苏宁数据中台建设与技术实践.pptx

《苏宁数据中台建设与技术实践》一文深入探讨了苏宁在构建数据中台过程中的策略、架构以及遇到的挑战和解决方案。以下是该文件中涉及的主要知识点： **第一部分 数据中台建设背景** 1. **数据孤岛问题**：在数据中台建设前，各业务部门的数据分散在不同的数据集市中，导致数据难以共享，重复开发工作量大。 2. **开发成本高昂**：缺乏统一的数据分析引擎，使得数据团队需各自搭建分析环境，增加了开发成本。 3. **指标孤立**：没有统一的指标管理体系，容易造成不同产品间的指标数据不一致。 4. **数据分析门槛高**：由于缺少数据服务市场，业务分析需要从底层数据开始，增加了分析难度。 5. **维度孤立**：不同产品间的分析视角不一致，维度定义和管理混乱。 **第二部分 数据中台总体架构** 1. **离线计算与实时计算**：采用Hadoop、Spark、Hive等进行离线计算，Flink、SparkStreaming用于实时计算。 2. **存储计算引擎**：包括数据仓库（DW）、统一维度库、数据应用引擎等。 3. **数据服务**：通过数据服务引擎提供数据分析报表、大屏展示、精准营销等功能。 4. **开发工具平台**：支持离线计算、实时计算、可视化计算，以及数据集成、维度服务、OLAP服务等。 **第三部分 数据仓库构建** 1. **数仓整合**：通过指标整合和维度整合，建立业务主体汇总模型和DW明细模型，解决不合理指标和维度的问题。 2. **实时数仓**：利用爬虫、埋点系统、日志数据集成工具，通过Flink等实时计算技术进行实时数据处理。 3. **难点**：包括多维会员交叉分析、精确去重指标计算等复杂分析需求。 **第四部分 统一维度库构建** 1. **统一维度库建设背景**：解决维度业务口径不统一、开发成本重复、缺乏快速开发工具以及查询平台的问题。 2. **目标**：提供快速定义维度、全生命周期维度管理、高效稳定的维度查询服务以及全面的数据监控。 3. **架构**：包含离线维表（Hive）、实时维表（Kafka）、维度服务（Mysql、Hbase、ES）等组件。 **第五部分 数据服务构建** 1. **统一数据服务架构**：包括数仓数据服务、统一维度库、模型层、OLAP数据API、指标层、可视化数据层等。 2. **指标定义管理**：支持多种时间粒度、时间周期、单位换算，以及复杂的计算函数和衍生计算表达式。 3. **数据服务组件**：如任务调度、数据加速引擎、查询引擎、执行引擎等，用于提供高效稳定的数据服务。 总结起来，苏宁的数据中台建设涵盖了数据整合、统一维度管理、实时处理、数据服务等多个层面，旨在解决数据孤岛、重复开发、指标不一致等问题，提高数据分析效率，并为业务决策提供有力支持。通过这一系列的建设，苏宁实现了数据的统一管理和高效利用，提升了整体的数据驱动能力。