苏宁数据中台：架构、建设与解决痛点的实践

《苏宁数据中台建设与技术实践》是一份深度探讨苏宁科技集团在构建智能BU大数据中心时的数据中台建设策略和实际操作的技术报告。该文档分为三个主要部分，分别为数据中台建设背景、总体架构以及数据仓库构建。 第一部分介绍了数据中台建设的背景。在建设之前，苏宁面临的主要问题包括多个数据集市之间的数据孤岛现象，这导致数据难以有效共享，增加了业务重复开发的成本。同时，由于缺乏统一的数据分析引擎，数据团队不得不各自选择工具，开发成本高昂。指标孤立和维度管理的缺失使得不同产品间的分析视角不一致，且业务分析依赖底层分析，增加了门槛。此外，由于数据产品众多，业务人员在分析时经常需要频繁切换，降低了效率。 第二部分深入阐述了数据中台的整体架构设计。苏宁采用了一体化的数据处理模式，包括离线计算（如Hadoop、Spark、Hive等）和实时计算（如Flink、Spark Streaming），以及存储计算引擎，形成数据仓库（DW）的明细和汇总模型。应用层则覆盖了多个业务模块，如零售、财务、客服、物流等，通过统一维度服务近源抽取原始数据（ODS）。数据应用引擎支持数据分析、报表、大屏展示等多种功能，同时也提供了数据服务引擎、可视化引擎以及维度和指标服务。开发工具平台涵盖了数据处理的各种环节，如数据探查、集成、服务管理和治理。 第三部分着重于数据仓库的整合构建策略。苏宁通过指标整合和维度整合，将各个数据产品的指标和维度进行梳理，消除不合理指标，并基于业务矩阵设计合理的DW明细和汇总模型。这个过程涉及到全面盘点数据资源，明确业务分析所需的关键维度，从而实现数据资源的有效利用和治理。 总结来说，苏宁的数据中台建设旨在解决数据孤岛、高成本和低效等问题，通过构建统一的数据处理框架和管理机制，提升数据价值的挖掘和利用，驱动业务智能化。通过数据仓库的整合，苏宁能够提供标准化、可复用的数据服务，降低分析门槛，同时保障数据安全和治理，推动企业向智慧服务转型。