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哪些报表该放入报表系统,哪些又该放到业务系统里?
2022-05-29 09:54:24

彭友们好,我是老彭啊。前两天有个彭友给我提了一个问题,我一看就知道得写篇小作文才能回答了:

哪些报表该放入报表系统,哪些又该放到业务系统里?

没被这个问题折磨过的人,公司要么没有数据团队,要么双方的职责分的很清楚。

其实这个事情还是比较难以区分的,这涉及到技术部门和数据部门职责划分的事情。

千万不要以为跟“出数据”相关,就都是数据部门的事情。我作为数据部门的Leader干过太多类似的事情了,简直变成背锅侠了。

OLTP & OLAP

玩数据的都知道,咱把数据分为OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理),他们的方向是截然不同个。

OLTP主要负责数据的“增删改查”,简单理解就是对数据本身进行记录额沉淀,是信息部门干的活儿。

OLAP主要负责对数据的“清洗、转换、分析、挖掘”,简单理解就是对OLTP沉淀的数据进行价值提取,是数据部门干的活儿。

哪些报表该放入报表系统,哪些又该放到业务系统里?

因此事务处理技术发展趋势就是满足事物四大特性:ACID,即原子性、一致性、持久性、隔离性。而分析处理技术发展趋势就是满足数据价值挖掘的需求。

但是到这里,依然没有解决本文的核心问题:报表应该放在那里?

OLTP侧的报表

OLTP侧也是有报表的。在数仓建设之前就有报表了,到现在依然如此。几乎所有系统都有基本的统计功能模块,有些业务系统的统计模块里的报表还非常丰富。

OLTP侧的报表有得天独厚的优势:与业务和业务系统无缝对接。它们可以轻而易举地做到完全实时——本来么,OLTP侧的报表可以直接从业务表里取数,当然是实时的了。

由于OLTP侧完全服务于当前业务流程,因此OLTP侧的报表研制目标的非常明确且稳定。君不见很多业务系统里的报表好几年都不变。

但是TP侧的报表也有很多根深蒂固毛病,这些毛病源自于开发报表的人大多都是程序员,他们对数据的理解依然停留在“增删改查”的阶段。

举两个例子:

1、时间戳;

2、状态变化;

3、不轻易对数据做操作(避免影响业务系统性能)。

很多TP侧的报表都只能根据系统中数据现在的状态进行查询,对历史状态变化没有进行记录和留痕。

这就会导致同一个查询条件在昨天和今天查的结果是完全不一样的。原因是业务表中某个筛选条件的状态数据发生变化了。

还有就是,TP侧的报表虽然贴近业务,但是也受限于本业务。跨系统进行数据集成就非常困难,往往会在N个系统之间打“老鼠洞”。不仅管理难度大,安全性也受到挑战。

OLAP侧的报表

是的,你猜到了。数据仓库就是为了解决上述问题而诞生的。所以你现在再去看看数据仓库的定义,就能理解为啥这么写了:

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合。


OLAP侧的报表是基于数仓、数据集市而建设的。失去了实时性(不过现在也有实时数仓,但是技术复杂度和成本都很高),但是获得了跨系统数据集成、历史状态、稳定等特性。

在OLAP侧,由于数据已经搬过来了,就可以随便玩了,可以搞的花样也就很多了。

与OLTP侧的范式建模不一样,在AP侧往往采用维度建模,这样的好处就是可以实现报表的自定义化。“拖拉拽”就是在这个技术背景下产生的。

OLAP侧的报表好处就不说了,它能让人从Excel中来,往Excel中去(别笑,这个评价很高,懂的人自然就懂——老彭)。

到底放在那里?

OLAP的A就是Analysis-分析,所以OLAP侧的报表就是为了分析而生的。对于查账单这类和业务目的强、实时性高、和业务流程结合紧密的需求来说,OLAP报表明显是不符合要求的。

但是OLTP侧由于数据建模的方式,注定实现不了维度和度量的自由搭配,即便做了“拖拉拽”,也是徒有其型的银枪蜡头,样子货。很难跨N个系统进行数据汇聚后的分析,更是难以支撑海量数据的统计、分析、挖掘需求。

但是终究得切分一下,对吧?

老彭简单整理了几个问题,问完之后自然就知道应该放在那边了:

1、数据来源是否来自单一业务系统?是:OLTP+1;否:OLAP+1。

2、数据更新频率是否要求实时?是:OLTP+1;否:OLAP+1。

3、报表更偏向业务流程还是业务分析?流程:OLTP+1;分析:OLAP+1。

4、报表是否涉及历史状态数据?不涉及:OLTP+1;涉及:OLAP+1。

5、数据部门是否独立部门?是:OLTP+1,否:OLAP+10(没写错,数据部门在IT部门下,你还要啥自行车?老老实实听老大安排就完了,扯那么多干啥?)

以上问题仅供参考,各位彭友可以多列几个,遇到新报表,按照这个问题列表唠几句就都心里有数了。

大数据架构师
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用户2817
学习了。
另外,想聊一点日常工作中的困扰:
IT团队和数据团队相比,有一项最重要的优势:IT团队对业务逻辑的理解永远在第一现场。
而数据团队与IT团队相比,往往直面业务的数据分析需求。IT是数据的上游,但数据团队并不是IT团队的需求方。
因此,两个团队的互相甩锅就开始了,又由于数据团队直面业务需求,往往是那个背锅的。

对于这种情况,up怎么看呢?

2022-05-31 22:30

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