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『数据』马蜂窝数据中台起步建设：数仓的架构、模型与应用( 五 )


③ 指标字典对外呈现指标的定义、口径、说明等 ， 保证指标的透明化及可解释性 。
④ 数据服务接受指标的查询请求 ， 针对不同场景判断查询的成本 ， 选择最优链路进行指标查询 ， 并返回指标查询的结果 。
⑤ 多维查询将可以提供查询服务的指标与维度通过界面呈现 ， 用户可以基于维度选择指标或基于指标选择维度 ， 查询具体需要的数据 。
⑥ 权限管理贯彻始终 ， 可以支持表级、指标级、维值级别的权限管理 。
六、总结
企业的数据建设需要经历几个大的步骤：
· 第一步 ， 业务数据化：顾名思义 ， 一切业务都能通过数据反映 ， 主要指的是将传统线下流程线上化；
· 第二步 ， 数据智能化：光有数据还不行 ， 还需要足够智能 ， 如何通过智能化的数据支撑运营、营销及各类业务 ， 这是数据中台当前解决的主要问题；
· 第三步 ， 数据业务化：也就是我们常说的数据驱动业务 ， 数据不能只是数据 ， 数据价值最大化在于可以驱动新的业务创新 ， 带动企业增长 。
目前大部企业目前都停留在第二个阶段 ， 因为这一步需要足够夯实 ， 才能为第三步打好基础 ， 这也是为什么各大企业要投入很大成本到大数据平台、数据仓库乃至数据中台的建设中 。
马蜂窝数据中台的建设才刚刚起步 。 我们认为 ， 理想的数据中台需要具备数据标准化、工具组件化、组织清晰化这三个核心前提 。
为了向这一目标迈进 ， 我们将建立统一、标准化的数据仓库作为当下数据中台的重点工作之一 。
数据来源于业务 ， 最终也将应用于业务 。 只有对数据足够重视 ， 与业务充分衔接 ， 才能实现数据价值的最大化 。
在马蜂窝 ， 从管理层 ， 到公司研发、产品、运营、销售等各角色 ， 对数据非常重视 ， 数据产品的使用人数占公司员工比例高达 75% 。
大量用户的使用 ， 驱动着我们在数据中台建设的路上不断前进 。
如何将新兴技术能力应用到数据仓库的建设 ， 如何以有限的成本高效解决企业在数据建设中面临的问题 ， 将是马蜂窝数仓建设一直的思考 。
（责任编辑：李显杰 ）


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