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在整個數據中臺模式中，PasS層產品如引擎般存在，下到規劃數倉，上至輸出主題式服務。

有了之后，種種數據問題彈指間即可迎刃而解，它既可以保證數據標準規范定義、數據模型設計即自動化開發、主題式數據服務即時生成。

同時還能提供數據資產化管理的門戶，有效降低數倉建設門檻，也提高生產效率、降低生產成本，輕松實現讓數據從成本中心真正變成價值中心，且可量化呈現。

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Quick BI助力云上企業數據分析

大數據構建與管理完畢之后，我們需要利用Quick BI這一智能數據與可視化組件將數據背后的價值展現在人們面前。

Quick BI扭轉了當初重度依賴專業數據分析人才的局面，能夠賦予一線業務人員智能化的分析工具，真正的做到了“數據化運營”讓數據產生價值。

現在，越來越多的企業開始數據上云消息中臺，也有的行業如政府、金融因為嚴苛的安全需求而自建本地數據庫，導致企業出現數據分散式存儲的狀況。而Quick BI卻可以鏈接各種數據源，滿足云上和本地的不同需求，整合為可被統一調度的數據集。

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阿里大數據能力框架

阿里巴巴提出的數據中臺模式，正是為解決問題而生，并通過實踐形成了統一全域數據體系，實現了計算存儲累計過億的成本降低、響應業務效率多倍提升、為業務快速創新提供堅實保障。

全域數據采集與引入：以需求為驅動，以數據多樣性的全域思想為指導，采集與引入全業務、多終端、多形態的數據。

標準規范數據架構與研發：統一基礎層、公共中間層、百花齊放應用層的數據分層架構模式，通過數據指標結構化規范化的方式實現指標口徑統一。

連接與深度萃取數據價值：形成以業務核心對象為中心的連接和標簽體系，深度萃取數據價值。

統一數據資產管理：構建元數據中心，通過資產分析、應用、優化、運營四方面對看清數據資產、降低數據管理成本、追蹤數據價值。

統一主題式服務：通過構建服務元數據中心和數據服務查詢引擎，面向業務統一數據出口與數據查詢邏輯，屏蔽多數據源與多物理表。

極大的豐富和完善了阿里巴巴大數據中心，、OneID、漸趨成熟并成為上至CEO、下至一線員工共識的方法論體系。

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阿里數據中臺演進的四個階段

阿里巴巴的數據處理經歷了四個階段，分別是：

一. 數據庫階段，主要是OLTP（聯機事務處理）的需求；

二. 數據倉庫階段，OLAP（聯機分析處理）成為主要需求；

三. 數據平臺階段，主要解決BI和報表需求的技術問題；

四. 數據中臺階段，通過系統來對接OLTP（事務處理）和OLAP（報表分析）的需求，強調數據業務化的能力。

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數據中臺的建設步驟

第一，組織架構升級。比如以前負責數據的部門或團隊往往缺乏話語權，面對業務需求往往是被動的接受的角色，這讓一切數據中臺的想法化為泡影，需要為數據中臺團隊授權。

第二，工作方式的改變?，F在很多企業的數據團隊的主要工作內容就是項目管理、需求管理等等，當一個項目完成后又投入到下一個項目，做好一個需求后又開始負責下一個需求，這樣的工作確實非常鍛煉人的組織、協調能力，但這樣能力的提升與工作時間的長短并不是呈線性增長的，雖然增加了項目和需求管理經驗，但并不能在某一個專業領域得到知識和經驗的沉淀，隨著時間的流逝，越來越多的人會失去最初的工作積極性和創造性，事實上，數據人員只有深入的研究業務、數據和模型，端到端的去實踐，打造出數據中臺，才是最大的價值創造，才能使得持續創新成為可能