本文档深入探讨了苏宁公司在构建和实施企业级数据中台过程中的关键技术挑战及解决方案，并分享了丰富的实践案例。
《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。以下是该文章的主要知识点：
**第一部分 数据中台建设背景**
1. **数据孤岛问题**：各业务部门的数据分散于不同的数据集市，导致难以共享，并且重复开发工作量大。
2. **高昂开发成本**：缺乏统一数据分析引擎，使得各个团队需要各自搭建分析环境，这增加了整体的开发成本。
3. **指标孤立现象**：没有建立统一的指标管理体系，不同产品间的指标数据容易出现不一致的情况。
4. **高门槛的数据分析**：缺少数据服务市场导致业务分析需从底层数据开始进行，增加了数据分析难度。
5. **维度孤立问题**：由于缺乏一致性视角管理，不同产品的数据分析角度和定义会出现混乱情况。
**第二部分 数据中台总体架构**
1. **离线计算与实时计算**: 使用Hadoop、Spark、Hive等工具进行离线处理，并采用Flink、SparkStreaming支持实时数据流的分析需求。
2. **存储计算引擎**: 包括了数据仓库（DW）、统一维度库以及各种应用驱动的数据引擎等组件，用于支撑各类数据分析任务。
3. **数据服务提供**：通过构建专门的数据服务平台来实现报告制作、大屏展示和精准营销等相关功能的服务支持。
4. **开发工具平台**: 提供离线计算、实时处理及可视化分析的集成环境，并且涵盖维度管理和服务等多个方面的技术栈，以促进高效的数据操作与应用开发流程。
**第三部分 数据仓库构建**
1. **数仓整合策略**：通过指标和维度整合来建立业务汇总模型以及详细数据模型，消除不合理的度量标准和分类结构问题。
2. **实时数仓建设**: 利用爬虫、埋点系统及日志集成工具，并借助Flink等技术进行实时的数据处理作业。
3. **面临的挑战**：包括多维会员分析与精确去重指标计算在内的复杂数据分析任务要求。
**第四部分 统一维度库构建**
1. **统一维度库建设背景**: 解决了业务口径不一致、重复开发成本高以及缺乏快速定义工具等问题，同时也减少了查询平台的使用障碍。
2. **目标设定**: 旨在提供高效的维度创建功能、全面生命周期管理及稳定可靠的查询服务，并实现全面的数据监控体系。
3. **架构设计**：涵盖离线维表（Hive）、实时维表（Kafka）和Mysql等数据库在内的多种组件，以支持不同的应用需求场景。
**第五部分 数据服务构建**
1. **统一数据服务体系**: 涵盖了数仓、维度库、模型层及OLAP接口等多个层次的架构设计与实现细节。
2. **指标定义管理功能**: 支持灵活的时间粒度设定和单位转换，同时支持复杂的计算函数和派生表达式等高级特性。
3. **数据服务组件**：包括任务调度引擎、查询优化工具以及执行环境在内的多个关键模块，以确保高效稳定的服务交付能力。
总结而言，《苏宁数据中台建设与技术实践》详细介绍了公司如何通过整合各类资源和技术手段来解决数据孤立化问题，并提升整体的数据利用效率。通过这一系列措施的实施，不仅解决了重复开发和指标不一致等核心挑战，还为业务决策提供了坚实的支持基础。
5星
