数据中台实战(二):基于阿里OneData的数据指标管理体系

发布网友 发布时间：2024-10-05 07:06

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热心网友 时间：2024-10-05 07:12

本文将通过具体案例深入讲解OneData的实施流程，并探讨阿里OneData数据体系中的数据指标管理、数据模型设计，以及数据看板的设计。以下是基于OneData实施的实战步骤与核心内容。

以爆款率为例，解释OneData实施的每一步骤和涉及角色。

业务口径应由数据中台的产品经理主导，与提出指标的运营负责人沟通。明确指标定义，例如爆款率的定义为专场中商品销售件数超过20件的商品数除以专场内的总商品数。在此过程中需处理定义中的争议点，如定义“销售”的具体标准、考虑退款的影响以及是否考虑商品下SKU的销售件数等。

技术口径由建模工程师主导，数据中台产品经理需与模型设计师沟通指标的业务逻辑，并协调业务方的技术开发人员和建模工程师梳理数据库层面的表结构和字段，确保精确到字段级别。

数据中台产品经理设计原型，明确展示实时销售件数与爆款率变化趋势，以及专场转化率，以便运营人员判断专场质量。原型需经过内部与外部评审，确保功能价值一致，最终确认细节。

模型设计工程师按照阿里OneData建模理论，采用三层建模方式组织存储数据，包括ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）与ADS（应用数据层）。明确数据来源、存放方式，确保数据科学组织。

梳理公司数据指标时，确保部门间对同一指标有统一定义，消除歧义。引入数据域、业务过程、时间周期、修饰类型、修饰词、原子指标、维度与维度属性等概念，采用阿里严格指标拆分体系。

识别并区分重要与虚荣指标。了解重要指标如何促进交易额增长，例如转换率类指标。识别虚荣指标如PV、UV、月活等，并强调实际促进交易额的指标。

数据仓库用于存储清洗过、规范化的数据，与数据库共同服务于数据处理。数据仓库分层存储数据，如ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）与ADS（应用数据层），以清晰管理数据。

介绍星型模型中事实表与维度表的概念，以及适用于业务场景的特点。强调星型模型在数据处理中的作用。

数据指标计算完成后，设计个性化数据看板满足不同用户需求。通过看板库提供指标选择与个性化配置功能，支持图表展示与统计周期选择，实现数据指标的个性化推送。

通过OneData实施流程、指标管理、数据模型设计与数据看板设计，实现数据中台的核心功能。本文提供了从实际案例出发的全面指南，旨在帮助数据中台的建设和优化，实现数据驱动决策。

热心网友 时间：2024-10-05 07:06

本文将通过具体案例深入讲解OneData的实施流程，并探讨阿里OneData数据体系中的数据指标管理、数据模型设计，以及数据看板的设计。以下是基于OneData实施的实战步骤与核心内容。

以爆款率为例，解释OneData实施的每一步骤和涉及角色。

业务口径应由数据中台的产品经理主导，与提出指标的运营负责人沟通。明确指标定义，例如爆款率的定义为专场中商品销售件数超过20件的商品数除以专场内的总商品数。在此过程中需处理定义中的争议点，如定义“销售”的具体标准、考虑退款的影响以及是否考虑商品下SKU的销售件数等。

技术口径由建模工程师主导，数据中台产品经理需与模型设计师沟通指标的业务逻辑，并协调业务方的技术开发人员和建模工程师梳理数据库层面的表结构和字段，确保精确到字段级别。

数据中台产品经理设计原型，明确展示实时销售件数与爆款率变化趋势，以及专场转化率，以便运营人员判断专场质量。原型需经过内部与外部评审，确保功能价值一致，最终确认细节。

模型设计工程师按照阿里OneData建模理论，采用三层建模方式组织存储数据，包括ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）与ADS（应用数据层）。明确数据来源、存放方式，确保数据科学组织。

梳理公司数据指标时，确保部门间对同一指标有统一定义，消除歧义。引入数据域、业务过程、时间周期、修饰类型、修饰词、原子指标、维度与维度属性等概念，采用阿里严格指标拆分体系。

识别并区分重要与虚荣指标。了解重要指标如何促进交易额增长，例如转换率类指标。识别虚荣指标如PV、UV、月活等，并强调实际促进交易额的指标。

数据仓库用于存储清洗过、规范化的数据，与数据库共同服务于数据处理。数据仓库分层存储数据，如ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）与ADS（应用数据层），以清晰管理数据。

介绍星型模型中事实表与维度表的概念，以及适用于业务场景的特点。强调星型模型在数据处理中的作用。

数据指标计算完成后，设计个性化数据看板满足不同用户需求。通过看板库提供指标选择与个性化配置功能，支持图表展示与统计周期选择，实现数据指标的个性化推送。

通过OneData实施流程、指标管理、数据模型设计与数据看板设计，实现数据中台的核心功能。本文提供了从实际案例出发的全面指南，旨在帮助数据中台的建设和优化，实现数据驱动决策。