴一起努力实现屏蔽多种计算引擎，不管底座是阿里云公共云，还是阿里云专有云，还是自建的私有云，都可以在此之上构建数据并实现平滑切换。
(4) 双向联动：在构建大数据及服务业务应用与创新的过程中，业务和技术是需要协同互动的，而不是一方是另一方的资源这种单向关系。
一般来说，对于业务需要技术的协同这一点，人们很容易理解，但对于技术同样也需要业务的协同这一点，人们可能就不太容易理解。例如，要对消费者进行识别、刻画、触达和服务，则需要业务部门在业务前台按照数裾技术规范和标准进行布点，以便采集到数据，以及需要业务人员与技术人员一起讨论刻画消费者标签的关键因素，并确定哪些标签符合业务线的价值诉求。
2、OneData体系方法论
OneData体系方法论至少包括：数据标准化、技术内核工具化、元数据驱动智能化3个方面。
(1)数据标准化。要从源头实施数据标准化，而非在数据研发之后，基于数据指标梳理的数据字典实施数据标准化。因为，只有每一个数据都是唯一的，数据模型才能稳定、可靠，数据服务才是靠谱、可信的。
(2)技术内核产品化。所有的规范、标准等，如果没有一个全流程的工具作为保障, 则无法实现真正意义上的全链路通，因此，我们首先推进技术内核全面工具化。
(3)元数据驱动智能化。阿里正在持续努力实现数据建模后的自动化代码生成，以及保障其实现和运行的智能计算与存储框架。为什么阿里能做这件事情？其中一个重要原因就是，在源头对每个元数据进行了规范定义，尽可能实现数据的原子化和结构化，并将其全部存在元数据中心里。这些元数据对于计算、调度、存储等意义非凡，因此有望实现从人工到半自动化，进而实现智能化。
3、OneEntity体系方法论
OneEntity体系方法论至少包括：技术驱动数据连接、技术内核工具化、业务驱动技术价值化3个方面。
(1)技术驱动数据连接。OneEntity要实现实体识别，首先依赖很强的实体识别技术，所以要用技术来驱动数据连接。
(2)技术内核产品化。产品化是目标，其发展过程不是一蹴而就的。一定要往这个方向努力，否则每一次进行标签画像（哪怕是类似的标签），都要通过人力重复做一次，这实在是一件让人非常痛苦的事情。所以，要高效地进行实体识别、用户画像，工具化是一条必由之路。当然，全部工具化总是很难实现的，一定还有工具无法替代人脑的部分，所以，努力追求的是将人脑智慧尽可能沉淀在工具型产品中。
(3)业务驱动技术价值化。将数据从孤岛变得融通，进而实现高价值，是需要业务来驱动的。在此过程中，再一次体现了业务和技术要“背靠背”“你情我愿”地进行双向联动的。
4、OneService体系方法论
OneService体系方法论至少包括：主题式数据服务、统一多样化的数据服务、跨源数据服务3个方面。
(1)主题式数据服务。举一个例子，假设用户想要看的是“会员”这个主题下的数据，至于“会员”主题背后有1000张物理表还是2000张物理表，他都不关心。而主题式数据服务要做的是，从方便用户的视角出发，从逻辑层面屏蔽这1000张甚至是2000张物理表，以逻辑模型的方式构建而非物理表方式。
(2)统一但多样化的数据服务。例如，双十一当天上百亿次的调用服务是统一的，但获取形式可以是多样化的，可以通过API提供自主的SQL查洵数据服务，也可以通过API提供在线直接调用数椐服务。
(3)跨源数据服务。不管数据服务的源头在哪里，从数据服务的角度出发，都不应该将这些复杂的情况暴露给用户，而是尽可能地屏蔽多种异构数据源。
三、数据中台核心产品Dataphin
Dataphin是一款PaaS产品，致力于一站式解决智能数据构建与管理的全链路诉求。具体来说，Dataphin向各行各业的大数据建设、管理及应用诉求，一站式提供从数据接入到数据消费的全链路的大数据能力，包括产品、技术和方法论等，助力客户打造智能大数据体系，以驱动创新。
智能大数据体系的建设，极大地丰富和完善了阿里巴巴大数据中心，OneData、 OneEntity、OneService三大体系也渐趋成熟，并成为阿里巴巴中上至CEO、下至一线员工共识的三大体系。
Dataphin将指导解决所有与大数据体系建设有关的OneData、OneEntity、OneService体系方法论，及其在解决阿里巴巴数据公共层建设，及后续数据体系建设中的实际问题的具体做法全部沉淀下来。
四、数据中台核心产品Quick BI
大数据构建与管理完毕之后，需要利用Quick BI这一智能数据与可视化组件将数据背后的价值展现在人们面前。
Quick BI扭转了当初重度依赖专业数据分析人才的局面，能够赋予一线业务人员智能化的分析工具，真正的做到了“数据化运营”让数据产生价值。
现在，越来越多的企业开始数据上云，也有的行业如政府、金融因为严苛的安全需求而自建本地数据库，导致企业出现数据分散式存储的状况。而Quick BI却可以链接各种数据源，满足云上和本地的不同需求，整合为可被统一调度的数据集。
Quick BI的可视化能力也不容小觑，内设地图、柱图、雷达图等21种数据图表，任何场景下的报表展示均毫无压力。特别令人惊喜的是Quick BI 特有的类Excel的电子表格功能，它足以让企业数据分析人员兴奋不已，不仅延续了本地化操作的经验，也更加贴合中国式复杂报表的制作需求。
以为为阿里云数据中台解决方案部分PPT，文末附PPT下载链接。
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