阿里数据中台设计与数据资产管理.docx

阿里数据中台设计与数据资产管理 阿里数据中台设计是指构建一个数据中台系统，旨在实现数据的标准化、统一、资产化和服务化，满足业务的需求，提高数据的价值和效率。该系统包括三个部分：OneData、OneEntity 和 OneService，分别负责数据的标准化、实体的统一和数据服务的统一。 数据中台的设计目的是为了实现数据的快速、准确、全面的提供，满足业务的需求，提高数据的价值和效率。该系统可以实现数据的标准化、统一、资产化和服务化，满足业务的需求，提高数据的价值和效率。 阿里大数据之路的发展历程可以分为两个重要的节点：2003 年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS 分布式文件系统、并行计算处理框架 MapReduce、高效数据存储模型 BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。2012 年全球大数据从 TB 上升到 PB，也是阿里大数据之路开端的一年。 大数据的价值可以从四个方面来介绍：语义层面、实现层面、服务层面和应用层面。语义层面指的是数据的记录和转化过程，实现层面指的是大数据处理技术和方法体系，服务层面指的是大数据技术变革引发的新型信息服务模式，应用层面指的是大数据服务组合生成的新场景、新体验和日益增长的数据量。 阿里的数据中台设计也可以从三个维度来看：数据后台、数据中台和数据前台。数据后台是指数据计算和存储的基础设施，数据中台是指数据的标准化、统一和服务化，数据前台是指数据服务的统一和复用。 在阿里的业务中台架构中，数据中台是指数据的标准化、统一和服务化，为业务提供数据服务的基础设施。业务中台架构包括基础设施服务、基础服务层、互联网业务中台和业务应用四个部分。 在业务中台化的过程中，需要建立业务平台化的实施标准和业务管控标准，电商业务中台需要一系列的业务能力标准、运行机制、业务分析方法论、配置管理和执行系统以及运营服务团队构成的体系。 阿里数据中台设计与数据资产管理的目标是为了实现数据的标准化、统一、资产化和服务化，满足业务的需求，提高数据的价值和效率。