阿里巴巴2023数据模型构建与实操详解

"2023阿里巴巴数据模型设计与构建实践.pptx"是一份深度探讨阿里巴巴在数据模型设计与构建方面的专业指南。该文档主要关注以下几个关键知识点： 1. 数据需求流转：首先介绍了阿里巴巴数据需求的工作流程，强调了从数据需求的提出到模型构建的整个流转过程，包括数据需求的收集、分析和优先级排序。 2. 数仓建模最佳实践： - 零售数仓建模：以阿里巴巴零售业为例，详细阐述了模型设计原则，如公共层（数据域）与应用层（数据集市）的划分，表命名规范（注重业务分类和数据域视角），以及维度和指标的设计策略。 - 模型目录树和列表：通过业务分类和数据域视角，构建清晰的模型目录结构，便于理解和管理。 3. 实操演示：展示了阿里巴巴数仓建模的具体步骤，涵盖了数仓规划、数据标准设定、指标定义，以及针对不同用户角色（如租户和工作空间）的数据建模考虑。 4. 逆向建模：面对历史模型的挑战，提出了逆向建模方法，通过分析存量模型，淘汰低价值模型，统一业务规范，并实现线上化管理。难点包括历史包袱、命名混乱和相似模型过多。 5. 解决数仓规范落地问题：通过建表检查器确保数仓核心表的规范化，自动生成表名和指标名以减少记忆负担，同时利用标准化工具提高模型设计效率。 6. 提升工作效率： - 批量生成派生指标：借助OneData理论的工具，简化指标设计和管理，派生指标由原子指标、修饰词和时间周期组成。 - 快速复制表结构：通过复制已有物理表的结构，加速新模型的开发，并确保模型字段的清晰来源追溯。 通过这份PPT，读者可以了解到阿里巴巴在数据模型设计中的严谨态度和实践经验，有助于其他企业在数据仓库管理和模型构建过程中学习和借鉴。