京东物流：亿级数据自助探索与Doris解决方案

"京东物流基于Doris的亿级数据自助探索应用" 本文主要讲述了京东物流在数据探索和分析方面面临的挑战、解决方案以及未来的规划。京东物流的业务场景日益复杂，海量数据的多维查询需求增加，对时效性的要求提高，同时面临数据孤岛、效率低下和缺乏统一管理的问题。为解决这些问题，京东物流采用Doris数据仓库系统，构建了一体化的数据处理和分析平台。 1. 面临的困境： - 业务增长迅速，海量数据的多维查询需求成为常态，要求实时数据模型支持。 - 一体化供应链涉及多个环节，数据分散在不同业务系统，缺乏标准化，导致重复建设。 - 数据报表制作周期长，重复工作多，消耗大量人力。 - 缺乏统一的数据资产管理和分析工具，运营人员难以高效分析数据。 - 数据应用场景多样，响应速度无法满足需求，影响决策效率。 - 高层决策者获取数据不便，数据驱动业务的实现困难。 2. 解决方案： - 使用Doris作为数据仓库系统，以支持大规模数据的快速查询和分析。 - 建立统一的数据接入和加工流程，通过plumber等工具整合来自不同业务系统的数据。 - 构建数据仓库（CDM、ADM）、数据集市（如CFO、CMO等），将数据统一存储和管理。 - 开发自助提数和数据查询功能，使运营人员能直接访问和分析所需数据。 - 利用大数据平台提升数据处理能力，优化任务调度，确保高时效性。 - 应用系统利用处理后的数据，提供业务智能，辅助决策，提高运营效率。 3. 未来规划： - 持续优化数据架构，提升数据处理和分析性能。 - 强化数据治理，建立更完善的数据标准和规范。 - 推动数据中台建设，进一步整合业务数据，降低数据获取难度。 - 提升数据可视化和BI工具，支持更多自定义报告和深度分析。 - 利用AI和机器学习技术，深化数据分析，实现预测性洞察和自动化决策支持。 通过这些措施，京东物流旨在打造一个高效、灵活且智能化的数据分析体系，以数据驱动业务发展，提高决策质量和运营效率。Doris等技术的应用，将帮助京东物流在面对复杂的业务挑战时，更好地利用数据资源，实现业务的持续优化和创新。