数据体系规范化

基础是标准化、规范化

建立数据仓库，面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，以支持管理决策decision making

大数据：大量volumn、多样variety、快速velocity、价值密度低value、准确性veracity、可视化visualization、合法性validity

多源数据、多样数据、提炼并应用数据价值

平台化及场景化的数据仓库、元数据管理、主数据管理、数据质量、数据泄漏、数据科学

云上数据中台致力于构建标准统一、融会贯通、资产化、服务化和闭环自优化的智能大数据体系

大数据应该是标准、规范、有序的

oneData、oneEntity、oneService

数据的标准与统一

实体统一

数据服务统一

（1）计算后台：实时计算、离线计算

（2）云上数据中台：全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模与研发、数据链接萃取、数据运维监控

采集尽可能丰富的数据源，清洗、结构化后形成垂直数据中心，即统一的ods数据基础层，

然后，进行数据研发建模，处理为不因业务特别是组织架构变动而轻易转移的数据中间层，包括明细数据中间层和汇总数据中间层，与数据基础层一起形成公共数据中心。包括电商、文娱、金融。。。等数据

更进一步，以业务单元、或以业务对象（人、货、场）纬度，计算出复用性强的统计指标，并增加到公共数据中心。再将各垂直孤岛的数据连接起来，并萃取不同于统计指标的精华数据，如行为标签、关系等，形成萃取数据中心。包括消费着数据体系、企业数据体系、商品数据体系和位置数据体系等。萃取数据中心的数据，根据数据模型的设计要求，存放在明细数据中间层、汇总数据中