基于Doris的亿级数据自助探索应用
一、业务场景介绍
京东物流基于Doris的亿级数据自助探索应用是为了解决当前业务面临的困境，包括高时效保障、数据重复建设、缺少统一的数据资产管理、无法快速响应数据变化等问题。该应用通过多维分析架构，实现了亿级数据的自助探索，满足业务对数据诉求的迭代需求。
二、解决方案
解决方案包括三个方面：数据权限控制、数据导出控制和数据可视化、灵活分析。
1. 数据权限控制：通过梳理BDP访问权限、制定岗位权限白皮书，缩小访问范围，确保数据安全。
2. 数据导出控制：通过弹窗提醒法律风险、导出形成账单，并每月发送给区总了解，确保数据的安全导出。
3. 数据可视化、灵活分析：通过实现一站式分析平台，集数据准备、报告制作、数据分析为一体，业务人员可以轻松、快速地制作并分析数据报告。
三、数据架构设计
数据架构设计包括生产系统、大数据平台、数据仓库和数据集市四个部分。
1. 生产系统：支持单位日常业务运作的信息系统，包括生产数据、生产数据处理系统和生产网络。
2. 大数据平台：为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
3. 数据仓库：单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
4. 数据集市：基于京东数据仓库和大数据平台构建的面向各BG/BU的数据环境，为各BG/BU提供数据应用服务。
四、数据分析和报表
数据分析和报表包括多维分析、数据探索和报表制作三个方面。
1. 多维分析：通过实现亿级数据的自助探索，满足业务对数据诉求的迭代需求。
2. 数据探索：通过实现数据探索任务，支持业务人员快速探索数据。
3. 报表制作：通过实现报表制作，支持业务人员快速制作数据报表。
五、数据安全和权限控制
数据安全和权限控制包括数据权限控制和数据导出控制两个方面。
1. 数据权限控制：通过梳理BDP访问权限、制定岗位权限白皮书，缩小访问范围，确保数据安全。
2. 数据导出控制：通过弹窗提醒法律风险、导出形成账单，并每月发送给区总了解，确保数据的安全导出。
六、结论
基于Doris的亿级数据自助探索应用是解决当前业务面临的困境的有效解决方案，通过实现数据权限控制、数据导出控制和数据可视化、灵活分析，满足业务对数据诉求的迭代需求，提高业务决策的效率和质量。
