我的笔记：数据体系规则

1、中台数据体系特征

覆盖全域数据：数据集中建设，覆盖所有业务过程数据；
结构层次清晰：纵向数据分层，横向主题域，业务过程划分，让整个层析结构清晰易理解；
数据准确一致：定义一致性指标，统一命名，统一业务含义，统一计算口径，并有专业数据团队进行建模，保证数据的一致性；
性能提升：统一的规划设计，选用合适的数据模型，清晰的定义并统一规范，考虑应用场景，整体性能更好；
降低成本：数据被业务共享，避免大量烟囱式的重复建设，节约计算、存储、人力成本
方便易用：易用的总体原则越往后越能方便地直接使用数据，把一些复杂的处理尽可能前置，必要时做适当的冗余操作；
2、四个数据分层

贴源数据层ODS（Operational Data Store ，操作数据层）：对各业务数据进行采集、汇聚，与业务系统基本保持一致，仅做简单整合、非结构化数据处理为结构化或增加标识数据日期描述信息，不做深度清洗加工；
统一数仓层DW（Data Warehouse）：分为明细数据层（dwd）和汇总数据层（dws），业务系统是按照业务流程方便操作的方式来组织数据，而统一数仓从业务易理解的视角来重新组织，定义一定的指标、维度，各业务板块、业务域按照统一规范独立建设，从而形成统一规范的标准业务数据体系；
标签数据层TDM（Tag Data Model）：面向对象建模，对跨业务板块、跨数据域的特定对象数据进行整合，通过ID-Mapping把各个业务板块、各个业务过程中的同一对象的数据打通、形成对象的全域标签体系，方便深度分析、挖掘、应用；
应用数据层ADS（Application Data Stroe）：按照业务需求从统一数仓层、标签数据层抽取数据，并面向业务的特殊需要加工业务特定数据，以满足业务及性能需求，向特定应用组装应用数据；
3、数据读取规则：数据读取有严格的规范要求

贴源层数据直接从业务系统或者日志系统获取数据；
贴源层数据只能被统一仓库层使用；
统一仓库层只能被标签层和应用层使用；
所有业务使用的数据均来源于标签层和应用层；
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