大数据工程师建设企业数据中台要遵守什么原则

数据分层：

数据分层，在阿里数据中台的提法是大中台，小前台。要实现业务数据化，就是所有的商业活动都应该记录下相关的数据，并把数据业务化，本质就是从数据中发现价值，反过来赋能业务。

数据标准化：

数据标准化，在阿里的数据中台思想中叫做OneData。实现数据资产各域、主题、模型、字段、指标命名等的统一规范，值得强调的是，数据标准化一定要在源头解决，如果一个庞大的企业的业务系统数据资产都遵循这个原则，那应该是非常厉害了。我们可以利用维度建模的方式建设总线矩阵，对数据域与业务过程等进行明确定义。

主题标签化：

主体标签化，在阿里数据中台思想中叫做OneID。ID-MAPPING是互联网公司的一个核心技术，其需要确保各个领域搜集的数据是可以继承和关联分析的，没有统一ID的支持，多样化的数据集中起来分析是没有意义的，这是另一种形式的数据孤岛。数据关联，这也是我们在传统数据仓库中数据分析的依据。

数据资产卡片：

数据资产卡片在阿里数据中台思想叫OneMeta。这是我们进行数据资产分析和数据血缘跟踪的基础，是数据管理里非常基本的东西。这里面包括数据安全管理，质量管理，成本管理，资产的创建信息，修改信息等等。

主题式数据服务：

主题式数据服务在阿里数据中台思想叫OneService。基于元数据构建的简单数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表，就是一套业务化的虚拟查询，方便取数。数据推送、定时任务，跨源数据服务等都叫主题式数据服务。