快速完成智能數據構建，Dataphin公共雲版本全面解讀

公測兩個月，Dataphin公共雲版本已經受到了阿里雲上衆多輕量級用戶的關注。事實上，Dataphin做爲一款大數據智能構建與管理的產品，其核心功能是面向各行各業大數據建設、管理及應用訴求，一站式提供從數據接入到數據消費全鏈路的智能數據構建與管理的大數據能力，包括產品、技術和方法論，助力企業打造標準統1、融會貫通、資產化、服務化、閉環自優化的智能數據體系，以驅動業務創新。

日前，基於公測期間用戶關注的諸多問題，Dataphin團隊在阿里雲上啓動了首場Dataphin公共雲產品直播。針對性地解讀了這一版本在性能和使用上的亮點。

一、Dataphin能夠解決什麼問題？

近年來大數據領域最熱門的詞非「數據中臺」莫屬，不少數據服務商都轉型爲「數據中臺」的搭建者。然而與「數據中臺」的構建密切相關的產品Dataphin現已正式上線阿里雲公共雲環境。致力於幫助更多企業完成智能數據構建與管理的指望。

「數據中臺」在媒體報道中，儼然成爲了一個新的風口，那麼「數據中臺」也像以前的「物聯網」、「O2O」同樣只是概念嗎？其實「數據中臺」是一個通過實踐驗證後被提出的能力，阿里巴巴早在2015年就已肯定數據中臺爲戰略方向。今天終於可完整的攜帶方法論、技術、產品對集團外進行能力輸出。

阿里巴巴的數據中臺是滋生於業務的，實實在在解決着業務中的痛點，對於正在進行數字化轉型的企業來講，不一樣的崗位角色有着不一樣的困惑。

 

在數據使用上遇到一些現實問題，大體能夠從業務視角和技術視角兩方面來看：

首先是業務角度，因爲數據標準不統一，命名不規範，口徑不一致，致使不一樣業務方對於同一個業務的認知有所不一樣；又由於因爲團隊之間的壁壘，致使每一個團隊可以使用的數據很是有限，數據孤島化嚴重；而從數據加工處理的流程來看，各業務之間相互調用，逐步造成網狀依賴，加重了數據重複建設以及管理失效的現狀；

其次是技術角度，煙囪式的開發致使開發週期長、效率低下，研發資源浪費，技術標準的差別則帶來維護成本奇高，同時數據垂直開發，致使生產鏈路複雜且長，重複計算多，數據產出時效性差；

 

綜合整個大數據技術及應用發展歷史，數據構建與管理要落地企業長效發展過程當中，最大的挑戰能夠抽象爲如下四類：

• 業務理解上，「數據指標不一致」；舉個簡單的例子，就是一家企業的CEO，訂立銷售目標是1個億，結果他的5個業務負責人根據各自的算法所得的業績數據都超過2千萬，全部業務leader的任務都完成了，惟獨CEO的業績卻沒有完成！聽起來多是個玩笑，可是口徑不一致的問題常常會出現咱們的業務中；
• 需求支持上，「研發難」；通常地，一個需求提出到響應給到業務方，通常要一週時間，這還不算業務方拿到需求發現與實際業務中感知有所差別，不斷地與開發者進行對齊的時間；
• 財務帳單上，「資源消耗高，財務成本重」；舉個簡單的例子，咱們寫個複雜的查詢，若是沒有注意到全表掃描和主鍵惟一校驗問題，就有可能掃描一張數十億行的數據，就有可能執行超長的時間，消耗大量的資源；
• 數據價值透出上，則須要快速響應、敏捷開發；舉個簡單的例子，模型作的很是好了，可是模型師不愛寫文檔，或者文檔過久沒有更新，對於一個應用開發者或者服務開發者而言，他須要不斷地去看模型的代碼，去探查數據驗證本身的理解和判斷，直到找出所須要的數據。一樣，另一個業務開發者也須要在不一樣的應用中使用這份數據，若是幸運地知作別人已經開發過了，能夠作到必定程度的複用，可是若是不知道這個服務的存在，這位開發者還要從新來過一遍；

 

二、同類市場上，Dataphin的特色與優點在哪裏？

Dataphin的原創性核心能力：

第一：「數據規範定義」。百分百消除二義性，所謂二義性就是兩個同名的指標名稱可是計算口徑倒是不一樣的，Dataphin經過規範定義與自動化建模的方式消除了這種二義性的存在；這一能力打破的是概念設計與邏輯設計之間的鴻溝；

第二：「設計即開發」。簡單地說就是，實現了可視化配置後的代碼自動生成，這一能力打破的是邏輯設計與物理設計之間的差別；

第三：「數據資產化管理」。數據構建完成後，須要系統化地管理與運營，讓數據資產得以高質量、低成本、安全產出，更重要的是高效流通，快速價值化；

第四：「主題式查詢」。簡單地講就是，面向數據使用者的再也不是物理模型中分散的數據表，而是以主題組織的模型；對於使用者而言，將省去大量的溝通、理解成本。

 

三、中型企業、輕量級用戶是否適合使用Dataphin嗎？

咱們常常會用到這張圖，形象化地描述，若是你是一家小型企業，如今開始規範化建設你的數據，未來天然生長爲一個大型規範的數據中心；若是您是一家大型企業，尚未建設數據中臺，提早規劃，提早儲備，一步到位建設數據中臺。公共雲版本正是在中小企業成長過程當中既知足用戶的需求，同時又相比獨立部署價更加經濟的選擇。

 

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本文做者：雲攻略小攻

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