- 对于业务口径不一致问题: 要实现⼀致，就务必确保对同⼀个指标，只有⼀个业务⼝径，只加⼯⼀ 次，数据来源必须相同。
- 要解决数据需求响应慢，就必须解决数据复⽤的问题，要确保相同数据只加 ⼯⼀次，实现数据的共享
- 要解决数据质量差，就要及时发现然后快速恢复数据问题
- 那么数据中台是怎么实现所有数据只加⼯⼀次的呢？简单来说，就是对于数仓数 据，我们要求相同粒度的度量或者指标只加⼯⼀次，构建全局⼀致的公共维表。要 实现上述⽬标，需要两个⼯具产品：
⼀个是数仓设计中⼼，在模型设计阶段，强制相同聚合粒度的模型，度量不能 重复。 另外⼀个是数据地图，⽅便数据开发能够快速地理解⼀张表的准确含义。 - one data 怎么做才能实现数据只加⼯⼀次:
- 按主题域划分表
- 表的命名进⾏规范化统⼀, 表的名称中最好能够携带表的主题 域、业务过程、分层以及分区信息
- 元数据划为三类：数据字典、数据⾎缘和数据特征
- 解决指标混乱现状:
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