onedata模型
onedata建模方法论
onedata建模方法论（原创版4篇）《onedata建模方法论》篇1OneData 是一种数据建模方法论，旨在帮助企业构建高质量的数据仓库。
该方法论包括以下主要内容：1. 数据仓库定义：OneData 将数据仓库定义为一个集成的、稳定的、易于访问的数据存储库，用于支持企业管理、决策和分析需求。
2. 数据建模流程：OneData 提出了一套完整的数据建模流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。
在每个阶段，都有相应的方法和工具支持。
3. 数据模型设计：OneData 强调数据模型设计的重要性，提出了一些设计原则，如实体完整性、属性完整性、参照完整性和数据一致性等。
OneData 还提供了一些数据模型设计工具，如ER 图、数据字典和数据流图等。
4. 数据仓库实现：OneData 提供了一些数据仓库实现的技术和工具，如数据清洗、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等。
OneData 还强调了数据仓库的性能和安全性的重要性。
5. 数据仓库管理：OneData 提供了一些数据仓库管理方法和工具，如数据质量管理、数据备份和恢复、数据安全和数据审计等。
OneData 还强调了数据仓库的可用性和可扩展性的重要性。
《onedata建模方法论》篇2OneData 是一种数据仓库建模方法论，其核心思想是将数据仓库视为一个企业级的数据中心，通过建立一套完整的数据模型来实现数据的统一管理和运营。
OneData 方法论主要包括以下方面：1. 数据仓库概念模型设计：该阶段主要通过业务领域模型的设计，将企业的业务需求转化为数据模型，包括数据实体的定义、属性的设计以及实体之间的关系等。
2. 数据仓库逻辑模型设计：该阶段主要通过数据模型的逻辑设计，将概念模型转化为具体的数据表结构，包括数据表的定义、表之间的关系、索引的设计等。
3. 数据仓库物理模型设计：该阶段主要通过数据模型的物理设计，将逻辑模型转化为具体的数据存储结构，包括数据分区、数据备份、数据恢复等。
数据中台学习笔记-元数据管理，指标管理，数据模型
数据中台学习笔记-元数据管理，指标管理，数据模型概述上⼀篇⽂章主要介绍了数据中台的原理知识，现在开始介绍数据中台的实现篇章，主要从3个⽅⾯来说明，第⼀个是元数据的管理，第⼆个是指标的规范的管理，第三个是数据模型的建⽴。
元数据在原理篇中，我提到数据中台的构建，需要确保全局指标的业务⼝径⼀致，要把原先⼝径不⼀致的、重复的指标进⾏梳理，整合成⼀个统⼀的指标字典。
⽽这项⼯作的前提，是要搞清楚这些指标的业务⼝径、数据来源和计算逻辑。
⽽这些数据呢都是元数据。
你可以认为，如果没有这些元数据，就没法去梳理指标，更谈不上构建⼀个统⼀的指标体系。
当你看到⼀个数 700W，如果你不知道这个数对应的指标是每⽇⽇活，就没办法理解这个数据的业务含义，也就⽆法去整合这些数据。
所以你必须要掌握元数据的管理，才能构建⼀个数据中台。
那么问题来了：元数据中⼼应该包括哪些元数据呢？什么样的数据是元数据？元数据分类结合我的实践经验，我把元数据划为三类：数据字典、数据⾎缘和数据特征。
我们还是通过⼀个例⼦来理解这三类元数据。
在这个图中，dwd_trd_order_df 是⼀张订单交易明细数据，任务 flow_dws_trd_sku_1d 读取这张表，按照 sku 粒度，计算每⽇ sku 的交易⾦额和订单数量，输出轻度汇总表 dws_trd_sku_1d。
数据字典描述的是数据的结构信息，我们以 dws_trd_sku_1d 为例，数据字典包括：数据⾎缘是指⼀个表是直接通过哪些表加⼯⽽来，在上⾯的例⼦中，dws_trd_sku_1d 是通过 dwd_trd_order_df 的数据计算⽽来，所以，dwd_trd_order_df 是dws_trd_sku_1d 的上游表。
数据⾎缘⼀般会帮我们做影响分析和故障溯源。
⽐如说有⼀天，你的⽼板看到某个指标的数据违反常识，让你去排查这个指标计算是否正确，你⾸先需要找到这个指标所在的表，然后顺着这个表的上游表逐个去排查校验数据，才能找到异常数据的根源。
onedata方法论
onedata方法论
智能大数据是当今企业发展的新型理念，它的出现使得企业将大规模的数据转化为可供分析的有价值的信息，从而可以有效的帮助企业发展。
智能大数据以其四大要素，即数据采集、存储、处理和分析，作为核心，已经成为当今经济发展的关键技术。
Monet Data数据处理是一种将原始数据处理为有用信息，以便可以更好地支持数据分析的一种技术。
简而言之，Monet Data处理对原始数据进行清洗，处理，提取和转换，以帮助客户紧密结合数据以制定更快，更准确的业务决策。
Monet Data处理的特点和优势：
(1) 降低技术难度：Monet Data可以将复杂的数据流程和技术处理过程简化，让终端用户无需复杂繁琐的工作就可以享受最佳处理体验。
(2) 优化技术层面：Monet Data会根据数据要求调整数据处理程序，提高数据处理的准确性和可读性，确保更好的性能和更高的响应速度。
(3) 增强可视化结果：Monet Data可以使用表格，折线图，饼图等数据可视化工具，更有效地帮助客户理解和分析数据，从不同角度对数据模型进行静态和动态分析。
Monet Data处理准备数据，增加业务效率，提高整体绩效，为企业发展带来更多更多的利好。
只有把智能大数据处理深入到实际的业务领域，才能真正发挥价值。
未来，企业应该把Monet Data处理作为发展智能大数据行业的重要基础，为企业带来更明智的经营管理决策支持。
大数据：阿里数据整合及管理体系OneData
⼤数据：阿⾥数据整合及管理体系OneData⾯对爆炸式增长的数据，如何建设⾼效的数据模型和体系，对这些数据进⾏有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不⼀致性，保证数据的规范性，⼀直是⼤数据系统建设不断追求的⽅向。
数据仓库模型实施过程：1. ⾸先，在建设⼤数据数据仓库时，要进⾏充分的业务调研和需求分析。
这是数据仓库建设的基⽯，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功；2. 其次，进⾏数据总体架构设计，主要根据数据域对数据进⾏划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象出业务过程和维度；3. 再次，对报表抽象整理出相关指标体系，使⽤ OneData ⼯具完成指标规范定义和模型设计；4. 最后，代码研发和运维；⼀、概述阿⾥⼤数据建设⽅法论的核⼼：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理化、可追溯、可规避重复建设；1、定位及价值建设统⼀的，规范的数据接⼊层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿⾥的⼤数据系统建设，即数据公共层建设。
提供标准化的（Standard）、共享的（Shared）、数据服务（Service）能⼒，降低数据互通成本，释放计算、存储、⼈⼒等资源，以消除业务和技术之痛；2、体系架构业务板块：根据业务属性，将业务划分出⼏个相对独⽴的板块，使业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩；规范定义：结合⾏业的数据仓库建设经验和阿⾥数据⾃⾝特点，设计出的⼀套数据规范命名体系，规范定义将会被⽤在模型设计中；模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建⼀致性的维度和事实（进⾏规范定义），同时，在落地表模型时，基于阿⾥⾃⾝业务特点，设计⼀套规范命名体系；⼆、规范定义规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、定量/原⼦指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派⽣指标。
1、名词术语数据域：指⾯向业务分析，将业务过程或维度进⾏抽象的集合。
阿里集团大数据建设OneData体系
交易
设计方法-DIM模型设计
确定维度
选择维度属 性
冗余高粒度 维度属性
整合分组和 划分
流量 支架维度、杂项维度、微型维度 慢变维、快变维、巨型维度 维度表的一致性和集中化
商品
交易
设计方法-DWS模型设计
确定粒度
选择指标
划分物理表
冗余维度
可以有哪些划分？
指标分类
流量 数据域
时间周期（1d，nd，td）
（三）模型设计
什么是数据模型？ 为什么需要数据模型？
数据模型
定位
数据模型
数据的有序、有结构的分类组织和存储方法
有效组织和存储 统一算法口径 避免重复计算 取用方便
比如， 淘系交易明细事实表，分摊金额至交易子订单，去掉优惠金额等逻辑； 冗余商品、买家、卖家等维度的属性；
比如， 主交易卖家粒度最近1天汇总事实表 主交易商品粒度最近1天汇总事实表
设计准则
一致性（规范、设计理念、执行细则） 高内聚和低耦合 成本、历史数据、性能、运维平衡
流量
数据刷新单日可回滚 核心模型相对稳定性 商品清晰可理解，而不是一味简单方便查询
交易
设计方法-DWD模型设计
识别业务过 程
选择事实表 的类型
选定维度及 确定粒度
添加度量
冗余维度
流量 维度冗余事实表带来的好处与弊端 DWD层关联相关数据和组合相似数据的原则 DWD层事实宽表垂直划分和水平切割
指标举例
最近1天SEO来源的海外搜索UV
se_uv_1d_032
1 指标如何拆解？
最近1天SEO来源的海外搜索UV
时间周期:一天时间(1d)
修饰词：SEO来源、海外搜索
大数据：ER、维度、DataVault模型简述
⼤数据：ER、维度、DataVault模型简述⼀、为什么需要建⽴数据模型数据模型是组织和存储数据的⽅法；适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下⼏点好处：1. 性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐；2. 成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复⽤，降低数据系统中的存储和计算成本；3. 效率：改善⽤户使⽤数据的体验，提⾼使⽤数据的效率；4. 质量：改善数据统计⼝径的不⼀致性，减少数据计算错误的可能性；⼆、关系数据库系统、数据仓库、OLTP和OLAP 系统区别⼤量的数据仓库系统依托强⼤的关系数据库能⼒存储和处理数据，其采⽤数据模型⽅法也是基于关系数据库理论；OLTP 系统：通常⾯向的主要数据操作是随机读写，主要采⽤满⾜ 3NF 的实体关系型存储数据，从⽽在事务处理中解决数据的冗余和⼀致性问题；OLAP 系统：⾯向的主要数据操作是批量读写，不关注事务处理的⼀致性，主要关注数据的整合，以及在⼀次性的复杂数据查询和处理中的性能；三、典型的数据仓库建模⽅法论1、ER（Entity Relationship 实体关系）模型数据仓库之⽗ Bill INmon 提出的建模⽅法：从全企业的⾼度设计⼀个 3NF 模型，⽤实体关系（ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合 3NF。
数据仓库中的 3NF 和 OLTP 系统中的 3NF 的区别：数据仓库的 3NF 是站在企业⾓度⾯向主题的抽象，⽽不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象；数据仓库的 3NF 特点：1. 需要全⾯连接企业业务和数据；2. 实施周期⾮常长；3. 对建模⼈员的要求较⾼；采⽤ ER 模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业⾓度按主题进⾏相似性组合和合并，并进⾏⼀致性处理，为数据分析决策服务，但并不能直接⽤于分析决策；ER 模型建模步骤：1. ⾼层模型：⼀个⾼度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的关系，⽤于描述企业的业务总体概况；2. 中层模型：在⾼层模型的基础上，细化主题的数据项；3. 物理模型（也叫底层模型）：在中层模型的基础上，考虑物理存储，同时基于性能和平台特点进⾏物理属性的设计，或者做⼀些表的合并、分区设计；2、维度模型维度模型：从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，重点关注⽤户如何更快速的完成需求分析，具有较好的⼤规模复杂查询的响应性能；维度模型的典型代表：星形模型，以及在⼀些特殊场景下使⽤的雪花模型；维度模型设计步骤：1. 选择需要进⾏分析决策的业务过程；2. 选择粒度：在数据分析中，要预判所有分析需求要细分的程度，决定选择的粒度。
数据 建模方法标准
数据建模方法标准
数据建模的方法标准包括以下几个方面：
1. 元数据：元数据是定义和描述其他数据的数据，用于管理数据的语义。
例如，GB 18391和GB 32392等标准就对元数据注册系统进行了定义，主要用于规范数据的表示、概念、含义以及它们之间的关系，确保任何机器都能理解。
2. 元模型：元模型是描述模型的模型，它提供了对模型元素的抽象描述。
在数据建模中，元模型可以用来描述数据模型、数据元素以及它们之间的关系。
3. 维度建模：维度建模是一种数据建模方法，它将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，用于分析事实所需要的多样环境。
在维度建模中，维度的基本设计方法包括选择维度或新建维度、确定主维表和相关维表、确定维度属性等步骤。
4. 迭代和动态过程：数据建模是一个迭代和动态的过程，需要根据需求的变化不断地进行调整和优化。
例如，OneData的实施过程就是一个高度迭代
和动态的过程，一般采用螺旋式实施方法。
5. 评审机制：在数据建模过程中，引入评审机制是非常重要的。
通过评审机制，可以确保模型实施过程的正确性，及时发现和纠正错误。
总的来说，数据建模的方法标准是多元化的，需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。
在实践中，需要根据实际情况制定相应的数据建模方案，并遵循科学的方法论进行实施和管理。
产品经理用户画像ID体系建设：以阿里、网易、美团、58为例
编辑导语：在上篇文章《》中，本文作者为我们分析了用户画像知识体系。
在上篇文章的基础上，今天，作者又以阿里、网易、美团、58为例，分析总结了用户画像ID体系建设，帮你理清楚各ID之间的关系图，方便做映射。
前言：梳理完标签画像体系的业务需求后，作为数据产品经理，就要开始了对画像体系的整体设计，其中首要遇到的就是用户ID体系的打通相关的问题。
公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？接下来我们来看看索隆通过对界内科技巨头：阿里、网易、美团、58的调研分析，来一步步建立自己公司的ID-Mapping体系的过程。
阿里巴巴作为一家包含多条业务线的公司，如：电商、金融、广告、文化、教育、娱乐、设备和社交等领域，数据区域包含国内、国外；数据场景包含线上的人货场钱、线下的人货场钱位置等数据，以及物流、用餐、咨询、影视、出行、阅读、音乐和健康等相关数据。
ID类型包含phone、PC cookie、IMEI与IDFA、淘宝账户、支付宝账户、邮箱等。
而对于每个BU来说，他们知道的只是这个客户的片面属性，在开展营销活动时，只是针对一个手机号或一个邮箱做营销，但背后不能识别出来一个自然人、一个公司。
为打破数据孤岛，创造更大的数据价值，阿里使用OneData作为核心方法论。
OneData体系包含：OneID基于超强ID识别技术链接数据，高效生产标签；业务驱动技术价值化，消除数据孤岛，提升数据质量，提升数据价值。
而ID的打通，必须有ID-ID之间的两两映射打通关系，通过ID映射关系表，才能将多种ID之间的关联打通，完全孤立的两种ID是无法打通的。
打通整个ID体系，看似简单，实则计算复杂，计算量非常大。
假如某种对象有数亿个个体，每个个体又有数十种不同的ID标识，任意两种ID之间都有可能打通关系，想要完成这类对象的所有个体ID打通需要数亿次计算，一般的机器甚至大数据集群都无法完成。
阿里onedata指标体系
阿里onedata指标体系
阿里onedata指标体系是阿里巴巴集团旗下的一款数据分析与决策支持工具，
它的设计目的是为企业提供全面的数据指标体系，帮助企业管理者更好地进行数据分析与决策。
阿里onedata指标体系通过提供一系列的数据指标，能够帮助企业管理者全面
了解企业的经营状况，并提供参考依据来进行决策。
这些指标包括但不限于销售额、利润率、库存周转率、客户满意度等。
通过对实时数据的监控和分析，阿里onedata指标体系能够帮助企业在经营过程中发现问题、优化流程，并制定相应的
决策措施。
阿里onedata指标体系的设计思想是简单易用且高效。
它提供了直观的数据展
示方式，以图表、表格等形式呈现数据，让使用者能够快速洞察数据背后的现象和趋势。
同时，它支持个性化的定制，使用者可以根据自身的需求选择适合自己的指标，对数据进行深度分析。
阿里onedata指标体系还具备数据共享的功能。
它可以将企业内部不同部门的
数据整合在一起，打破信息孤岛，实现企业内部数据的共享与协作。
这有助于企业管理者更全面地了解企业各个方面的情况，为决策提供更加准确的数据支持。
总体来说，阿里onedata指标体系是一个功能强大、易用性好的数据分析与决
策支持工具。
它通过提供全面的数据指标和直观的数据展示方式，帮助企业管理者更好地进行数据分析和决策，进而提升企业的经营效率和竞争力。
数仓相关面试题
数仓相关面试题1. 前期业务调研，如需求调研、数据调研、技术调研2. 提炼业务模型、总线矩阵、划分主题域3. 定制规范，如命名规范、开发规范、流程规范4. 数仓架构分层以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。
其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
公共维度模型层（CDM）：存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据,其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成：公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细数据层和汇总数据层，采用维度模型方法作为理论基础，更多地采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联,提高明细数据表的易用性：同时在汇总数据层,加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工。
组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表。
建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。
应用数据层（ADS）：存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层加工生成。
5）选择合适的数据模型，不同的行业所选取的模型不尽相同，合适的模型，更利于在数据存储，计算，开发，安全，以及数据查询的效率，更能体现数仓的价值。
综上所述：数仓建设这个问题的范围过于大，它包含了一个0-1的过程，此处只做大方面的回答，具体的细节问题还需另外讨论。
关于数仓构建，推荐阅读：《数据仓库架构和建设方法论》、《企业大数据平台仓库架构建设思路》、《详解数据仓库的实施步骤》。
企业中台 建设
企业中台建设2016 年，阿里巴巴率先提出了“数据中台”的口号。
数据中台的核心是避免数据重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。
数据中台的建设目标可归结为“两化”：业务数据化和数据业务化，其建设思路可概括为“四化”：业务数据化、数据资产化、资产服务化和服务业务化。
数据中心通过数据技术，对海量数据进行采集、处理和存储，统一标准和口径，形成企业数据资产，进而服务于企业的各项业务。
数据台与企业的业务密切相关，所以只能由企业自己搭建，不能从外部购买。
数据中心是企业数据的沉淀，不仅可以减少重复建设和烟囱协作的成本，也是企业差异化的竞争优势。
大数据发展历史纵观大数据发展历史，历经数据仓库、大数据平台，再到当前的数据中台，它们都是为了解决某个大数据发展阶段的问题而出现。
数据仓库商业智能（BI，Business Intelligence）诞生在上世纪 90 年代，它是将企业已有的数据转化为知识，帮助企业做出经营分析决策。
比如在零售行业的门店管理中，如何使得单个门店的利润最大化，我们就需要分析每个商品的销售数据和库存信息，为每个商品制定合理的销售采购计划，有的商品存在滞销，应该降价促销，有的商品比较畅销，需要根据对未来销售数据的预测，进行提前采购，这些都离不开大量的数据分析。
而数据分析需要聚合多个业务系统的数据，比如需要集成交易系统的数据，需要集成仓储系统的数据等等，同时需要保存历史数据，进行大数据量的范围查询。
传统数据库面向单一业务系统，主要实现的是面向事务的增删改查，已经不能满足数据分析的场景，这导致了数据仓库的出现。
传统数据仓库，第一次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现，不再依赖于业务的数据库。
在模型设计上，提出了数据仓库模型设计的方法论，为后来数据分析的大规模应用奠定了基础。
但是进入互联网时代后，传统数据仓库逐渐没落，一场由互联网巨头发起的技术革命催生了大数据时代的到来。
阿里云上数据中台之道-郑中华 读后 200704
Vincent Shaw阿里云上数据中台之道-郑中华读后笔记姓名：Vincent2020/7/16目录概述数据中台详解愿景第2页Copyright reserved by Vincent Shaw数据中台概念华为：是对数据湖的数据按业务流/事件、对象/主体进行联接和规则计算等处理，形成面向数据消费的主题数据，具有多角度、多层次、多粒度等特征，以支撑业务分析、决策和执行，包括事件联接、对象联接、智能标签、指标数据、算法模型。
阿里巴巴：是阿里实现数据智能的最佳实践，它由一套数据中台方法论+ 一个组织+ 一个工具组成；构建OneModel、OneID、OneService三大体系，形成大中台、小前台，深入业务、赋能业务，并以数据中台业务模式赋能全社会。
数澜科技：是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
第3页Copyright reserved by Vincent ShawCopyright reserved by Vincent Shaw第4页阿里数据中台业务模式赋能全社会：方法论+ 组织+ 工具阿里巴巴：是阿里实现数据智能的最佳实践，它由一套数据中台方法论+ 一个组织+ 一个工具组成；构建OneModel、OneID、OneService三大体系，形成大中台、小前台，深入业务、赋能业务，并以数据中台业务模式赋能全社会。
阿里数据中台详解愿景概述Copyright reserved by Vincent Shaw第5页阿里数据中台：方法论OneModel（OneData）：可视化数据模型，让业务理解数据；全链路数据管理，让架构更稳健；100%消除指标二义性，让数据质量有保障；分钟即代码生成，让开发更高效。
OneID（One Entity）：全域数据联接，打破数据孤岛；批量化标签萃取，让商业要素快速数据资产化。
OneDataPro 15万地形图制图系统的设计与实现
2020.22科学技术创新地图制图的数字化是计算机辅助制图技术向测绘领域得渗透，不仅使生产作业的效率得到了极大的提升，也很好的优化了原有的作业模式。
数字制图相关的软件种类繁多，利用ArcGIS 可以对1:25万地形图进行制作[1]，也可以对遥感影像进行地形图三维可视化[2]；Sufer 结合MapGIS 软件可以快速实现地形三维模型构建[3-4]；此外，AutoCAD VB 也可应用于大比例尺地形图制图[5]。
本文基于自然资源部第三航测遥感院的OneDataPro 地理信息一体化处理系统，研发1：5万地形图制图生产软件。
1技术路线通过研究分析1:5万地形图制图数据生产相关标准、现有数据模型、现有生产软件，研发生产过程中所需的相关功能，集成满足1:5万地形图制图数据更新生产的软件，并利用研发的软件开展试生产，对软件进行完善、更新和维护，为1:5万地形图制图数据生产与质量控制提供软件支撑。
软件研发技术路线如图1所示。
图11:5万地形图制图系统研发技术路线1.1需求调研：研究《1:5万制图更新技术规定》、《国家基本比例尺地图图式》等1:50000地形图制图数据生产相关技术标准、现有1:5万地形图制图数据模型，研究现有生产软件的技术架构与功能架构，研究评估ArcGIS 10系列GIS 平台功能、性能，调研生产过程中对软件的实际需求。
1.2方案设计：在需求调研基础上，制定项目实施技术路线，构架系统功能结构，对系统功能和运行环境进行设计，制定软件研发方案。
1.3系统开发与集成：根据软件研发方案，以ArcGIS10.4.1作为GIS 平台，基于现有地形图制图数据模型，定制新版本制图模板；根据项目方案设计，搭建系统开发框架，编码实现系统各项功能的开发、测试，完成系统集成。
系统主要包含GIS 增量数据处理、图廓整饰、常规制图编辑、注记编辑、植被符号处理、掩码处理、制图表达、自由制图表达、自适应工具、制图检查、数据输出等功能模块，同时，将原地图文档中VBA 宏程序作为工具移植集成到软件系统中。
onedata理论流程
onedata理论流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 数据收集，从各种来源（传感器、设备、数据库等）收集数据。
数据中台实战（二）：基于阿里OneData的数据指标管理体系
数据中台实战（二）：基于阿里OneData的数据指标管理体系本文将通过具体案例来介绍OneData的实施流程，继而介绍阿里OneData数据体系中数据指标的管理和数据模型的设计，最后再为大家讲数据看板的设计。
上一篇文章讲了《数据中台实战（一）：以B2B点电商为例谈谈产品经理下的数据埋点》，本文我们先以一个例子实战介绍OneData 实施流程。
接着再讲阿里OneData数据体系中数据指标的管理、数据模型的设计。
最后讲一下数据产品中，数据看板的设计。
全是实战干货，看完本文你就会知道数据中台最核心的内容。
阿里OneData实施过程实战比如当时我们运营提了一个比较有指导意义的数据指标叫爆款率，我们以爆款率为例先说一下OneData每个步骤实施的流程和涉及的角色。
第一步：要确定指标的业务口径业务口径应该由数据中台的产品经理主导，找到提出该指标的运营负责人沟通。
首先要问清楚指标是怎么定义的，比如运营说爆款率的定义分子是是专场中商品销售件数超过20件的商品数，分母是专场内的总商品数（专场如上图所示，商品会放在运营人员组的一个一个专场里面）。
这里面有几个坑：1. 这个20件可能是运营拍脑袋定义的数据，这时要协调我们的数据数据分析师看下历史专场销售件数的分布找出最合理的值，然后和运营基于数据再一起定义最终的阈值。
如果历史数据专场销售件数大部分都远远超过20件那么这个指标就所有的专场都是爆款专场，就没什么意义了。
2. 商品的销售件数超过20件，其中有一个十分有争议的字眼那就是销售，怎么定义销售？是下单就算，还是支付才算？考虑不考虑退款？如果考虑退款是发起退款就算还是退款实际发生后再算？其实是有很多问题要考虑的。
最终和运营确定为该专场支付后的商品件数除以专场商品的总件数。
3. 销售的商品件数是按商品销售的件数还是按照商品下SKU的销售件数，这个是要搞清楚的，可能运营不关心这个事，但是影响到模型的设计。
处理完这些坑后关于指标的定义还需要问这几个问题。
onedata方法
Onedata方法简介Onedata是一个用于数据管理和共享的开源软件平台。
它提供了一个统一的界面，使用户可以方便地访问和操作存储在不同地理位置、不同存储系统中的数据。
Onedata方法的核心思想是将各种存储系统抽象为统一的数据空间，并提供了一系列的API和工具，使用户能够轻松地管理和共享数据。
Onedata方法的主要目标是解决数据管理和共享的复杂性。
在传统的数据管理系统中，数据通常存储在不同的存储系统中，用户需要分别登录到每个系统中进行操作，这给用户带来了很大的不便。
而Onedata方法通过将各种存储系统抽象为统一的数据空间，使用户可以通过一个统一的界面来管理和访问数据，极大地简化了数据管理的过程。
核心功能Onedata方法提供了一系列的核心功能，包括：统一数据访问Onedata方法将各种存储系统抽象为统一的数据空间，用户可以通过一个统一的界面来访问和操作数据。
无论数据存储在本地文件系统、分布式文件系统还是云存储系统中，用户都可以通过相同的方式进行访问，无需关心底层存储系统的细节。
数据共享和协作Onedata方法允许用户将数据共享给其他用户，并进行协作。
用户可以通过权限管理机制控制其他用户对数据的访问和操作权限，实现数据的安全共享和协作。
数据复制和迁移Onedata方法支持数据的复制和迁移。
用户可以将数据从一个存储系统复制到另一个存储系统，以实现数据的备份和迁移。
同时，Onedata方法还提供了数据一致性保证机制，确保在数据复制和迁移过程中数据的一致性。
数据安全和保护Onedata方法提供了一系列的数据安全和保护机制，包括数据加密、访问控制、身份认证等。
用户可以通过这些机制来保护数据的安全性，防止数据被未经授权的用户访问和篡改。
数据索引和搜索Onedata方法支持数据的索引和搜索。
用户可以通过关键字搜索来查找和访问数据，无需事先知道数据存储位置和名称。
同时，Onedata方法还提供了数据的元数据管理机制，用户可以通过元数据对数据进行描述和分类，方便数据的管理和检索。
一维时域信号 深度模型
一维时域信号深度模型一维时域信号深度模型是一种用于分析和处理一维时域信号的深度学习模型。
它可以用于各种任务，包括信号分类、信号去噪和信号预测。
模型结构一维时域信号深度模型通常由以下几层组成：•输入层：输入层接收一维时域信号作为输入。
•卷积层：卷积层使用卷积核对输入信号进行卷积运算，提取信号中的局部特征。
•池化层：池化层对卷积层的输出进行池化操作，降低数据的维度。
•全连接层：全连接层将池化层的输出连接到输出层。
•输出层：输出层生成模型的输出。
模型训练一维时域信号深度模型可以通过反向传播算法进行训练。
反向传播算法通过计算模型输出与真实值之间的误差，然后将误差反向传播到模型的各个层，从而更新模型的权重和偏置。
模型应用一维时域信号深度模型可以用于各种任务，包括：•信号分类：一维时域信号深度模型可以用于对信号进行分类，例如将语音信号分类为不同的类别。
•信号去噪：一维时域信号深度模型可以用于去除信号中的噪声，例如去除语音信号中的背景噪声。
•信号预测：一维时域信号深度模型可以用于预测信号的未来值，例如预测股票价格的走势。
优点一维时域信号深度模型具有以下优点：•能够学习信号中的局部特征和全局特征。
•能够处理长序列的信号。
•能够泛化到新的信号。
缺点一维时域信号深度模型也存在以下缺点：•需要大量的数据进行训练。
•训练时间长。
•可能存在过拟合的风险。
发展趋势一维时域信号深度模型的研究领域正在不断发展，新的模型和算法不断涌现。
随着计算能力的提高和数据的增多，一维时域信号深度模型在未来将得到更广泛的应用。
2023-OneData体系架构建设方案-1
OneData体系架构建设方案随着信息化的快速发展，数据已经成为企业最为重要的资产之一。
为了更好地管理和利用企业数据，许多企业开始建设数据体系架构，其中，OneData体系架构以其完善的构架和便捷的管理方式备受青睐。
本文将分步骤介绍OneData体系架构的建设方案。
第一步，确定数据管理目标。
了解企业的业务流程、数据流动的方式以及数据管理的瓶颈问题等，明确企业所需的数据管理目标，建立适合企业的数据管理模型，制定相应的数据管理策略。
第二步，组织数据资源。
对企业所有的数据进行分类和整理，建立数据目录，对数据进行细致的描述和分类管理，将数据资源整合、归纳、标准化和优化，达到规范、便捷和高效的管理目的。
第三步，建立数据安全管理规范。
数据安全是企业数据管理的基础，要建立一套科学的数据安全管理规范，以保护企业重要数据的安全性、完整性和可用性，同时降低数据安全风险。
第四步，构建数据应用支撑平台。
数据应用是数据管理的重要方向，要完善应用架构，保证应用功能的合理性、安全性和易用性，建立一个集数据管理、数据分析、数据挖掘、数据展示于一体的应用支撑平台，提高数据应用的效率和准确性。
第五步，推行数据治理体系。
数据是企业的重要资产和资源，为了更好地维护和利用数据，要建立数据治理体系，把数据管理整个过程分解为不同的环节，精细化管理，确保数据管理的透明度、合规性、高质量性和长期可用性。
总之，建立OneData体系架构是企业数据管理效率提高的必由之路，循序渐进地实施上述五步方案，将有助于企业数据管理体系的完善，进一步提升企业数据管理的质量和效率。
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ADS（应用数据层）：这个是数据仓库 的最后一层数据，为应用层数据，直接 可以给业务人员使用。比如某日某个专 场爆款率是多少、总的爆款率是什
ODS(操作数据层)：定义为存储层，ODS层存放从业务系统获取的最原始的数据， 是其他上层数据的源数据。通常为非常细节的数据，经过长时间累积，且访问频率 很高，是面向应用的数据，如交易系统订单详情、用户信息详情、商品详情等。 ———————————————— DWD（明细数据层）：定义为明细层，对数据进行规范化（编码转换、清洗、统 一格式、脱敏等），以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最 细粒度的明细层事实表。 DWS（公共汇总数据层）：定义为汇总层，集中建设通用型维度和指标，降低业 务需求开发成本 ———————————————— ADS（应用数据层）：定义为应用层，将数据注入常规的关系型向数据库，面向 业务需求定制开发
基于OneData的数据指标管理体系
派生指标（近7天内所有专场的爆款率）=原子指标（销售件数）+修饰词时间周期（最近7天）+修饰词-专场/商品 核心原则：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设
基于OneData的数据指标管理体系
ODS(操作数据层)：是数据仓库第一层 数据，直接从原始数据过来的，爆款率 涉及到的表结构比如订单表、专场表、 商品表、用户表等。