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因此，數(shù)據(jù)服務(wù)管理必須建立在數(shù)據(jù)資產(chǎn)層之上。數(shù)據(jù)資產(chǎn)層以O(shè)neData為方法論基礎(chǔ)進行模型、指標的建設(shè) ，構(gòu)建分級分類清晰的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理體系。
數(shù)據(jù)服務(wù)層作為數(shù)據(jù)中臺價值輸出的最后一公里，數(shù)據(jù)服務(wù)管理效率的高低，直接影響數(shù)據(jù)中臺價值的體現(xiàn) ，它提供的核心解決思路是復用資產(chǎn)層的數(shù)據(jù)能力，通過平臺化、配置化的方式，快速生成API服務(wù) ，減少定制化開發(fā)對不同工種的依賴。數(shù)據(jù)服務(wù)管理平臺需要具備以下核心的能力：
1. 接口服務(wù)配置化1）指標類接口
一般輸出給定制化開發(fā)的可視化報表平臺或業(yè)務(wù)端后臺進行數(shù)據(jù)效果分析，指標類基本都可以抽象出來指標+維度+限定條件的方式，即：指標和數(shù)據(jù)模型綁定，從哪個表中取哪個字段，字段的聚合邏輯是什么，指標支持的分析維度有哪些？
前端頁面調(diào)用時，傳入指標ID、限制條件參數(shù) ，即可返回數(shù)值。指標管理平臺處理管理統(tǒng)一指標外，還需要支持指標接口的服務(wù)化輸出，這樣針對定制化程度高、BI工具無法配置的可視化需求，如大屏可視化，只需要數(shù)據(jù)開發(fā)人員清洗好指標數(shù)據(jù)后，進行配置即可輸出，無需接口開發(fā)介入。
2）用戶或商品維度的接口
歸根到底也可以歸為指標類接口，但是由于數(shù)據(jù)的維度聚焦于單個用戶或者商品，應用場景主要是精細化運營或產(chǎn)品智能，因此在場景配置方面需要一定的差異化。
承接的載體主要是CDP（客戶數(shù)據(jù)平臺）、畫像平臺等。在資產(chǎn)建設(shè)部分，講用戶畫像、商品畫像體系標簽化，通過豐富的標簽構(gòu)建用戶、商品的精細化分層能力。
例如北京環(huán)球度假區(qū)開業(yè)業(yè)務(wù)想借熱點拉新（首次消費），于是通過用戶標簽和商品資源標簽，找到了需要找到近期有旅游計劃，目的是北京，曾經(jīng)購買過迪士尼樂園等主題的景點的年輕用戶，當符合條件的用戶進入APP首頁，進行促銷紅包彈屏，刺激用戶下單。
這類需求以運營場景為載體，最終輸出的是用戶ID維度的接口服務(wù)或者批量數(shù)據(jù)輸出，接口結(jié)構(gòu)也非常容易標準化。
可以構(gòu)建的配置流程是：多標簽條件篩選目標人群或商品，構(gòu)建運營場景（get接口調(diào)用方式還是Post數(shù)據(jù)推送），生成輸出接口對接業(yè)務(wù)端觸達通道（站內(nèi)實時訪問時調(diào)用接口，或批量的短信推送服務(wù)）。
3）模型輸出類接口
此類接口是最容易標準化的，就是直接將模型中的字段接口化輸出，比如模型是團購訂單明細寬表，業(yè)務(wù)端需要判斷用戶是否有待消費的訂單，訂單的業(yè)務(wù)類別、下單時間、消費時間等，以判斷用戶是否可以參與抽獎活動。只需要選擇輸入字段、輸出字段、狀態(tài)碼以及應用信息即可。
這樣，數(shù)據(jù)開發(fā)既是數(shù)據(jù)邏輯加工者，也是接口配置者，對結(jié)果負責，可以減少對Java人員的依賴，提升業(yè)務(wù)賦能效率。
圖片來源：阿里dataworks官網(wǎng)公開資料
4）個性化推薦類接口
大數(shù)據(jù)的出口是AI ，數(shù)據(jù)賦能很大程度依賴AI賦能。產(chǎn)品千人千面?zhèn)€性化推薦、算法挖掘預測類用戶畫像標簽，數(shù)據(jù)服務(wù)管理平臺把標簽管理、機器學習平臺模型文件、在線推理接口服務(wù)整合起來，解決推薦接口caseby case開發(fā)效率低的問題。

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