互联网时代及数据模型

1、 我所经历的大数据平台发展史：互联网时代及数据模型 前言本篇幅将进入大家熟知的互联网时代，数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构，在这里仅作案例。相信很多从传统行业转到互联网时是各种不适应，适应短则几个月，长则一年以上。进入到互联网有种感觉，它是一个擅长制造流行新概念的行业，“数据平台“，”数据产品“也不幸免。数据平台这词Data PlatForm 也无从考究是从什么时间点被提出的，仅知道自己刚进互联网时”数据平台“ 这个词狭义代指数据仓库了。08年左右的Data Platform还泛指数据仓库，那时互联网企业的数据

2、仓库刚兴起没几年，在建设思路上还是以传统数据平台的第二、三代架构为参照物实施建设的。自己猜测那时很多互联网企业也是使用Oracle、IBM、EMC 的软硬件区做的各类系统的实施，自然数据平台建设者都是来给电信、移动、制造业等各大数据仓库实施的甲方、乙方各类牛人。行业的差异性导致业务不同，影响到数据平台源（数据源）的差异性、随着信息化共享与服务的这个“神奇”互联网行业快速发展，互联网业务逐渐的重视数据，所以互联网的从业者在看数据、使用数据的方式每一年也不同、大数据的各种技术也在快速更新中，各方面因素导致了互联网数据平台的建设、服务用户特点、数据模型与非互联网数据平台有较为显著差异。互联网时代的数

3、据平台数据源做数据的人，从非互联网进入到互联网最显著的特点是面对的数据源类型忽然多了起来，在传统企业数据人员面对的是结构化存储数据，基本来自excel、表格、DB系统等，在数据的处理技术上与架构上是非常容易总结的，但是在互联网因为业务独特性导致了所接触到的数据源特性多样化，网站点击日志、视频、音频、图片数据等很多非结构化快速产生与保存，在这样的数据源的多样化与容量下采用传统数据平台技术来处理当然是有些力不从心了（备注：IBM的科学家分析员道格.莱尼的一份数据增长报告基础上提出了大数据的4V特性 大数据4v特性网上概念很多大家可以问度娘）。目前最火热的移动互联网,大家都在通过自己的手机、平板去访

4、问网站、购物等所以每个人都是数据的生产者，移动用户在使用习惯上呈现移动化、碎片化，以至于业务特性、商业模式比传统互联网又有显著差别, 用户在不同位置需求是不同的、使用APP 也是不同的、手机终端类型也是多样化。这些差异性也导致移动互联网的数据与传统的互联网数据有一定的区别性。例如买家通过PC购物从浏览物品到支付可能在很短时间内完成，但是通过手购物碎片化就显得多一些，可能在某个空余时间浏览物品，保存或放入购物车，等有时间在去做支付。大约在2009年到2012年之间做用户行为分析感觉很多原有网页端拍下物品去支付，逐渐转为PC端下单通过移动端支付。我在这里整理一个表格不同时代数据源的差异性（备注可能

5、整理的有点不全）：行业域非互联网互联网移动互联网数据来源(相对于数据平台来讲)结构化各类数据库(DB系统)、结构化文本、Excel表格等，少量wordWeb、自定义、系统的日志，各类结构化DB数据、长文本、视频 主要是来自网页除了互联网那些外还含有大量定位数据、自动化传感器、嵌入式设备、自动化设备等数据包含信息CRM客户信息、事务性 ERP/MRPII 数据、资金账务数据 等。除了传统企业数据信息外，还含有用户各类点击日志、社交数据、多媒体、搜索、电邮数据等等除了传统互联网的数据外，还含有Gps、穿戴设备、传感器各类采集数据、自动化传感器采集数据等等数据结构特性几乎都是结构化数据非结构化数据居

6、多非结构化数据居多数据存储/数据量主要以DB结构化存储为主，从几百兆到 百G级别文件形式、DB形式，流方式、 从TB 到PB文件形式、流方式、DB范式，非结构化 从TB 到PB产生周期慢，几天甚至周为单位秒或更小为单位秒或更小为单位对消费者行为采集与还原粒度粗粒度较细粒度非常细数据价值长期有效随着时间衰减随着时间快速衰减单位时间内数据聚合度高度聚合聚合度低聚合度很低该图引用2013年“中国数据库大会大数据的实践与应用”数据平台的用户总结下来互联网的数据平台“服务”方式迭代演进大约可以分为三个阶段。阶段一：约在2008年-2011年初的互联网数据平台，那时建设与使用上与非互联网数据平台有这蛮大的

7、相似性，主要相似点在数据平台的建设角色、与使用到的技术上。老板们、运营的需求主要是依赖于报表、分析报告、临时需求、商业智能团队的数据分析师去各种分析、临时需求、挖掘，这些角色是数据平台的适用方。ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员 ，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA开发等。用户面对是结构化的生产数据、PC端非结构化log等 数据。ELT的数据处理方式（备注在数据处理的方式上，由传统企业的ETL 基本进化为ELT）。现在的淘宝是从2004年开始构建自己的数据仓库，2004年是采用DELL 的6650单节点、到20

8、05年更换为 IBM 的P550 再到2008年的12节点 Rac 环境。在这段时间的在IBM、EMC、Oracle 身上的投入巨大(备注：对这段历史有兴趣可以去度娘：“【深度】解密阿里巴巴的技术发展路径“)，同时淘宝的数据集群也变为国内最大的数据仓库集群。我当时用Oracle 搭建的数据仓库做临时需求时，一个经过反复优化的SQL语句在晚上9点放入能够Running凌晨4点多而被电话中狂吼的DBA给kill掉，痛不欲生。因为快速膨胀的数据量，在2010年开始考虑引进Greenplum 最为主平台提供强大的计算能力，但没想到快速爆炸的数据量让我们在POC测试阶段就把Greenplum的适合业务场

9、景定位清楚了。随着2010年引入了hadoop&hive平台进行新一代的数据平台的构建，此时的Greenplum 因为优秀的IO吞吐量以及有限的任务并发安排到了网站日志的处理以及给分析师提供的数据分析服务。该阶段的数据模型是根据业务的特性采用退化、扁平化的模型设计方式去构建的（备注：将会在模型篇章详细讲解）。阶段二：互联网的数据平台除了受到技术、数据量的驱动外，同时还来自数据产品经理梳理用户的需求按照产品的思维去构建并部署在了数据的平台上。互联网是一个擅长制造流程新概念的行业。约在2011年到2014 年左右，随着数据平台的建设逐渐的进入快速迭代期，数据产品、数据产品经理这两个词逐渐的升温以及

10、被广泛得到认可（备注：数据产品相关内容个人会在数据产品系列中做深入分享），同时数据产品也随着需求、平台特性分为面向用户级数据产品、面向平台工具型产品两个维度分别去建设数据平台。企业各个主要角色都是数据平台用户。各类数据产品经理（偏业务数据产品、偏工具平台数据产品）推进数据平台的建设。分析师参与数据平台直接建设比重增加。数据开发、数据模型角色都是数据平台的建设者与使用者（备注：相对与传统数据平台的数据开发来说，逐渐忽略了数据质量的关注度，数据模型设计角色逐渐被弱化）。用户面对是数据源多样化，比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据 。原有ETL中部分数据转换功能逐渐前置化，放到业务系

11、统端进行（备注：部分原有在ETL阶段需要数据标准化一些过程前置在业务系统数据产生阶段进行，比如Log 日志。移动互联网的日志标准化。互联网企业随着数据更加逐渐被重视，分析师、数据开发在面对大量的数据需求、海量的临时需求疲惫不堪，变成了资源的瓶颈，在当时的状态传统的各类的Report、Olap 工具都无法满足互联网行业个性化的数据需求。开始考虑把需求固定化变为一个面向最终用户自助式、半自助的产品来满足快速获取数据&分析的结果，当总结出的指标、分析方法（模型）、使用流程与工具有机的结合在一起时数据产品就诞生了（备注：当时为了设计一个数据产品曾经阅读了某个部门的2000多个临时需求与相关SQL）。数

12、据产品按照面向的功能与业务可以划分为面向平台级别的工具型产品、面向用户端的业务级数据产品。按照用户分类可以分为面向内部用户数据产品，面向外部用户个人数据产品、商户（企业）数据产品。面向平台级别有数据质量、元数据、调度、资管配置、数据同步分发等等。（备注：关于数据产品的发展与数据产品体系更多内容，请关注个人写作“数据产品系列”）。约2010-2012年的平台结构：约2012-2013年的平台结构：阶段三：互联网业务的快速发展、大家已经从经营、分析的诉求重点转为数据化的精细运营上，随之而来的面临创新压力、如何做好精细化运营，数据平台的用户其聚焦在无法快速的响应日常需求其表现为做数据的已经无法满足当

13、前业务日益增长的数据需求、运营上精细化已经对数据的粒度要求由高汇总逐渐转为过程化细粒度明细数据。随着数据应用的深入，用数据往往不知道数据的口径与来源，加工数据的不知道业务含义，不同部门口径又是不一样，有的从交易来、有的从账务来。这里数据使用与数据加工上就出现了”断层”。有时在层级与功能部门前边也可能存在一个断层，对数据价值的内在衡量是不一样的，角色不一样，对于数据价值的的看法也就不同。由于以上的种种问题，用数据的一些角色（分析师、运营或产品）会自己参与到从数据整理、加工、分析阶段。当数据平台变为自由全开放，使用数据的人也参与到数据的体系建设时，基本会因为不专业型，导致数据质量问题、重复对分数据

14、浪费存储与资源、口径多样化等等原因。此时原有建设数据平台的多个角色可能转为对其它非专业做数据人员的培训、咨询与落地写更加适合当前企业数据应用的一些方案等。例如原有的数据产品会加入更多的在原有的数据建设中才有的一些流程让用户来遵守（统一的数据搜集、数据标准化的前置）。举例Log 埋点产品化、自动Report 的过程规范化（举例说明：原有一些运营自己建立的一些报表可能sql有问题就直接放入报表生成器中了。更改流程第一步现在MQ中验证完毕口径后，通过元数据解析进入到报表生成器中）、基于元数据驱动的ETL流程化等等，因为偏自助式、服务化的一些数据产品建立也将会导致数据平台迭代的演进。给用户提供的各类丰

15、富的分析、取数的产品，简单上手的可以使用。原有ETL、数据模型角色转为给用户提供平台、产品、数据培训与使用咨询。数据分析师直接参与到数据平台过程、数据产品的建设中去。用户面对是数据源多样化，比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据 。在互联网这个大数据浪潮下，2016年以后数据平台是如何去建设？如何服务业务？企业的不同发展阶段数据平台该如何去建设的？这个大家是可以思考的。但是我相信互联网企业是非常务实的，基本不会采用传统企业的自上而下的建设方式，互联网企业的业务快速变与迭代要求快速分析到数据，必须新业务数据迭代，老业务数据快速去杂。敏捷数据平台或许是种不错的选择方法之一吧！互联网时

16、代的数据模型在互联网时代被弱化的数据模型谈起数据模型就不得不提传统数据平台架构发展，我相信很多朋友都晓得传统数据平台的知识，其架构演进简单一句话说“基本上可以分为五个时代、四种架构”，但是到了互联网时代因为大数据快速膨胀与数据源类型多样化特点，从高阶架构上来看大约从传统数据平台第三代架构开始延续的，但是往后的发展从我自己的这一点知识上很难对互联网的数据平台做架构归类。但是从数据平台建设与服务角色上还是有章可循的。就像上篇分享到那样，类比两个行业，互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非

17、互联网数据平台有所差异化。传统行业与互联网行业数据平台用户特性我只选择前文章的两张图来表示在传统数据平台要背后有一个完整数据仓库团队去服务业务方，业务方嗷嗷待哺的等待被动方式去满足。中低层数据基本不会对业务方开放，所以不管数据模型采用何种建模方式，主要满足当时数据架构规划即可。互联网业务的快速发展使得大家已经从经营、分析的诉求重点转为数据化的精细运营上，如何做好精细化运营问题上来，当资源不够时用户就叫喊， 甚至有的业务方会挽起袖子来自己参与到从数据整理、加工、分析阶段。此时呢，原有建设数据平台的多个角色（数据开发、模型设计）可能转为对其它非专业使用数据方，做培训、咨询与落地，写更加适合当前企业

18、数据应用的一些方案与开发些数据产品等。在互联网数据平台由于数据平台变为自由开放，大家使用数据的人也参与到数据的体系建设时，基本会因为不专业性，导致数据质量问题、重复对分数据浪费存储与资源、口径多样化、编码不统一、命名问题等等原因。数据质量逐渐变成一个特别突出的问题。传统企业的数据源基本来自excel、表格、DB系统等，但在互联网有网站点击流日志、视频、音频、图片数据等很多非结构化快速产生与保存。移动互联网除了互联网那些外还含有大量定位数据、自动化传感器、嵌入式设备、自动化设备等，传统行业原有的数据平台技术对处理如此复杂而多样化的数据有些力不从心。当数据模型逐渐被弱化后，数据架构导航图少了、难以

19、建立业务系统与数据之间的映射与转换关系。数据描述经常不一致性。如：同名异义、同物异名。大量冗余的存在。数据模型被弱化（数据仓库模型）是传统企业与互联网企业一个蛮大的差异。但是呢，互联网企业也有自己特点，传统行业所涉及数据模型这个领域涉及的很多内容在互联网变成以其他的曲线救国的方式存在了。在互联网曲线救国新解决回顾在传统行业数据平台中，不管两位大师争论点数据模型的设计采用那种范式（Bill Inmon的EDW的原则是准三范式的设计、Ralph kilmbal是星型结构）但是都要非常重视数据源的质量问题。所以传统行业的数据模型会全盘考虑数据质量问题，并通过数据抽样分析给出合适的清洗口径。上图来自2

20、009年搞数据质量平台工具数据产品内容之一。但是在互联网呢，数据质量在互联网数据平台变成了一种心病。（ps：我了解过一个公司，能让数据平台+数据分析师+业务多人“对数”对一年的还是不准的）。在应对数据的质量问题，目前互联网有些做法是把数据标准化前置到业务数据产生就做，从根源上去杜绝数据质量，但是这种场景比较实用在Log 日志的数据源中，比如移动互联网最近流行的基于事件模型“Event”模型，在日志产生时就规定好存储格式（备注：大家度娘搜索，“学习笔记：The Log（我所读过的最好的一篇分布式技术文章）” 对这个讲解很详细）。在传统行业，目前还是以混合模型设计方式为主。在互联网的我所接触的一些

21、业务，在参照传统数据模型方法论基础上逐步演进适合互联网数据的数据模型方法。比如互联网金融等一些业务会参考传统金融行业对主题域的划分、OMG数据仓库元数据管理CWM模型、FSDM金融模型，再进一步考虑大数据处理特性去进行设计，所有从Hight Level 数据架构图看到主题层次划分与传统第三代数据仓库还是很多相似之处，当然模型架构也有分三层、四层、五层的。不同的地方模型细节处理上已经完全不一样，比如数据的多样性、拉宽事实表、度量值单独存储、满足数据快速重生、维度的二次降维处理等、增加大量冗余列、增加大量派生列，结合自动化元数据来耦合、合并等相关管理。上图是支付宝非常早期数据模型上图是支付宝非常早

22、期数据模型我们常提到的多维模型在大数据处理下进行了退化维度处理。大家知道Olap多维模型，随着维度的增加事实表的数据量会成几何指数暴增，即使在现有的大数据技术、新的Olap 引擎对一个Cube的数据量要求也要在时间与数据量上需要做到用户使用容忍度的平衡。类似Olap的应用在互联网这个奇特思维土壤中我经历过一个曲线救国方式（2011-2012年时设计多维挖掘分析数据产品背后的技术就是搜索引擎实现的），现在应该也有新技术出现了来解决类似的问题。上图为2012年产品UI之一。上图是2011-2012年该产品系列背后当时使用的技术互联网业务特点业务垂直拆分非常细，比如一个用户注册、密码找回的流程有可能存在好几个产品负责同一个业务流程不同环节，相关的一个策略、产品feature快速迭代上线等等都要数据评估。数据从前端埋点到采集然后再由各个环节到数据平台，再有数据分析师或各业 务部门去使用，基本拉长了时间周期。需求部门与实施部门能力和经验有千差万别的需求，造成了懂技术部门没有没有足够的精力完全理解业务部门奇形怪状需求，可能在各环节放缓与变的低效。或许适合“敏捷”维度建模在当前是个不错的选择，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难