OneID是指将分布在不同系统中的同一个实体用同一个ID进行标识，这是在数据治理领域经常出现的一个概念。由于企业中存在大量的数据孤岛（业务源系统各自为战），因此作为下游数据仓库的架构及开发人员，迫切的需要将不同系统中同一个实体信息进行拉通，这样在后续的报表、驾驶舱等应用中，指标的口径才能准确有效。OneID最早是阿里提出来，属于OneData理论的一部分，通过识别实体的关键属性，将不同系统中的实体进行拉通、拆分、归并等操作。以下是根据在证券资管公司的品种与主体的OneID建设实践进行的总结。

1、设计原则

1、稳定性：保持OneID系统实体和源系统实体关系的稳定性，OneID实体只随源系统数据变化而变化
2、全面性：任何一个源系统的实体都需要与OneID实体建立关系
3、真实性：若OneID实体的“证件号”一致，则进行归并
4、优先级：OneID属性取值，根据系统优先级进行取值

2、拉通属性

基于对源系统的数据探查及行业背景知识及常识，推断可进行拉通的属性。如客户通过证件类型、证件号码、名称进行拉通，产品通过产品编码进行拉通。

3、逻辑处理方案

首先会创建实体信息表、实体识别信息表、实体与源系统关系表三张基础表，记录OneID所需的核心关键信息。基于核心表，OneID系统需要实现拉通、拆分、归并等基础操作逻辑。

1、拉通：通过拉通属性将分布在不同源系统中的同一实体进行拉通，赋予唯一的编码。

2、拆分：将不同源系统中已拉通的同一实体进行拆分，赋予新的编码。

3、归并：将OneID系统中的实体进行关联，标记为同一个实体。

其中，拉通-拆分是互为正反操作，代表的是源系统实体与OneID实体之间建立联系或拆开联系。

具体处理流程可以有以下两种思路（只要把所有的逻辑情形考虑完整即可，参照MECE法则）：

4、技术落地方案

在实现OneID逻辑的技术方案中，利用编程语言（Java或Python）进行开发，结构会相对比较清晰。另一种方案就是基于SQL开发，虽然没有编程语言方便，但是可直接利用数据团队的现成的平台环境，无需再单独维护一套环境，并且可以直接利用数据团队成员的技术栈。实际环境中，公司已采购了大数据平台作为离线数据仓库平台，通过每日夜间进行批处理， 提供T-1日的数据报表等离线数据服务。因此最终采用基于Spark SQL的OneID逻辑开发的落地方案，以下是详细的处理流程：

5、系统开发上线

在产品场景中，由于公司内部的产品数据量较小，实体数量在1万以下。在客户OneID场景中，数据量适中，实体数量在百万左右。在建设过程中，团队共5人，逻辑梳理时间周期约一个月，代码开发周期约一个月。SQL代码量方面，产品OneID只有几百行，客户OneID有几千行，目前系统建设上线运行已三年多，运行稳定。

6、总结

OneID的主要作用就是将分散在不同系统中的同一实体进行识别出来。与OneID类似的概念和系统还有很多，如在客户数据方面，企业一般会有CRM系统，同时还会建设CDI（Customer Data integration）系统将客户信息进行整合以便为后续的营销场景提供服务。CDI系统的数据源通常包括公司内部的线上线下渠道的客户信息，以及用于清洗的外部第三方采购数据（如采购的客户住址信息）。

OneID系统与主数据系统也非常类似，主数据是指描述企业“核心业务实体”且被反复使用的高价值、高共享、高稳定性数据。常见的有客户、产品、账户、组织、人员、供应商、项目等各类主数据。

OneID系统的上线只是一个开始，要想真正的使用起来，后续仍然需要一个漫长持续的运营过程。上线之前，业务人员等数据使用方已习惯原有的系统ID，要改变习惯切换到新的OneID需要一个过程。在此期间，要保证OneID系统数据的准确性、完整性和及时性，才能逐步赢得业务的信任，只有结合严谨的设计方案、合理的代码处理、持续的运营才能真正的给业务提供价值。