在o2o專案中強調電子化和數位化，因此資料是個很關鍵的基礎工作。而圍繞資料，那麼經常提到的客戶主資料和資料倉儲、大資料是什麼關係呢？今天我們簡單來聊聊，幫助大家理順一下思路。
的，可以稱之為「統一客戶資料管理」，我們一般簡稱為ucm（
universal customer master）。
在對人進行統一後，基本上是形成大會員系統，通過會員id進行統一和唯一識別，這樣形成了對客戶的主資料（基礎資料）的統一。但是企業一定是需要對整體業務資料的分析，這就意味著要建立dw（datawarehouse）資料倉儲，在dw裡面進行資料的抽取清洗完善，並進行建模和分析，形成不同主題的資料集市，再通過bi工具進行統計分析展現和資料視覺化。
但由於當前企業的資料量越來越大，而且非結構化資料越來越多，對非結構化資料的處理需求也越來越緊迫；同時海量的結構化資料當資料量增長到10tb以上，可能就會遇到效能瓶頸，這時候就需要構建大資料平台如hadoop或者類似spark等平台進行重構。 。
如果企業既要做業務系統，又需要海量資料和高併發，那麼這種情況不要採取大資料平台，而是可以採用記憶體資料庫+記憶體計算的技術，可以實現大資料量的業務系統。比如12306的系統平台，以前經常宕機卡頓，但現在明顯感覺快多了不宕機了吧？就是因為用了記憶體資料庫和記憶體快取計算技術。而記憶體資料庫技術，類似sap的hana和oracle的記憶體資料庫，都是可以考慮的。
同樣，大資料在查詢統計上也不如關係型資料庫。大資料平台因為結構不同，所以對一條資料的查詢和對數萬條資料的查詢可能都是乙個效率，而關係型資料庫當對處理後的小資料量的查詢特別快。因此，統計分析時會選擇乙個方式：大資料平台將資料清洗整理運算之後，載入到乙個關係型資料庫，再通過sql或者bi工具進行統計分析展現，這樣效率最高。
是不是太專業了？說到底，乙個合理的大資料平台的架構可能是：
針對關係型資料庫，建立企業統一的etl機制和介面規範，按照統一規則或者基於企業資料匯流排對接全部業務系統，抽取清洗資料來源後到資料來源歷史庫，再分別根據ucm的需要載入或者平抽到ucm的臨時庫、根據dw的需要抽取到資料倉儲的ods。 。
ucm在大資料平台上清洗整理合併後形成ucm基表庫，根據需要載入到關係型資料介面準備主資料分發服務，服務的物件包括業務系統、企業資料倉儲和資料集市、以及大資料平台。分發的渠道則仍是統一的etl平台。
，通過bi工具進行統計分析和視覺化展現，或者實現移動端報表展現
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