簡(jiǎn)介：如何去建立一套 “高度自動(dòng)化&體系化的知識(shí)管理系統(tǒng)，重構(gòu)知識(shí)的供給模式”。是不是看不懂？而且有點(diǎn)沖？是不是謎語(yǔ)人附體？別急，本文作者將會(huì)做詳細(xì)的說(shuō)明。

作者 | 七惜
來(lái)源 | 阿里技術(shù)公眾號(hào)

一 前言

我們想嘗試去建立一套 “高度自動(dòng)化&體系化的知識(shí)管理系統(tǒng)，重構(gòu)知識(shí)的供給模式”。

是不是看不懂？而且有點(diǎn)沖？是不是謎語(yǔ)人附體？別急，下面我會(huì)詳細(xì)的說(shuō)明我想做啥和已經(jīng)做了啥。

1 平臺(tái)現(xiàn)狀

階段分析

孵化一個(gè)Idea，到產(chǎn)品最終簡(jiǎn)單易用，通常會(huì)經(jīng)歷三個(gè)階段。

階段一：做通做對(duì)

階段意義：對(duì)idea和方案的有效性與合理性進(jìn)行驗(yàn)證探索。這個(gè)階段一般資源很少，也比較孤獨(dú)。不過(guò)如果順利解決了核心問(wèn)題，那系統(tǒng)將初具業(yè)務(wù)價(jià)值。

階段產(chǎn)品：小程序數(shù)據(jù)平臺(tái) （DONE 交付500+指標(biāo)）

階段二：做大做深

階段意義：開(kāi)始在初版的基礎(chǔ)上，去做邊界的探索。通過(guò)接入更多的場(chǎng)景，更大范圍的解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，來(lái)打磨方案，拓寬能力邊界并摸索沉淀下最優(yōu)實(shí)踐。

階段產(chǎn)品：Foundry基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái) ING

階段三：做精做好

階段意義：這是做減法和重構(gòu)的過(guò)程，通過(guò)前面的探索，清晰的定義下系統(tǒng)的邊界，并對(duì)交互和性能等方面做更深的耕耘。

階段產(chǎn)品：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái) Prepare

階段成果

目前Idea正經(jīng)歷第二階段，在手淘進(jìn)行更大范圍的探索與落地。

業(yè)務(wù)支撐：支撐手淘4個(gè)域9個(gè)模塊的229個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)產(chǎn)出（全鏈路AB實(shí)驗(yàn)，apm啟動(dòng)性能，廣告大盤(pán)，購(gòu)物車，首頁(yè)坑位，搜索結(jié)果頁(yè)，手淘穩(wěn)定性等）。同時(shí)也遷移生產(chǎn)了生態(tài)開(kāi)放小程序，小部件相關(guān)的數(shù)據(jù)。

能力建設(shè)：在《小程序數(shù)據(jù)平臺(tái)》的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步針對(duì)自動(dòng)化構(gòu)建能力進(jìn)行了補(bǔ)強(qiáng)；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面擴(kuò)充了多租戶，資產(chǎn)隔離，文件管理等能力，方便我們更好的管理指標(biāo)； 同時(shí)也進(jìn)行了一些數(shù)據(jù)應(yīng)用的探索，如數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)服務(wù)，即席查詢能力等。

2 整體架構(gòu)

3 頁(yè)面概覽

二 數(shù)據(jù)平臺(tái)到底要做個(gè)啥？

所以建設(shè)高度自動(dòng)化&體系化的知識(shí)管理系統(tǒng)，重構(gòu)知識(shí)的供給模式，到底是啥意思？

解釋清楚這個(gè)目標(biāo)，只需要解釋清楚如下兩個(gè)問(wèn)題：

“數(shù)據(jù)”是如何影響“業(yè)務(wù)決策”的？

數(shù)據(jù)”影響“決策”的過(guò)程中，有哪些問(wèn)題和機(jī)會(huì)？

問(wèn)題一：“數(shù)據(jù)”如何影響“業(yè)務(wù)決策” ？

數(shù)據(jù)生產(chǎn)消費(fèi)生命周期

現(xiàn)實(shí)世界中，我們可以把數(shù)據(jù)的生命周期抽象成5個(gè)部分：“事實(shí)->信息->知識(shí)->智慧->決策&行動(dòng)->回到 事實(shí)”。下面給出我個(gè)人理解的每個(gè)部分的含義：

事實(shí)：代表數(shù)據(jù)被如實(shí)的記錄（ODS），事實(shí)是龐雜冗余無(wú)意義的。只有通過(guò)分類和清洗才能得到對(duì)人有意義的信息。

信息：代表事實(shí)中是有意義的部分（DWD + DIM），信息是對(duì)一類事實(shí)情況的描述。而當(dāng)信息通過(guò)業(yè)務(wù)的定義與提煉加工，就能生產(chǎn)出有用的知識(shí)。

知識(shí)：代表信息加工出的有用的部分我稱之為知識(shí)（ADS）。比如巴菲特是股神這是信息。而買qqq對(duì)與普通人來(lái)說(shuō)整體收益不從不錯(cuò)，可以考慮月供qqq，這是知識(shí)。

智慧：不同的知識(shí)相互碰撞，演繹，推導(dǎo)能產(chǎn)生新的知識(shí)，我們稱這種為智慧，智慧是能預(yù)測(cè)未來(lái)的。借用我的好友@骨玉(zherui.lzr)的總結(jié)：知識(shí)是有用的，而智慧是能預(yù)測(cè)未來(lái)的！

決策/行動(dòng)：通過(guò)智慧，了解未知，研判未來(lái)，做出決策，行動(dòng)落地，從而產(chǎn)生新的事實(shí)結(jié)果，進(jìn)入下一輪循環(huán)。

舉個(gè)例子

吾有一友，名叫老王，不住隔壁。

老王有座山，山上有野花，野草，雞，蘋(píng)果等各種動(dòng)植物（事實(shí)）。 其中雞和蘋(píng)果比較有價(jià)值，于是老王就把他們?nèi)ζ饋?lái)養(yǎng)殖（從事實(shí)中梳理出有價(jià)值的信息）。并定時(shí)喂食施肥除蟲(chóng)，后來(lái)雞和蘋(píng)果都順利長(zhǎng)大成熟，成為了能吃，能賣的農(nóng)產(chǎn)品（信息加工成了有用的知識(shí)）。 后來(lái)老王又發(fā)現(xiàn)雞比蘋(píng)果利潤(rùn)高很多，如果只養(yǎng)雞能多賺50%（知識(shí)推演出可預(yù)測(cè)未來(lái)的智慧）。于是第二年他決定只養(yǎng)雞（決策/行動(dòng)）。后來(lái)禽流感來(lái)襲，山頭只剩野花了，老王血本無(wú)歸，一盤(pán)算還是出租穩(wěn)當(dāng)，于是老王把山一租，又回來(lái)寫(xiě)代碼了。（第二輪數(shù)據(jù)的生產(chǎn)消費(fèi)閉環(huán)）

這個(gè)故事中：

• 老王山頭上的各種動(dòng)植物就是事實(shí)：事實(shí)的核心要求是全面真實(shí)，而核心行為是采集記錄。
• 動(dòng)植物中的雞和蘋(píng)果就是信息：信息的核心要求是有意義，而核心行為上是梳理和清洗。
• 把雞和蘋(píng)果養(yǎng)殖大就是知識(shí)：知識(shí)的核心要求是有價(jià)值有用，而核心行為上是加工和提煉。可以自己吃轉(zhuǎn)化成身體的養(yǎng)分，也可以賣錢(qián)投資再生產(chǎn)。這是對(duì)老王有用的。 在數(shù)據(jù)中就是指標(biāo)了。
• 老王發(fā)現(xiàn)養(yǎng)雞更賺錢(qián)就是智慧：智慧的核心要求是可預(yù)測(cè)未知，而核心行為是使用知識(shí)進(jìn)行演繹推導(dǎo)。
• 最終只養(yǎng)雞就是決策/行動(dòng)：決策和行動(dòng)將產(chǎn)生新的事實(shí)，進(jìn)入下一輪循環(huán)。

那我們來(lái)試著回答一下第一個(gè)問(wèn)題：“數(shù)據(jù)”如何影響“業(yè)務(wù)決策” ？

答：首先我們通過(guò)埋點(diǎn)采集得到原始的事實(shí)（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)），從事實(shí)中梳理清洗得到信息（明細(xì)），隨后通過(guò)定義和加工融合各類維度（維度），能得到對(duì)應(yīng)的知識(shí)（業(yè)務(wù)指標(biāo)）。而用戶通過(guò)各類途徑獲得到指標(biāo)后，通過(guò)演繹推導(dǎo)等方法，預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的發(fā)展，然后并做出下一步的決策。

問(wèn)題二：“數(shù)據(jù)”影響“決策”的過(guò)程中，有哪些問(wèn)題和機(jī)會(huì)？

我們簡(jiǎn)化一下：

我們把事實(shí)梳理成信息，信息加工成知識(shí)的整個(gè)過(guò)程，稱為知識(shí)生產(chǎn)。

通過(guò)智慧預(yù)測(cè)未來(lái)，影響業(yè)務(wù)決策的過(guò)程，稱為業(yè)務(wù)決策。

而知識(shí)管理，沉淀，運(yùn)輸，供給等中間環(huán)節(jié)，稱之為知識(shí)供給和知識(shí)獲取。

這里面的每個(gè)部分，其實(shí)都存在問(wèn)題，也包含了很多的機(jī)會(huì)。

知識(shí)生產(chǎn)：缺乏標(biāo)準(zhǔn)化&自動(dòng)化的工程體系來(lái)生產(chǎn)指標(biāo)

問(wèn)題：

1、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議

• 需求流程標(biāo)準(zhǔn)
• 數(shù)倉(cāng)分層標(biāo)準(zhǔn)
• 計(jì)算模型標(biāo)準(zhǔn)

2、缺乏自動(dòng)化能力

• 需求吞吐瓶頸：純研發(fā)人肉開(kāi)發(fā)，存在研發(fā)資源瓶頸，需求吞吐量跟不上業(yè)務(wù)發(fā)展速度，業(yè)務(wù)訴求無(wú)法得到及時(shí)滿足。我們希望80%的以上指標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)。
• 計(jì)算存儲(chǔ)資源浪費(fèi)：每個(gè)Project都存在非常多相同指標(biāo)重復(fù)開(kāi)發(fā)的情況。 這就導(dǎo)致了指標(biāo)的重復(fù)計(jì)算，重復(fù)存儲(chǔ)，浪費(fèi)資源，浪費(fèi)錢(qián)。

解法：建立一套標(biāo)準(zhǔn)化自動(dòng)化的工程體系去自動(dòng)化的生產(chǎn)指標(biāo)。并以此為基礎(chǔ)拓展進(jìn)行知識(shí)的供給。

知識(shí)供給：缺少體系化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。

問(wèn)題：

數(shù)據(jù)指標(biāo)失真：業(yè)務(wù)常常會(huì)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)不對(duì)，或者之前對(duì)，最近突然不對(duì)了。更有甚者根本不知道指標(biāo)對(duì)不對(duì)。導(dǎo)致大家對(duì)指標(biāo)失去信賴，徒增非常多的溝通成本。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理混亂：一個(gè)指標(biāo)好多人在生產(chǎn)，指標(biāo)的信息存放在各種地方，信哪個(gè)？SQL是腳本語(yǔ)言，代碼可謂千人千面，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)注釋，同事離職交接時(shí)的體驗(yàn)尤為酸爽。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)不透明：DAU，研發(fā)效能如何定義？ 知道定義后，那對(duì)應(yīng)的表和字段是什么？哪里可以查嘛？ 同時(shí)算子，維度，范圍等配置明明都是一樣的，但生產(chǎn)時(shí)卻無(wú)法復(fù)用。

解法：需要體系化的管理指標(biāo)并保證指標(biāo)的準(zhǔn)確性。當(dāng)然這個(gè)重度依賴標(biāo)準(zhǔn)化&自動(dòng)化的知識(shí)生產(chǎn)能力。

知識(shí)獲取：知識(shí)獲取效率低下

問(wèn)題：

指標(biāo)獲取效率低下：運(yùn)營(yíng)有數(shù)據(jù)訴求，不知道去哪里獲取。知道哪里獲取后常常也要等待研發(fā)處理，獲取的效率低下。

口徑獲取效率低下：研發(fā)同學(xué)常常有了解口徑的訴求，一樣不知道去哪里查看。

解法：提供統(tǒng)一的獲取指標(biāo)與口徑的門(mén)戶，進(jìn)一步可以初步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的需求分析。

業(yè)務(wù)決策：缺乏有效的工具和方法論支撐。

問(wèn)題：

不知該用哪些指標(biāo)：不知如何使用指標(biāo)，不知哪個(gè)指標(biāo)能反應(yīng)真實(shí)的業(yè)務(wù)效果，不知如何分析業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)是啥？

不知如何影響指標(biāo)：不知道有哪些措施和行為能影響指標(biāo)。

解法：需要提供豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用，與有效數(shù)據(jù)方法論。

可以看到大部分溝通無(wú)非兩件事

告訴我口徑！：PHA輕應(yīng)用是什么？應(yīng)用數(shù)，DAU，可交互時(shí)長(zhǎng)和研發(fā)效率數(shù)據(jù)都是怎么定義的？來(lái)源UV怎么計(jì)算？？

把指標(biāo)給我！：指標(biāo)在哪里？具體Sql邏輯是啥？

通過(guò)平臺(tái)自動(dòng)化生成后，可以通過(guò)如下方式自行獲取：

除了Sql表達(dá)式直觀明了外，還能在元數(shù)據(jù)管理中查看每個(gè)配置的含義（當(dāng)然目前交互聯(lián)動(dòng)還做的不夠好，人不夠呀）。因?yàn)橹笜?biāo)是通過(guò)各配置直接生成的，所以也可以保證口徑與數(shù)據(jù)是強(qiáng)一致的。

至此可以回答一下數(shù)據(jù)平臺(tái)到底要做個(gè)啥？： 核心是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)倉(cāng)分層建設(shè)，利用平臺(tái)自動(dòng)化的生產(chǎn)，管理和交付數(shù)據(jù)（知識(shí))。并沉淀算子，統(tǒng)計(jì)范圍，維度等數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

業(yè)務(wù)視角上：將統(tǒng)一通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)生產(chǎn)和獲取指標(biāo)，查詢口徑，并與其他系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)。只要有一點(diǎn)Sql基礎(chǔ)的運(yùn)營(yíng)/PD等都能自助配置出新的指標(biāo)，打破純研發(fā)純?nèi)巳馍a(chǎn)指標(biāo)的瓶頸。這就是所謂的“高度自動(dòng)化&體系化的知識(shí)管理系統(tǒng)，重構(gòu)知識(shí)的供給模式”。

不知道各位理解了沒(méi)有。對(duì)于要做什么，我就介紹這么多了......下面來(lái)大致介紹一下核心能力的具體落地方案。

三 數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)簡(jiǎn)介

回到技術(shù)上，我們的能力建設(shè)也是圍繞這4點(diǎn)去搞。

1 知識(shí)生產(chǎn)—數(shù)據(jù)自動(dòng)化生產(chǎn)能力建設(shè)

核心流程概覽：

指標(biāo)的生成（5步）

1）數(shù)倉(cāng)分層建設(shè)（kimball維度建模-星型模型）：

• 事實(shí)：以明細(xì)為粒度進(jìn)行數(shù)據(jù)域拆分，如2001瀏覽域，2101點(diǎn)擊域，2201曝光域，交易域，來(lái)源去向域，業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)域，其他業(yè)務(wù)域等等。
• 維度：錄入相關(guān)的Dim維表

2）關(guān)系染色RelationColoring

• 明細(xì)事實(shí)表和維表的主鍵關(guān)系。

3）維度染色DimensionColoring

• 動(dòng)態(tài)填充需要的維度字段（非全量冗余，可以靈活適應(yīng)維表的變更）
• 通過(guò)RelationColoring & DimensionColoring可以完全屏蔽了復(fù)雜的關(guān)聯(lián)操作Join。

4）結(jié)果組裝AssembleIndicator

• 標(biāo)準(zhǔn)Sql生產(chǎn)：CREATE VIEW AS SELECT “Operate算子，stat統(tǒng)計(jì)包” FROM “ColoringView染色視圖” WHERE "Scope統(tǒng)計(jì)范圍" GROUP BY "PeriodDim周期維度 & Dim業(yè)務(wù)維度"。

5）數(shù)據(jù)探查IndicatorResult

• 起Odps任務(wù) SELECT * FROM Indicator WHERE dim LIMIT xxx; 得到結(jié)果后存入緩存，便于用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)探查。

復(fù)合指標(biāo)生成（3步，將多個(gè)單指標(biāo)融合成單一報(bào)表）

1）指標(biāo)圈選

2）復(fù)合指標(biāo)生成

可以理解成將多張表合并為1張。這一直是難題，因?yàn)槠胀▓?bào)表在生成之時(shí)就丟失了所有的過(guò)程邏輯，即使存下來(lái)的也只是工程端無(wú)法規(guī)模化解析的非結(jié)構(gòu)化信息。 而平臺(tái)自動(dòng)化生成的指標(biāo)就剛好解決了這個(gè)問(wèn)題。這也讓指標(biāo)合并成為了可能。

維度能力：

• 多指標(biāo)交&并集處理

  • 維度圈選能力（黑白名單）
• 多維cube：
• 精確維度組合：

• 維度缺省值處理（處理cube后數(shù)據(jù)異常膨脹和整體維度統(tǒng)計(jì)值因null失準(zhǔn)的問(wèn)題）

  • 事實(shí)字段為Null處理
  • 各類型字段的默認(rèn)缺省值設(shè)置。
  • 維表字段為Null處理
  • Left Join 維度缺值導(dǎo)致的Null處理。

指標(biāo)拼接：

• 行 -> 列 -> 行 （行存轉(zhuǎn)列存，分離出算子詳細(xì)Name與Value. 再列存轉(zhuǎn)行存生成可用的大寬表）

3）數(shù)據(jù)探查

指標(biāo)物化&服務(wù)（依賴OpenDataworks的開(kāi)放能力，注意申請(qǐng)流程和QPS）

文件創(chuàng)建

視圖轉(zhuǎn)表Sql生成

配置+提交+部署

調(diào)度運(yùn)維

外表同步

核心挑戰(zhàn)：性能

性能是自動(dòng)化指標(biāo)產(chǎn)出的難點(diǎn)，也會(huì)是之后的亮點(diǎn)。我們希望通過(guò)平臺(tái)生成指標(biāo)的效率能最大程度的接近開(kāi)發(fā)人員手動(dòng)優(yōu)化的性能。當(dāng)然這往深了做，是一個(gè)可以無(wú)限探索下去的領(lǐng)域。 拿平臺(tái)來(lái)講，目前最大的瓶頸在多維分析的支持，我們支持了維度的全量Cube，而想要更好的性能則需要去配置精準(zhǔn)的Grouping Sets，而這又會(huì)大大增加前臺(tái)頁(yè)面的配置成本，如何權(quán)衡呢？是用針對(duì)高級(jí)用戶提供獨(dú)立的高級(jí)配置還是什么方法？ 我們也還在進(jìn)一步探索。

2 知識(shí)供給—資產(chǎn)管理能力建設(shè)

7大資產(chǎn)管理：

1）指標(biāo)2個(gè)：

• CompositeIndicator 復(fù)合指標(biāo) ：
• Indicator 原子指標(biāo)

2）元數(shù)據(jù)5個(gè)：

• Operate 算子

  • 基礎(chǔ)算子
  • stat統(tǒng)計(jì)包（均值，標(biāo)準(zhǔn)差，方差）

• Dim維度

  • Dim（業(yè)務(wù)維度）
  • PeriodDim（周期維度）
• Scope 統(tǒng)計(jì)范圍
• Domain 數(shù)據(jù)域/數(shù)據(jù)模型
• Table 基礎(chǔ)表

多租戶管理：

• 空間管理

  • 工程配置
  • Odps配置
  • Dataworks配置
  • Holo配置等
  • 人員管理
• 資產(chǎn)隔離 （開(kāi)發(fā)中）

• 權(quán)限管控

  • 元數(shù)據(jù)權(quán)限
  • 文件權(quán)限
  • 視圖權(quán)限
  • 表權(quán)限等

數(shù)據(jù)能力管理：

• 即席查詢

• 數(shù)據(jù)開(kāi)放

  • 開(kāi)放接口
  • 指標(biāo)與其口徑詳情查詢
  • 指標(biāo)變更消息

3 知識(shí)獲取：統(tǒng)一的知識(shí)獲取門(mén)戶（設(shè)計(jì)中）

這塊我認(rèn)為非常非常重要，是可以用小成本撬動(dòng)平使用體驗(yàn)的大幅提升，也有可能成為平臺(tái)核心入口。應(yīng)該在能力建設(shè)的同時(shí)，重點(diǎn)開(kāi)發(fā)的方向。但是吧！這塊目前還沒(méi)有具體的產(chǎn)品形態(tài)，我有一些初步的設(shè)想和方案，后續(xù)和產(chǎn)品一起設(shè)計(jì)后最終方案再具體補(bǔ)充：

我希望設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)一的門(mén)戶頁(yè)面，當(dāng)任何用戶有口徑問(wèn)題和數(shù)據(jù)需求時(shí)，可以先到該頁(yè)面進(jìn)行對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞的搜索。平臺(tái)通過(guò)智能識(shí)別，返回給用戶具體指標(biāo)，算子，統(tǒng)計(jì)范圍和維度的推薦信息。有指標(biāo)能直接用最好，沒(méi)有也可以根據(jù)口徑信息自行配置所需的指標(biāo)。

技術(shù)側(cè)：平臺(tái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)同步到至搜索引擎，當(dāng)然還有三個(gè)核心處理技術(shù)點(diǎn)處理一下1：關(guān)鍵字提取與分詞規(guī)則 2：搜索結(jié)果FunctionScore加權(quán) 3:結(jié)果分類引導(dǎo)。

4 業(yè)務(wù)決策：有效的工具和知識(shí)使用方法的方法論支撐

說(shuō)實(shí)話，優(yōu)先級(jí)上，還沒(méi)到這塊的輪次。 因?yàn)闃I(yè)務(wù)千變?nèi)f化，也許這就是個(gè)偽命題。 不過(guò)從技術(shù)側(cè)來(lái)看，業(yè)務(wù)決策功能是屬于應(yīng)用層的范疇，搭建好了底層基礎(chǔ)，上層的千變?nèi)f化都是能靈活快速的進(jìn)行支持的，我們將一邊夯實(shí)基礎(chǔ)，一邊與業(yè)務(wù)方一起探索具體等場(chǎng)景。

5 其他：

關(guān)于優(yōu)化：我認(rèn)為幾個(gè)比較核心的優(yōu)化方向
1、知識(shí)門(mén)戶
2、指標(biāo)管理與元數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)
3、核心鏈路運(yùn)維與逆向流程
4、性能。

關(guān)于能力供給：平臺(tái)本身目前只針對(duì)內(nèi)部白名單進(jìn)行使用，等我們打磨到自己滿意了會(huì)進(jìn)一步開(kāi)放。 當(dāng)然設(shè)計(jì)之初核心能力與應(yīng)用層就是解耦的，所以也有可能之后會(huì)將核心能力以SDK的形式進(jìn)行開(kāi)放，各業(yè)務(wù)方按需進(jìn)行形態(tài)的建設(shè)。敬請(qǐng)期待～

四 小結(jié)

技術(shù)細(xì)節(jié)還有很多很多，篇幅限制，這里就大致介紹一下核心要做的事情。能完成一個(gè)Idea的探索，并有機(jī)會(huì)和大家分享進(jìn)一步思考探索優(yōu)化落地，還是挺有成就感的，也收獲頗豐，起碼從一個(gè)純JAVA工程同學(xué)成為了數(shù)據(jù)Project的獨(dú)立Owner。當(dāng)然平臺(tái)目前仍處于做大做深的階段，距離能力健全，體驗(yàn)優(yōu)秀還有很長(zhǎng)很長(zhǎng)的路要走（需要很多的人力去堆）。

都說(shuō)數(shù)據(jù)越開(kāi)放，產(chǎn)生的價(jià)值越高。所以平臺(tái)雖然還稚嫩，但我對(duì)平臺(tái)的價(jià)值堅(jiān)信不疑，大家一起繼續(xù)打磨，繼續(xù)加油。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的重构知识的供给模式 ——《数据平台》从思考到落地的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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