商家面临的挑战
深刻理解行业痛点，才能提供真正有效的解决方案。
数据散落各处
数据分散在各业务系统，格式不统一，找不到用不上。
商城数据在MySQL、日志在文件、行为数据在Kafka、第三方数据在API，想用数据先找数据，找到还不一定能用。
报表开发慢
每个业务需求都要开发报表，周期长响应慢。
业务要个新报表：提需求→排期→开发→测试→上线，平均2周，业务等不起。
数据质量差
数据不完整不准确不一致，分析结果不可信。
同一个用户在商城叫张三在门店叫Zhang San，数据对不上；订单金额有空值有异常值，分析结果不敢用。
数据价值未释放
有数据不会用，无法驱动业务决策，数据只是成本不是资产。
TB级数据躺在库里吃灰，不知道用户分群怎么做、商品推荐怎么搞、营销怎么优化，数据价值为零。
数据中台架构
数据全生命周期：采集→存储→计算→服务→应用
数据采集
数据存储
数据计算
数据服务
数据应用
数据采集
多源数据接入
数据存储
分层存储
数据计算
批流一体计算
数据服务
标准化数据API
数据应用
业务数据产品
数据中台核心能力
围绕业务全链路打造的核心能力，每个能力讲透机制与规则。
多源数据采集
数据库/日志/API/埋点多源数据统一采集。
支持MySQL/Oracle/SQL Server等数据库实时同步，日志文件采集，第三方API拉取，前端埋点上报。100+数据源开箱即用。
- 100+数据源适配器
- 实时同步+定时批量
- 断点续传保障
- 数据格式自动解析
数据分层存储
ODS/DWD/DWS/ADS四层分仓，数据有序管理。
原始数据进ODS、清洗后进DWD、汇总进DWS、应用进ADS。每层职责清晰，数据可追溯，避免数据沼泽。
- 四层数据仓库
- 分层职责清晰
- 数据血缘追溯
- 避免数据沼泽
批流一体计算
离线批处理+实时流计算统一引擎。
离线计算用Spark处理T+1数据，实时计算用Flink处理秒级数据。一套SQL两套引擎，批流统一开发。
- Spark离线批处理
- Flink实时流计算
- 统一SQL开发
- 批流一体引擎
数据质量治理
数据质量监控+清洗规则+血缘追溯。
完整性/准确性/一致性/及时性多维质量监控，异常数据自动清洗，数据血缘全链路追溯，确保数据可信。
- 四维质量监控
- 异常数据自动清洗
- 数据血缘全链路追溯
- 质量问题自动告警
数据服务API
标准化数据API，业务自助查询。
数据查询/指标计算/标签查询/推荐结果等服务化，业务通过API调用，无需等开发排期，自助分析。
- 数据查询API
- 指标计算服务
- 标签查询服务
- 业务自助分析
BI可视化
拖拽式BI报表，业务人员自助建报表。
拖拽式报表搭建，50+图表类型，业务人员无需技术背景即可建报表。数据大屏、移动报表、定时推送开箱即用。
- 拖拽式报表搭建
- 50+图表类型
- 数据大屏
- 移动报表+定时推送
数据全链路处理流程
从数据采集到业务应用，端到端数据流
多源数据采集
从数据库/日志/API/埋点采集原始数据。
数据入仓存储
原始数据进入ODS层，分层存储管理。
清洗加工计算
清洗去重转格式，进入DWD/DWS层。
数据质量校验
质量监控+血缘追溯，确保数据可信。
服务API输出
数据通过标准化API对外提供服务。
业务应用消费
BI报表/画像/推荐等应用消费数据。
多源数据采集
从数据库/日志/API/埋点采集原始数据。
数据入仓存储
原始数据进入ODS层，分层存储管理。
清洗加工计算
清洗去重转格式，进入DWD/DWS层。
数据质量校验
质量监控+血缘追溯，确保数据可信。
服务API输出
数据通过标准化API对外提供服务。
业务应用消费
BI报表/画像/推荐等应用消费数据。
完整功能模块
覆盖业务全场景的功能模块，开箱即用。
数据采集
- 数据库同步
- 日志采集
- API接入
- 埋点上报
- 文件导入
- 第三方数据
数据开发
- 数据建模
- ETL开发
- SQL任务
- 调度管理
- 数据质量
- 血缘管理
数据服务
- 数据API
- 指标中心
- 标签中心
- 主数据管理
- 数据脱敏
- 权限管控
数据应用
- BI报表
- 数据大屏
- 用户画像
- 智能推荐
- 风控预警
- 自助分析
数据分层规范
数据仓库四层分层规范与职责
多方共赢的价值体系
不同角色在方案中的痛点和收益，确保生态各方都受益。
企业决策者
看不到数据、决策靠感觉
BI大屏+经营分析，数据驱动决策
决策有依据，风险可控
业务运营
要报表等两周、数据对不上
自助BI+数据API，随时取数分析
报表1天搞定，数据准确
数据团队
重复开发报表、数据沼泽
中台统一管理，数据分层复用
开发效率提5倍，数据有秩序
IT负责人
数据散落各处、质量差
统一采集治理，数据资产化
数据质量99%，价值释放
传统数据开发 vs 数据中台
从开发效率、数据质量等维度对比
数据中台建设价值释放
上线12个月数据应用数量增长
典型落地场景
针对不同业务模式的成熟落地场景，开箱即用快速上线。
经营分析决策
BI报表+数据大屏，经营数据实时可视，支撑决策。
用户精细化运营
用户画像+分群+精准营销，数据驱动运营。
智能推荐系统
基于用户行为数据，实时推荐商品内容。
核心技术能力
支撑方案落地的底层技术能力，确保系统稳定高效。
Hadoop生态
HDFS存储+YARN计算，PB级数据处理
Flink实时
流式计算引擎，秒级实时数据处理
ClickHouse
OLAP分析引擎，亿级数据秒级查询
数据血缘
全链路血缘追溯，数据可追溯
适合这些行业与业态
方案已适配多个行业场景，匹配你的业务类型。
零售电商
多渠道数据汇聚，用户画像+智能推荐。
金融保险
风控建模+精准营销，数据驱动决策。
制造行业
生产数据+供应链数据，智能制造。
物流行业
运单数据+路由优化，智能调度。
医疗健康
患者数据+诊疗分析，智慧医疗。
教育培训
学员数据+学习分析，个性化教学。
快速落地实施
从需求沟通到运营赋能，标准化实施流程确保快速见效。
数据调研
梳理数据源、数据量、数据质量现状。
- 数据源梳理
- 数据量评估
- 质量现状
中台设计
设计数仓架构、分层规范、建模方案。
- 数仓架构
- 分层规范
- 建模方案
平台搭建
搭建数据平台、采集链路、计算引擎。
- 平台部署
- 采集链路
- 计算引擎
数据接入
接入数据源，开发ETL，建设数据仓库。
- 数据接入
- ETL开发
- 数仓建设
应用建设
建设BI报表、画像、推荐等数据应用。
- BI报表
- 用户画像
- 智能推荐
你可能关心的问题
创业者最常问的问题，提前为你解答。
数据中台需要多大的数据量才值得建？
建设数据中台需要什么样的人才？
实时数据和离线数据有什么区别？
数据质量怎么保证？
能和现有BI工具对接吗？
数据安全合规吗？
相关内容推荐
让 数据中台 为你的业务增长赋能
免费试用 15 天，专属顾问 1 对 1 服务，不满意全额退款