文章大部分内容摘录自极客数据中台课程：https://time.geekbang.org/column/article/220290
一、前言
数据开发职业规划：熟练的使用数据中台支撑技术体系内的工具，熟悉数据中台模式下数据研发的流程，对指标定义、维度建模、数据质量稽核监控、成本的管理、数据安全、数据服务化等内容要有深入的掌握。
课程收获很多，数据规范化流程终于看见文字描述。课程定义的是数据中台，其实数据仓库也可以借鉴。看了之后，很多问题都知道改进方向。
二、正文
要建设数据中台包括三部分:方法论、数据中台支撑技术、组织架构。该课程主要讲解的是方法论。
2016 年，阿里巴巴就提出了数据中台建设的核心方法论：OneData 和 OneService，经过这么多年，很多公司都进行了实践，但你很难找出一个准确的定义去描述这些方法论。下面是该课程老师结合他在网易数据中台建设的经验，对方法论进行了系统化的定义
1、OneData：所有的数据只加工一次
- 数据中台就是要形成一个公共数据层，消灭这些跨部门的小数仓，实现数据的复用，所以强调数据只加工一次，不会因为不同的应用场景，不同的部门数据重复加工。
- 小部门不产生数据，数据由公司的数据团队提供。但是数据团队会存在数据重复加工。如：开发不熟悉已开发的表、为得到某个数据而重复开发；指标重复开发计算；同业务数据、业务字段重复计算。
如何实现数据只加工一次？
感悟：
我认为onedata（数据只加工一次），更要约束数据团队，数据常存在多次加工的情况。在“数据中台”课程中给了数据团队如何做到数据只加工一次的方法。主要是通过：元数据管理、指标定义、维度建模、数据质量稽核监控、成本的管理来实现的。
如何实现数据只加工一次，看大标题分主题域管理、命名规范定义、指标一致、数据模型服用、数据完善，不清楚具体如何实现的，在下面的课程学习。
2、OneService
OneService，数据即服务，强调数据中台中的数据应该是通过 API 接口的方式被访问
为什么数据一定要通过 API 接口的方式被访问，不通过 API 接口，直接提供数据表给用户又存在哪些问题呢？
如果你是数据应用开发，当你要开发一个数据产品时，首先要把数据导出到不同的查询引擎上：
- 数据量小的使用 MySQL；
- 大的可能用到 HBase；
- 需要多维分析的可能需要 Greenplum；
- 实时性要求高的需要用到 Redis；
总的来说，不同的查询引擎，应用开发需要定制不同的访问接口
如果你是一个数据开发，当某个任务无法按时产出，发生异常时，想要了解这个表可能会影响到下游的哪些应用或者报表，但是却发现单纯依赖表与表的血缘无法触及应用，根本无法知道最后的这些表被哪些应用访问。与此同时，当你想下线一张表时，因为不知道谁访问了这张表，无法实施，最终造成了“上线容易，下线难”的窘境。
而 API 接口一方面对应用开发屏蔽了底层数据存储，使用统一标准的 API 接口查询数据，提高了数据接入的速度。另一方面，对于数据开发，提高了数据应用的管理效率，建立了表到应用的链路关系。
感悟：
在工作中OneService这方面的困惑比较少，我们都是定制化的服务，都是给固定的需求使用。后期除了数据只加工一次外，也需要分析谁使用了这部分数据。
