第一章 再出发：数据中台的萌芽与蜕变

1.1 历年起源：中台思维的初步形成

阿里巴巴数据中台的起源：从分散到统一的变革之路

1. 数据体系的多元化发展

2011年，阿里巴巴的业务主要由B2B、淘宝和支付宝三大板块构成，每个板块都拥有独立的数据仓库团队。由于技术和业务模式的不同，这些团队在数据建设上形成了各自独立的体系。这种差异化的发展，为后来数据中台的诞生奠定了基础。

随着业务的快速扩张，数据的效率、管理和价值成为业务部门日益关注的核心问题，甚至有些部门希望能够自行管理数据。为了更好地满足业务需求，阿里巴巴在这一阶段对数据团队进行了多次组织结构调整。

2. 1688数据团队的变革：构建“三板斧”体系

2011年，B2B数据团队进行了重组拆分，20多人的数据团队并入1688业务技术团队，并在团队负责人朋新宇（小芃）的带领下，开始构建被称为“三板斧”的数据体系。

“三板斧”体系的核心目标是：在统一数据体系的大方向下，积极探索新技术和新模式，实现数据标准化、平台先进化以及数据产品化。

3. 三大核心举措

（1）更换计算存储平台：从Greenplum迁移到Hadoop

当时1688的数据存储采用Greenplum平台，但随着业务量的增长，该平台逐渐暴露出两大问题：

• 硬件损坏频发，影响业务可用性。
• 新一代分布式计算平台Hadoop兴起，提供了更高的扩展性和稳定性。

淘宝数据团队率先采用Hadoop并验证了其可靠性，这促使1688数据团队启动迁移工作。

（2）构建数据体系：从零散建设到OneData理念

在平台迁移完成后，团队开始从数据模型和指标体系入手，推进数据标准化。

• 采用维度建模专家Ralph Kimball的方法论，结合Hadoop能力，优化数据管理。
• 推出OneData理念，确保数据高质量、标准统一，为中台化建设奠定基础。

（3）实现数据产品化：从需求响应到智能分析

过去，业务数据分析需求主要由需求分析（RA）岗位负责，通过临时取数和报表工具展示分析结果。随着数据需求激增，这种方式难以支撑。

• 1688数据团队设立产品经理（PD）角色，推动从RA到PD的转变。
• 以“长期性、全局性、可复用性”为核心，构建用户友好的数据分析平台。
• 该平台被称为“傻瓜数据平台”，旨在降低数据分析门槛，提高用户体验。

4. 数据体系的持续演进

在不到一年的时间内，1688数据团队完成了迁移、重构和产品建设，使数据体系能够紧跟业务发展。

与此同时，阿里巴巴其他业务板块也在数据领域取得了突破：

• 阿里云（2009年成立）研发云操作系统“飞天”，推出大数据计算平台ODPS（MaxCompute前身）。
• 淘系发布数据魔方、量子统计等产品，推动数据可视化和商业化应用。
• Hadoop平台规模扩展到上千台，被内部称为“云梯1”，成为通往“飞天”架构的关键路径。

这些技术突破，为阿里巴巴更大规模的数据统一奠定了坚实基础，也推动了中台思维的初步形成。

1.2 标准确立：OneData体系的升级

OneData体系的升级与标准确立

到2013年，随着“三板斧”工作的持续深化，阿里巴巴的数据工作已取得了显著成果，也增强了业务部门对数据的满意度。然而，对数据人而言，寻求新技术和更高效率的热情使他们不能停止前行，也导致他们开始研究新一代的实时计算技术，其中Storm成为阿里巴巴实时计算的首选平台。

在2014年，阿里巴巴数据仓存规模以每月8%的速度上升，按照此速度预测，2017年将是2014年的16倍，大量添加的数据导致成本急剧上升，并且存在严重的数据处理复杂性问题。为解决这些挑战，随着阿里云ODPS平台的成熟，并且为了尽量减少对业务的影响，阿里巴巴決定通过OneData构建全集团共享数据层，完成数据统一化工作。

2. OneData体系升级的三个阶段

1. 技术架构与业务全面盘点
2. 重点业务场景数据重构
3. 统一数据平台与旧系统迁移

通过三阶段工作，OneData体系在阿里巴巴全网大规模落地，不仅加速了数据统一化，也为数据中台建设扛起了胆帆。

1.3平台构建：OneData与数据中台的融合

2015年12月，阿里巴巴集团正式启动 “大中台、小前台” 战略，推动业务灵活化和创新性发展。此举不仅支持核心电商业务升级，还促进了云计算、阿里妈妈、菜鸟等新业务的独立成长。与此同时，阿里巴巴 数据中台 由朋新宇带领，进入深度发展阶段，与 OneData 体系 进一步融合，围绕五大方向展开建设：

1. 顶层设计

数据资产管理采用 OneData 规范体系，支撑长期稳定的数据建设，并提供便捷的业务数据消费方式：

• 统一数据资产管理，沉淀技术与产品能力。
• 数据产品经理深度参与业务运营，构建业务解决方案。
• 以统一数据底座，提供灵活的业务服务能力。

2. 产品建设

阿里数据中台围绕 集团内部决策 和 商家数据赋能 两大场景，构建了一系列产品：

内部决策支持

• 阿里数据平台（PC+移动端）。
• 观星台（CEO、高管决策）。
• 业务板块决策门户（定制化分析）。
• 专题分析工具（行业360、产品360、营销活动分析）。
• BI工具（数据公共层赋能各类“小二”）。

商家数据赋能

• 生意参谋（店铺经营与决策分析）。
• 品牌数据引擎（消费者运营）。
• 策略中心（品类规划）。

3. 数据建设

统一数据采集：提供统一的埋点、数据集成和存储工具，加速 UC、高德、优酷、Lazada 等业务数据接入。

公共数据中心：采用 三层拆解架构（业务板块、业务过程、分析维度），实现统一指标定义与管理。

数据资产挖掘：围绕核心商业要素，构建标签体系，支撑智能化数据运营。

统一数据服务：打造 OneService 体系，提升数据可用性并降低服务成本。

至此，OneData 体系 进一步升级为 OneModel（数据模型）、OneID（数据身份）、OneService（数据服务），形成完整的 数据资产管理体系。

4. 数据治理与管理

数据建设与治理一体化：强调 数据生命周期管理、数据质量监控、测试保障。

数据健康度量体系：构建 分析-诊断-优化-反馈 闭环，确保数据质量、安全和成本优化。

统一的数据资产管理平台：结合不同阶段重点任务，开发治理工具，并由专职团队执行管理。

5. 数据流通

在 《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》 的约束下，阿里巴巴建立 数据流通中心：

• 通过 流通管控平台 保障数据合规管理。
• 数据提供方发布数据至 数据市场，消费方经 合规审查 后获取使用权限。
• 依托 可信数据空间，实现受控计算和数据应用，确保符合法规要求的数据流通。

2015年，阿里巴巴数据体系正式进入 数据中台 阶段，OneData 体系全面升级，推动了 数据资产管理、业务赋能、合规流通 的深度融合。

1.4转型深化：数据中台的新变革

转型深化：数据中台的新变革

随着阿里巴巴集团业务体系的演进，外界对 数据中台 的未来方向产生疑问。面对这些变化，阿里巴巴数据团队秉持以下四个核心认知：

1. 丰富且统一的数据 使业务能够更便捷地使用数据。
2. 统一且稳定的技术平台 释放人力资源，使更多人员聚焦业务创新。
3. 开放性与自助化能力 让业务人员能灵活满足需求，提高响应速度。
4. 数据团队的核心目标 是深入理解业务，助力业务创造价值，组织形式应随业务发展动态调整。

组织形态调整：产品化与业务融合

经过 10 多年的迭代，阿里巴巴的数据中台已实现核心能力的 沉淀与产品化，而业务方对数据赋能的需求也在不断增强。因此，阿里巴巴选择：

• 保留核心中台能力，包括统一的数据采集、数据公共层建设和数据治理体系。
• 业务线产品和人员“上浮”，更贴近业务团队，提高数据与业务的融合度。例如：
• 组织形态调整类似 搭建大厦，基础建设与大厦一同保留，而部分“脚手架”完成使命后将拆除。

随着 业务发展 和 新技术体系 的出现，组织模式可能持续变化。但核心目标不变——确保数据价值的最大化。这一变革就如同 化茧成蝶，是大事务发展周期中的一个小周期，为未来的创新和增长奠定基础。

1.5持续进化：数据中台的未来发展

持续进化：数据中台的未来发展

至此，阿里巴巴的数据建设历程已完整梳理。值得注意的是，阿里巴巴内部 并未设立名为“数据中台” 的团队，其实际名称是 “数据技术及产品部”（DT，Data Technology）。

DT团队的独立与瓴羊的诞生

2021年12月1日，DT团队 从阿里巴巴集团独立，成立 数据智能服务公司“瓴羊”。

这一转型源于：

1. 社会需求——外界对阿里数据建设方法的兴趣日益浓厚。
2. 团队愿景——希望让 OneData 方法体系 变得更自动化、功能化，提高数据建模和指标管理的协同能力。
3. 阿里巴巴的支持——鼓励团队以商业化公司运作，提供更专业化和体系化的服务。

从内部工具到行业赋能

2017年，为解决数据建模和指标定义的协同问题，DT团队研发了 Dataphin 产品。

随着外部企业对数据能力建设需求的增长，DT团队 逐步从内部支持转向外部服务，最终形成 “瓴羊” 这一独立品牌。

这一演变反映了 企业数据能力建设的三种组织形式，将在 第11章 详细讨论。

大数据之路：挑战与坚持

瓴羊虽是 年轻公司，但其核心团队已在数据领域深耕 10 余年，经历了从 ERWin数据建模 到 改进指标定义与管理方案 的长期探索。

大数据之路 并非平坦大道，但团队秉持 “放弃需要勇气，坚持需要底气” 的信念，不断前行。

瓴羊的诞生，标志着阿里数据中台的发展迈向 更广阔的行业应用。未来，他们将持续探索，并与更多企业 共同前行。