背景

目前很多业务方碰到需要数据就找数据平台，一些数据需求是合理的，但是一些数据需求是不合理的，根据公司的情况简单列一下，碰到此类问题的解决方案。

另外数据平台目前还是以数据仓库人员为主，开发rd比较少，提供的API还是以通用数据为主。

需求分析

1. 数据API的开发和维护成本较高，要弄清楚以下几件事情
   1. 每天的数据量是什么样，小数据量的用不到数据平台
   2. 当前的数据是否业务方都能获取，或者已经在自己的数据库中，都能获取的无需数据平台重复开发
   3. 计算复杂度如何，关联，排序，全量历史数据计算？
   4. 是否可以复用，不可复用的要谨慎
   5. 是否可以接受延迟，目前实时延迟+15min，离线t+1
   6. 数据获取后是否有下一步的业务动作，如果有要谨慎，不能卡业务流程 eg 形成一些任务需要操作
   7. 数据的计算或者获取中，是否存在业务逻辑规则，注意尽量数据平台不存储业务规则，维护成本不可持续
   8. 是否有下钻到明细层的需求，如果有，注意需要的其实是明细，而不是汇总的结果，数据平台只能提供汇总型的明细，业务规则由业务端实现
   9. 尽量提供离线数据，实时开发成本较高
2. 数据API比较适合提供哪类数据
   1. 数据资产型数据，例如用户生命周期类数据
   2. 可以大量复用的数据，例如一些常用的业务数据，已定量
   3. 业务数据无法计算的数据，例如相关流量数据
   4. 画像，数据建模，搜索等数据应用类数据
3. 主要形式
   1. API的形式
   2. 推送到Kafka
   3. 推送到业务数据库mysql
   4. 提供mysql数据库查询权限
   5. 提供hive表的查询权限
   6. 提供es的查询权限

未来

数据部门应该形成自己的数据应用类产品，例如cdp等，结合公司规则引擎等产品，提供更高层次的数据服务。