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&&&&&&&&&&&&OneData&阿里巴巴大数据标准化之路
阿里巴巴集团数据技术及产品部高级技术专家张磊在2016数博会“标准化论坛”上，以“OneData&阿里巴巴大数据标准化之路”为主题，深度解读了阿里巴巴大数据标准化落地之路的经验分享及技术创新。
阿里巴巴集团数据技术及产品部 高级技术专家张磊
随着业务的高速发展，由此产生了飞速增长的数据存储与计算成本，在数据应用层面的清洗、管理和消费成本也随之增长；同时，基于业务的多元化发展，由此产生的全域数据归一更是加大了数据标准化的难度。
OneData体系作为大数据标准化规范，从方法论到落地实践；从对指标定义、数据研发、数据服务的口径管理到数据规范定义、模型规范定义、研发流程的规范化；每个环节均有对应工具进行严格保障，并做到方便管理、问题追溯。
此前， 我们曾经对OneData体系建立的方法和思路进行了介绍。
图示1：OneData 整体架构
图示2：OneData工作流程
工具详解篇
阿里数据团队针对数据研发的各个环节，采取各个击破策略。在落地OneData过程中，基于标准化落地的工具可以分为4个：
1、研发层面——SQLSCAN
由于用户水平参差不齐，编写SQL往往存在性能、不规范、潜在的数据风险问题。SQLSCAN能做到在代码提交时检测这些问题，阻断代码提交，直到问题解决，做到事前规避。
2、指标统一——SQL归一化
虽然OneData规范定义能做到在定义层面的去重，但是实际指标对应的后台算法与SQL语句无法在定义层面得到解决。我们的SQL归一化工具能解析具体指标的完整SQL
算法，并按照
一定的规则进行归并，达到事后检测指标是否有重复，真真做到从规范定义到SQL 算法落地的归一和统一。
3、数据验证——在彼岸
随着业务的变化，研发人员往往需要对现有的代码逻辑进行修改，为保证数据质量需要对修改前后的数据进行回归对比，包括数据量差异、字段差异对比等，来保证未修改逻辑部分没有问题，而这些操作如果手动来做费时费力。在彼岸主要就是为解决以上重复操作所沉淀出来的工具平台，不仅可以让用户勾勾选选对比规则就能完成数据的对比，查看对比差异，还能进行数据特征提取和配置测试用例，大大降低了人工成本。
4、消费保障——DQC(Data Quality Center)
在数据生产被消费前，进行数据业务逻辑的校验，比如线上数据波动异常则会第一时间预警到开发，阻断下游消费，有力保障了数据的消费质量。
服务引擎篇
规范定义、模型设计、数据研发在基于上述工具的强有力保障下，真正做到了标准化落地。针对整套服务体系我们开始思考如何更好的提供服务，体系是否可以更简单灵活的复用到其它业务环境中，于是“服务引擎”呼之欲出。
1、元数据服务
元数据是数据的数据。在OneData体系中沉淀了维度、指标、模型，这就是天然的标准规范化元数据，无需任何加工。OLAP
分析系统可以基于这套元数据组装各个维度的度量指标，为分析师、运营人员直接提供数据，而不用再去关心哪些是维度，哪些是度量。
2、Finding Data业务数据服务
一站式提供数据检索服务 +
数据推荐服务，数据对象包括ODPS表，快门报表，数据产品，业务指标等阿里集团内部的一切数据载体。极大降低数据使用门槛，节约存储和计算资源；用数据连接数据，用数据连接人，让天下没有难找的数据。现已为阿里数据门户网站【阿里数据平台】提供搜索服务，日均调用次数过万。
3、统一规则引擎
这是对指标定义和模型开发的升级，我们要提供的是指标只需要定义(语义上或者SQL层面)，而不需要关心载体(表),以及层次。统一规则引擎调度这些已经定义的指标，从维度粒度上，在计算运行层面对指标进行组装和分拆。达到相同维度和粒度的数据一次性运行计算和集中存放，降低计算和扫描次数，释放资源，做到服务层面的指标口径统一。
对于未来的挑战，也在数博会上分享了阿里数据正在考虑如下几个问题：
①在做数据标准化推进落地过程中，一方面需要关注业务发展的需要，随着业务的更迭我们需及时调整输出，另一方面还要继续关注规范化的建设。
②模型架构升级，如何做到规范定义自动完善进一步解放生产力，达到快速实施将是OneData 又一次革命性蜕变。
③平台工具的易用性。针对前面提到的全域趋势的发展，在数据采集、收集、流程归一化上，引发的痛点其实也是一个契机，让我们开始关注考虑这套工具的扩展性。
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