一、概述
1.1 全域数据用户行为是什么
在讲全域数据用户行为是什么？我们先说下做这个项目的背景：全域用户行为数据拉通项目，旨在拉通用户在好未来集团的行为数据全貌；覆盖前台事业部如：网校，培优，小猴（原），智康，励步5个事业部用户行为数据，从不同的维度如学生、课程、班级、学科、学年学期、讲次、教学点、教师、教室等做整合，赋能上层应用项目未来画像CDP、未来看板、算法RFM模型、行业大盘本品字典、全域特征池等场景。前期模型主要以需求为主，整体缺少底层沉淀，同时也发现了一些明显问题（需求不易扩展性，数据质量不高，数据质量难定位，行为数据不够全面），基于这些问题，期望在支持上层需求的同时，还能以需求为指引，从底层业务和数据源出发，覆盖更多的前台事业部、体系化梳理和建设用户行为生命周期的更多关键节点，做全域用户行为数据拉通的纵向沉淀。
从项目背景中不难得出，全域数据：对各事业部的数据做整合，整合对象为各事业部已有的用户行为，如：购课，在网校可能叫：召回/唤醒/续报/扩科， 在智康可能叫订单支付，在励步可能叫：购买，需要对同义不同名用户行为做拉通（同名也同义）
1.2 为什么要拉通全域用户行为
降低成本
技术赋能
数据整合
赋能业务
二、架构设计
整体架构分为三层即：数据源层、数据拉通与建模层、数据应用层
数据源层：这一层是全域拉通的底层数据源，全部来源于各事业部已有的用户行为；
数据拉通与建模层：这一层分为了两部分拉通与建模层，其实还是建模，只不过把现有梳理的行为分为了私有和共有，在此基础上进行建模；
数据应用层：这一层是全域的上层应用部分，如：未来画像，作战地图，全域特征等各个不同的项目使用全域已经拉通好的数据，提供更编辑的使用；
三、建设过程
了解了什么是全域数据和为什么要实现全域，那么接下来就是梳理各事业部已有的用户行为，各事业部行为整体梳理为：268个，使用图形化形式，把每一个行为标注在图形中，构成了事业部的用户行为生命周期
3.1 用户行为生命周期
A：小猴行为生命周期
小猴现有行为生命周期数量：31个 B：励步行为生命周期
励步现有行为生命周期数量：34个 C：网校行为生命周期
网校现有行为生命周期数量：85个 D：培优行为生命周期
培优现有行为生命周期数量：99个 E：智康行为生命周期
智康现有行为生命周期数量：57个
3.2 私有与共有行为
上面的主要工作是对梳理的行为进行整合，使开发的同学对全域用户行为有整体的认知，明白做这个项目的背景和价值，同时也对收集的这些行为进行了详细的归类，主要分为私有行为和公共行为，每位老师负责不同的数据域，需要对5个事业部的当前行为进行了解，从业务熟悉和每张模型的前后依赖，其主要作用是为了当前行为可以更全的扩展特征，以下是私有和公共行为的一些截图：
1.私有行为
2.公共行为
3.3 具体的打法
上面的所有工作都是在梳理各事业部的全域用户行为，行为有了，那我们到底该怎么去做这件事情呢？
自下而上，根据数仓提供的标准化收集需求模版定期（月末）收集下个月的需求，支持数据中台横向项目.
自上而下，梳理好未来各事业部的用户行为，并标注核心用户行为，结合业务理解数据.
通过 1和2， 可以纵向沉淀出：
<1>: 沉淀模型：有需求时，根据需求设计业务过程，结合一致性维度和事实，支持了项目需求，并且从中总结沉淀模型；无需求时，根据梳理的核心行为，正常进行开发；<2>: 沉淀业务：做需求时，对某一块的业务需要有一定的理解，开发完一个模型，需总结沉淀当前的业务，避免以后踩坑；<3>: 沉淀方法：通过 1和2， 沉淀出全域的开发的整体做法（技术架构和流程），整理TTC文章，与大家一起分享； 在整个打法过程中还有两个很重要的点是： 1.对于一个行为，一定是从各事业部的DWD进行着手，DWD是经过清洗后的明细层
，对于后面的模型扩展也有一定的帮助； 2.整和一个行为时，
一定按照oneData理论进行模型字段标注，哪些是修饰词，哪些是原子指标，哪些是时间周期等，只有这个标注清楚了，才可自动派生不同的特征
； 具体的模型如下：
模型设计时已经标注清楚了时间周期、修饰词、原子指标
PS： 在接下来的两篇文章中重点和大家一起探讨oneData,这块也是我们做数仓的核心
3.4 总线矩阵
了解该业务过程对应的模型、所属的数据域；
了解该业务过程覆盖的事业部；
了解该业务过程支持的维度； 总线矩阵见知音楼文档：https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/sheets/dPkpKO27RMuog7qO/ZU74n/ <04 总线矩阵>
3.5 全域建设难点
四、赋能业务
用户图谱：使用开发的自动化特征对高价值特征进行派生， 可快速提供特征平台底层数据源
集团CDP：提供已拉通的用户行为数据，可快速进行计算，减少沟通和计算成本
未来看板：提供积分数据需求查询所需模型，提高开发效率