数仓中台

电子商务-B2C 空云渺

解决取数难问题,集团尝试各类新业务,导致各业务系统数据标准不⼀,确认数据来源沟通成本、研发 成本非常高,每次新的业务都要重新开发一遍数仓,效率慢,数据容易出错。 1、建立数据中台统一架构服务,新的业务线从1月开发时间缩减到1周。 2、统一数据源,制定中台规范、指标、口径,从人、店、货、仓四个板块实现中台标准化,快速平移复制。 3、数据流接入到中台贴源层,中台标准层工具化实现,只需小前台集市进行个性化处理。 4、沉淀生鲜领域内的标准模型,为之后零售云项目提供订阅服务。 5、数据中台层支持5条集团内部业务线以及零售云20+公司的商业数据分析。 6、跨运维,业务部门,零售云等多个大部门...

数仓中台
数仓中台
数仓中台

数据治理

电子商务-B2C 空云渺

背景:数据管理责任不清晰,造成数据问题无人决策跟进解决;数据多源头,造成数据不一致,不可信;数据形态多样化,数据模型迅猛增长,数据处理逻辑复杂,投资大;数据无定义造成难于理解、难于使用。 1、通过元数据管理平台彻底解决用户使用数据难问题,并且形成知识库,用平台降低人效,从业务元数据,技术元数据,管理元数据三个方面进行;方便使用者查找数据、理解数据、追踪溯源,降低数据准备期间的大量重复工作,留下更多时间进行数据分析。 2、数仓模型标准化建设,数字化管理,让所有过程可视化,透明化,指标化。 3、女娲监控系统从0-1建立,解决数据链路运行可控,质量可控,走在业务发现问题之前解决处理;实时监控上...

数据治理
数据治理
数据治理
------ 加载完毕 ------
联系需求方端客服