## 1 引言

当下互联网行业里面最流行的就是 ABC:

> A: AI 人工智能  B: BIG DATA   C: CLOUD

而阿里经济体中的 ABC，其中的 BIG DATA，即是我们 DT https://dt.alibaba.com/  ，我们用大数据赋能商业，创造价值。

而我们说数据中台，其实阿里提出的中台只有两个：业务中台与数据中台。业务中台的目的是让业务能够快速落地，数据中台的目的是完成数据的采集、建设、管理、使用这四个环节，让数据从生产到使用过程变得丝般顺滑，不仅不让数据资产成为累赘，还会最大限度发挥出数据潜藏的价值。

笔者所在的就是数据中台的大前端团队，既为阿里经济体提供数据服务，又着力为上云企业打造属于自己的数据中台，处在前端技术、商业模式、产品设计的最前沿，且听我慢慢道来。

## 2 精读

### 全链路数据能力

从能力上看，数据中台处理数据的方方面面，从数据产生开始就进行追踪，不仅打通了数据采集、存储、处理、查询、消费的全链路，还用以下几种方式赋能业务：研发数据管理平台并监控数据质量，研发生意参谋等数据分析产品直接服务大、中、小商家，提供统一数据服务标准化数据使用流程，将数据分析的算法能力服务化，将支撑内部的数据服务上云搭建客户自己的数据中台，研发 BI 平台完成数据决策的最后一环。

### 全链路数据技术

从技术架构上看，从底层的数据采集技术开始，逐步向上建设了数据计算与管理能力、数据服务、数据平台、数据应用与数据安全。

从使用者角度来看，现在的公司对数据的诉求可以概括为以下几点：

1. 数据从哪来，如何完全数字化：对应全链路数据采集服务。
2. 如何得到想要的数据：数据计算、建模与管理服务。
3. 如何使用数据：统一数据服务平台。
4. 如何利用数据做商业决策：BI 平台。
5. 如何保障数据安全：数据安全服务。

对阿里而言，还会额外考虑下面几点：

1. 如何让数据服务横向支撑所有业务线：数据服务平台化，数据智能化服务平台与 BI 平台。
2. 如何让数据服务普惠到每一个企业：数据服务全面上云。
3. 如何让数据服务更有价值：打通阿里经济体的数据体系，让数据相互产生化学反应。

当然，挑战性也非常大，首先是数据壁垒的挑战，要说服其他团队将数据交给你管理绝非易事。其次是价值挑战，如何证明数据中台存在的价值，并做到肉眼可见的业务增值。最后是技术挑战，对前端来说，几十款数据产品的搭建、几十万张数据报表的搭建，需要一个足够好用的数据产品搭建平台来支持；数据分析产品的下一代探索式分析也对 BI 引擎提出了新的要求；数据可视化远比普通可视化复杂，不仅要考虑大数据下的性能与可读性，还要理解商业，做出能体现数据分析价值的图表。

不论是数据搭建还是数据可视化，都是前端垂直领域的另一条好赛道，不仅有沉甸甸的业务价值，还有全新数据领域的的前端技术挑战，而且随着数据中台影响力的持续扩大，我们的前端技术也会带来业界越来越大的影响力。

### 如何建设和管理数据

想要数据用的好，首先要管的好，在大数据时代，企业必须建立一套自己的标准数仓系统对数据的采集、运维调度做全链路管理，让大数据变成好数据，让好数据可以发挥价值。

![](https://img.alicdn.com/tfs/TB1Pz.ZrAL0gK0jSZFtXXXQCXXa-1903-929.png)

> Dataphin 数仓建设平台。

数仓的建设需要从物理空间与逻辑空间，也就是底层的表开始整理，通过对数据的采集、清洗、结构化，产出一套规范的数据定义。

所谓规范的数据定义即口径、算法、命名均一致的数据规范，降低数据二义性，提升数据查找效率与准确性。之后对数据建模，建模即是对数据的进一步抽象，可能是抽象为一个 Cube 模型，这样在顶层认知上，所有数据都是不同维度的 Cube，方便统一理解。

最后通过对数据进行在线的、离线的调度计算，产出数据资产。

### 如何看数据

或导出一个 Excel 文件仔细品味，或如双十一媒体大屏般夺目，或如股票操盘手般紧盯着屏幕，或随时随地的手机浏览。在哪看，怎么看，看什么，决定着同一份数据可带来不同的效果，产生不同的价值。

稳：双十一大屏，零点起得来，24 点收得住，每个彩蛋的出现，每个数字的跳动，如丝般顺滑，这不是播放 VCR，每一帧画面都是真实的数据展现。容：即是生意参谋用户的浏览器兼容，又是多端用户的兼容，也是 BI 分析结果的数据大容量。有容乃大，方显前端功底。

**“如何看数据” 这恰是做为数据前端人的使命和责任。** 不同的人，不同的端，不同的需求，这恰是给数据前端的挑战。而让用户透过数据创造价值，也正是数据前端人的价值。

### 如何分析数据

大数据浪潮之下，必然会诞生各式各样的数据产品，产品化的方式可以降低数据应用的门槛。我们希望人人都能成为数据分析师，于是 BI （商业智能）产品应运而生，作为大数据行业中的一个重要领域，BI 产品用大数据的方式解决了企业的业务分析需求，支撑企业进行数字化转型，从经验驱动决策转变为数据驱动决策，进而给企业带来超额收益。

![](https://img.alicdn.com/tfs/TB1KJE0rpP7gK0jSZFjXXc5aXXa-2664-1060.png)

> QuickBI 数据分析工具。

**人人都是数据分析师的情况在不断增强。**

根据 Gartner 对 2020 年 BI 产品发展趋势预测：

1. 到 2020 年，为用户提供对内部和外部数据策划目录的访问权限的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。
2. 到 2020 年，业务部门的数据和分析专家数量的增速将是 IT 部门专家的 3 倍，这会迫使企业重新考虑其组织模式和技能。
3. 到 2021 年，自然语言处理和会话分析这两个功能，会在新用户、特别是一线工作人员中，将分析和商业智能产品的使用率从 35% 提升到 50% 以上。

**快速增涨的市场规模。**

根据中国电子信息产业发展研究院发布的《中国大数据产业发展水平评估报告》，预计 2019 年我国大数据核心产业规模突破 5700 亿元，未来 2-3 年的市场规模的增长率仍将保持 35% 左右。未来切入这部分应用环节，BI 商业智能的潜在市场规模将在数百亿的市场空间。

**大数据与前端。**

前端的职业发展除了提升自己的技能技术储备之外，选择合适行业方向和研究领域也尤为重要。如果用路和车的关系来比喻的话，把前端技能比作车的话，各个行业都是路，有的路是乡间小路，有的路是城乡公路，而大数据行业当之无愧是行业中的上高速公路，路况更好，路面更宽，如果你拥有一辆好车，为什么不来高速公路上飞驰呢？

大数据下的前端面临哪些挑战？以 BI 为例，BI 领域的四大方向：数据集、渲染引擎、数据模型与可视化都有许多可以做深的技术点，每一块都需要深入沉淀几年技术经验才能做好，需要大量优秀人才通力协作才有可能做好。你也可以阅读 [精读《前端与 BI》](https://github.com/dt-fe/weekly/blob/v2/121.%E7%B2%BE%E8%AF%BB%E3%80%8A%E5%89%8D%E7%AB%AF%E4%B8%8E%20BI%E3%80%8B.md) 了解更多 BI 相关知识。

### 我们是数据中台大前端

> “ 前端不是因为我们用 JavaScript，而是因为我们站在业务最前端，解决业务端的问题，所以我们是前端 ”。

BI 分析产品、做数据可视化、做产品搭建 .. 我们早已经跳出了“前端”的传统概念范畴。我们做大数据表格优化、 Web Excel、 SQL 编辑器、智能可视化。在数据中台，我们有着天然的复杂业务场景和海量数据优势，迫使你向自己提出更大的挑战来解决业务上的问题。如果你热爱挑战、热爱技术，请加入我们吧。

**在这里，你可以愉快的使用 React、TypesScript 写业务代码，尝试最新、最炫酷的 React Hooks 新特性，我们团队一直走在前端技术路线的最前沿，渴求技术创新。** 你也不需要担心伙伴的代码风格问题，因为我们有着严格的代码规；你不必担心每个人的代码都是一座孤岛，因为我们会对每一行代码做严格的 review；你不必担心你的成长空间，我们有定期的技术分享、团队内小竞赛，还有足够复杂的业务场景支撑；你也不必担心你会因工作日渐消瘦，下午茶和海量小零食等你来！

## 4 总结

**大数据前端人才缺口在 100 人以上，由于业务增长非常非常迅猛，春节前条件放宽、特批急召！**

如果你对我们感兴趣，请立刻把简历发送到邮箱 **ziyi.hzy@alibaba-inc.com** 吧！绝无仅有的好机会，响应速度绝对超乎你的想象！

> 讨论地址是：[精读《我在阿里数据中台大前端》 · Issue #224 · dt-fe/weekly](https://github.com/dt-fe/weekly/issues/224)

**如果你想参与讨论，请 [点击这里](https://github.com/dt-fe/weekly)，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。**

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