网易严选 - 数仓规范和评价体系

严选技术团队

导读:数据仓库,是我们数据工程师的无形产品,不同于可视化、交互型产品的评价体系,数据仓库的评价有其独特性。本文从概念-平台-规范的链路来介绍一下严选数据仓库,并介绍了严选数据仓库的评价体系。

数据为王的时代,数据量从最初的几十 G,慢慢沉淀到几十 T,甚至几十 PB 的量。数据工程师,也从最初的 ETL 工程师慢慢成长为数据全栈工程师:采集、同步、模型、离线、实时、规范、平台、工具、产品、交互、保障、数据体系等等。

数据仓库,是我们数据工程师的无形产品,不同于可视化、交互型产品的评价体系:拥有比较明确的评价指标 MAU、DAU、GMV 等。数据仓库一直没有比较系统的评价体系,下面从概念-平台-规范的链路来介绍一下严选数据仓库,最后跟大家交流一下数据仓库的评价体系。

数据仓库基本架构

这里概览讲一下严选数据仓库的分层逻辑,下面是严选数仓的框架图:

数据仓库分层没有绝对的规范,适合的就是最好的,特别是企业已经有一个初版的数仓的时候,需要做好改造成本和可理解性之间的平衡。

以业务数据的流向划分,目前严选数据把模型分为三层,ods,dw 和 dm 层。其中 ods 是操作数据层,保留最原始的数据;dw 包含 dwd 和 dws 层,这两层共同组成中间层;dm 是应用层,基于 dw 层做汇总加工,满足各产品、分析师和业务方的需求。

  • ODS 层(操作数据层):不对外开放,把业务系统数据同步到数仓。数据格式保留业务系统的数据格式;目前主要通过 datahub 解析 binlog 来实现的,目前严选的 ods 层数据同步主要以全量数据为主。
  • DWD 层(明细层):对外开放,主要作用是沉淀一些公共的逻辑,常用维度属性的关联等,下游经常在一起使用的模型会在这一层做宽表处理,减少事实表和维表的关联,减少重复的关联加工。
  • DWS 层(汇总层):对外开放,主要沉淀严选数据的公共指标,dws 层是整个严选数据对外开放和使用的核心,是严选最核心的数据资产。
  • DIM 层(维表):对外开放,主要是一些常用维表,比如商品维表、sku 维表、渠道维表。
  • DM 层(应用层):对产品开放使用,支持数据产品、报表的使用,主要是不公用复杂指标的汇总和计算。

数据仓库开发平台

严选数据仓库分离线实时 两部分。

离线部分由猛犸提供支持。猛犸是网易杭州研究院研发的一站式数据管理和应用开发平台,覆盖了大规模数据存储和计算、数据集成、应用开发及数据管理等企业大数据应用场景。

实时部分由 Atom 平台提供支持,Atom 是严选产技自研的一款实时数据管理和开发平台。

严选数据仓库规范

在其他工种开发的眼里,数据仓库的入门门槛非常低,低到技术鄙视链的最末端:“噢……,他们就是写 SQL 的,他们整个团队都是写 SQL 的……”,顿时天空飘过一万匹神兽。曾经和未来都有很多人会来挑战数仓工程师存在的意义:“我也能干!”,但是实际情况是:naive!具体可参见严选数据仓库的架构图,这其中的每一个 icon 背后都有一套工具、平台,甚至于一个团队来支撑运转。

严选数据仓库是一套方法论,从规范定义、模型设计到数据服务,再到数据可管理、可追溯、可复用。严选数据仓库遵循维度建模理论,参考了阿里巴巴的 Onedata 建模理论,核心框架由三个规范组成:《严选-指标定义规范》 ,《严选-模型设计规范》和《严选-数据开发规范》,外层由辅助规范落地的若干工具、平台组成:仓颉-指标管理系统、燧人-指标地图系统、UDS-数据质量中心、EasyDesign-模型设计中心等。

1、指标定义规范

指标定义规范,目的是统一开发&产品对指标的定义。通过对原子指标的命名规则、派生指标的命名规则和派生词的定义来完成。

指标定义体系,是数据建设体系的基础和内核,为了杜绝产品经理命名引起的歧义,以及后续带来的使用和维护以及解释成本。

2、模型设计规范

模型设计规范,目的是统一数据开发对模型的命名定义。通过域 + 更新方式,域 + 维度 + 更新周期的方式来完成。

3、数据开发规范

数据开发规范,目的是提高数据开发的 SQL 开发能力。通过限制各级子查询的缩进形式,子查询的规范等来完成。

数据仓库评价体系

近期的一些思考跟大家做一个交流,一家之言,欢迎拍砖。

基本要求

数据安全和数据质量是数据仓库的生命线!不可逾越、不可触犯。

评价体系

下图是近期整理的严选数据仓库的 6 个评价角度



1.数据规范

数据规范,最终目的是提高开发的整体水平。遵循严选数据规范:《严选-指标定义规范》、《严选-模型设计规范》和《严选-数据开发规范》,同时由工具和平台来保障规范的落地并监督评估规范落地的效果。

2.数据安全

数据安全,这个命题怎么强调都不为过,特别是近期数据安全问题频发,51 信用卡,大大小小的放贷公司。因此作为数据从业者,遵循《网易商业行为准则》,不对外泄露业务数据,时刻做到数据指间过,安全心中留。

3.数据质量

数据质量由数据本身的质量数据建设质量 两部分组成:

  • 数据本身质量:数据开发对数据质量负责,保持对数据的敬畏心,结合《严选-线上故障定义规范》,通过故障等级和次数指标来量化考核。
  • 数据建设质量:可以从两方面来考量:易用性和丰富性;易用性是结合数据规范来考量的:所有的数据都遵循严选数据规范,目的是降低数据的使用成本;丰富性是考量核心数据资产的广度:dw 对外服务的应用数量,dw 层管理的数据量,dw 层本身跨层依赖的数量等。

4.数据稳定性

  • 数据稳定性:建立完善数据仓库的值班制度,同时打通值班和故障平台,定期 review 数据本身问题导致的起夜的数量和影响面,量化考核具体开发。
  • 平台稳定性:建立完善的数据仓库和平台值班制度,打通值班日志和故障系统,定期 review 平台问题导致的起夜数量和影响面,量化考核平台。

5.持续建设机制

  • 沉淀机制:严选数据仓库已经建立了和分析师定期交流的机制,定期交流沉淀分析师的核心指标,不断丰富严选数据核心资产。
  • 数据治理:有上有下,通过和猛犸合作打通逆向数据流,通过下线冷数据冷任务,推动开发治理不规范模型和数据,来达到规范模型和节约存储的目的。

6.数据开发效率

较前 5 个角度对比,数据开发效率较难量化,可以从两个方面来考量:开发规范的自动化程度和平台使用体验。

严选数仓评价实践

依照前文提到的 6 个角度,严选分别有与之对应的工具来支持。

1.数据规范

所有的数据规范,最终目的都是用来提高开发者的水平、提高代码的质量。在开发水平参差不齐的情况下,需要有平台工具保障规范的落地。在过去的一年中,我们和网易杭州研究院一起规划落地了 Easydesign 平台:辅助《严选-指标定义规范》和《严选-模型定义规范》的落地。

下图是依托 Easydesign 实现的模型设计线上化产品界面。

衡量数仓建设水平可以通过以下 3 个指标:总 ods 表被跨层依赖率被跨层依赖的 ods 表数量有下游 ods 表被跨层依赖率 三个指标来完成。

2.数据安全

每年有很多因数据导致的资损问题产生,我们从数据的上线流程、测试工具、测试环境等三个方面入手,让过程合规,结果合法。

3.数据稳定性

严选和杭研共建的任务运维中心 EasyTaskOps,实现智能基线预警,多基线精细化运维;目前我们 4 条基线完成率超过 90%。

2020 年上半年,严选和杭研共建了数据运维中心,上线了以下内容:

  • 基线管理:通过任务历史执行情况,自动判断基线内任务逾期可能性,进行破线预警。
  • 失败和逾期报警:对于失败和逾期的任务,可以配置电话、短信 or 邮件报警。
  • 评价指标:基线完成率、出错任务数、处理及时率等来评价任务的稳定性。

4.持续建设机制

迭代更新、持续建设,这是衡量一个数据仓库活力的一个重要机制,我们通过指标一致性项目,梳理了数仓持续建设机制,数据紧跟业务成长,数据仓库才会保持活力。

通过和杭研一起推动 Easycost 升级,通过梳理存储相关规则、规范相关规则、计算相关规则、质量相关规则,上半年一共下线 3.4w 张表,节约了 1.2PB 的存储。

5.数据开发质量

通过 Easydesign 平台承接规范的落地,整个上半年数据开发通过平台新建 200+dw 层表,强有力的保障了规范的落地;我们的最终目标是通过各种方法策略来提高数据开发的素质,使用工具目的是帮助大家养成遵循规范的习惯。

6.数据开发效率

持续建设机制、数据规范的落地,最直接的反应就是数据开发效率的提升。严选全渠道数据基建项目中,交易域 + 商品域的离线 + 实时数据校验一次性通过,大大降低了数据开发的迭代修复成本。

总结

严选数据仓库以上 6 个方面沉淀了丰富的经验,从产品到实践。我们数据团队在 2019 年 Q3 完成了严选数据规范和 SOP 流程的制定,2020 的 Q1-Q2 在积极推进相关产品迭代落地。我们相信在 Q3-Q4 会呈现一个数据更丰富,使用更便捷,保障更有力,响应更及时的数据仓库!

作者简介

乙峰:多年数据领域工作经验,专注数据架构、模型设计和规范执行落地等。严选数仓交易域负责人,负责交易域模型设计落地和对外服务。

本文由作者授权严选技术团队发布


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