58集团交易营销数据仓库建设实践

“交易营销数据仓库建设.pdf”是一个关于在58同城进行交易营销数据仓库建设的实践分享，由数据架构师李瑞洋和余意共同探讨。文档涉及到数据仓库的不同阶段，从1.0到3.0的演进，以及在建设过程中遇到的挑战和解决策略。 在数仓1.0阶段，采用的是Kettle配合Mysql的基础架构，主要服务于销售、客服、管理、运营和财务等角色，用于业绩财务核算和运营管理。随着业务的发展，新业务系统的涌入、业务整合升级以及数据应用需求的快速增长，原有的数据仓库逐渐无法满足需求，进入到了数仓2.0和3.0阶段。在这个过程中，大数据开源技术被引入，以支持全方位用户画像和营销领域的智能化建设。 数仓建设过程中面临的挑战包括：需要深入了解各个业务系统的具体情况，进行分层主题建设的优化，以及进行抽象模型设计模式的工作。具体来说，需要进行系统信息调研，包括表级和字段级的分析，确保信息的准确性和完整性。在调研过程中，可能会遇到业务经验要求高、调研细节和深度不足、个体调研重点不一致以及系统间联系弱等问题。因此，需要通过系统访谈、资料分析和信息验证来深化理解，形成业务对象、流程绑定和过程拆解的清晰视图。 在维度-业务过程矩阵中，列举了如发帖、改贴、删除、展现、浏览、点击等一系列业务事件，以及与这些事件相关的维度，如帖子城市、帖子类别、用户类型等，这些维度与事实维度结合，用于构建数据分析模型，支持各种业务指标的计算和分析，例如衡量用户行为、市场分布、转化率等。 这个文档提供了数据仓库在交易营销场景下的实际应用案例，展示了从简单数据集成到复杂业务智能分析的演进过程，对于理解数据仓库在企业中的应用和建设具有重要的参考价值。同时，它强调了深入业务理解和信息调研在数据仓库设计中的关键作用，为其他类似项目提供了实践经验。