数据服务是什么？
我以前认为，数据服务，就是通过数据接口提供数据的方式的统称。就是你调用一个接口，我传给你一些数据，数据处理逻辑接口内已经封装了，用这些数据你可以处理某些问题。而直接查询数据的不是数据服务。
后来看了《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》的第六章，阿里服务架构演进，思路被打开了。
最简单的数据服务，接口应该是直接调用，就返回结果。
复杂的接口，应该还支持传参，可以从多个结果中选择一个结果。
更复杂的接口，传入的参数还可以参与接口内的逻辑运算。
那应该还可以设计个更复杂的接口（使用复杂），直接传入完整的计算逻辑，接口内只提供数据并根据逻辑进行计算返回结果。
基于我的工作经验，数据仓库的数据在被使用的时候，基本有三种途径。
一种是提供一个可视化窗口写SQL直接查询数据，如HUE，解决临时查询和下载数据的需求。
一种是提供接口让业务系统调用获取需要的数据，如用户画像系统，解决业务系统的数据支持需求。
一种是其他系统直接连接数据仓库，发送SQL并获取返回数据，如自助报表系统，解决可视化和在线分析需求。
但它们的本质都是生成SQL，传到hive运行并返回行列形式的结果数据。
我个人觉得对于数据的所有的需求，都可以通过一个表或多个表满足。既然如此，逻辑预先处理好，把表落地，提供一个统一的接口，调用接口时传入select * 表名即可。同样可以实现逻辑的封装，使用也简单。
也可以传入有计算逻辑的SQL，满足更多个性化需求。
对调用方来说，并不会增加额外学习成本。（这是阿里服务架构第三阶段，还有第四阶段）
只有一个接口，就可以做到所有对数据仓库的访问都经过这个接口。
统一接口的目的，实际就是统一输出，为了便于管理。当所有对数据仓库数据的访问的都从一个接口走，访问日志留存后，所有访问都在掌握之中。
哪些数据最多访问说明那些数据比较重要，可以考虑提升数据的重要等级，优先保障，优先优化。
那些数据访问时逻辑最复杂，耗时最久，可以考虑将数据进行再加工，将重复逻辑沉淀，简化使用。
那些数据无访问，可以尝试沟通下线。而下线时也可以根据数据最先访问人，找到对应的需求方。避免想下线缺找不到对应的需求方不敢下线的尴尬。
我觉得数据服务不复杂，也不高大上。它最有价值的地方就在于预先做了处理，使用时会非常简单。可数据仓库数据仓库本身就是做数据预处理的吧，所以数仓每一个表，实际上都可以认为是一个数据服务。
以数据服务的角度来考虑数据仓库的建设，应该能够让数据仓库的工作更偏数据应用一些，更偏数据价值一些，更偏为业务方解决实际问题一些。
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V1.0 2020年10月14日
