大众点评网数据仓库实践：互联网时代的挑战与解决方案

"数据仓库技术在大众点评网的实践和案例分享" 在这次分享中，主要探讨了数据仓库技术在大众点评网的应用及其发展历程。首先，演讲者闫剑锋介绍了自己在数据行业的背景，强调了数据仓库解决方案需要根据具体业务进行定制，并指出云计算对数据处理的自动化作用。 数据技术的历史被分为四个阶段：从早期的在线事务处理(OLTP)技术，到 OLAP 和商业智能(BI)的兴起，再到大数据仓库时代，以及2010年后的大数据技术的快速发展。每个阶段都对应着不同的数据处理挑战，而互联网环境下的数据仓库需要面对更高的水平扩展性需求，数据规范化，以及快速的用户触达和数据闭环。 大众点评网的数据平台经历了从提供基础报表到复杂数据产品的演变。2012年，数据平台主要服务于技术部、产品运营部和销售部，提供约30张正式报表和临时数据抓取。随着时间推移，平台发展出更全面的架构，包括数据仓库、商务智能、数据质量管理和数据整合，支持实时和离线数据处理，同时扩展到服务于更多的用户群体，如产品、开发、销售和市场等部门。 数据仓库模型在不断优化中，为了满足不同用户的需求，平台提供了从报表、OLAP类应用到Ad-hoc查询、自助指标引擎和流式计算等多种工具。为了保证性能和稳定性，建立了指标监控体系，优化响应速度，并开发了自动化运维系统。 此外，大众点评网还开发了多个内部工具，如用于指标管理的“北斗”、报表开发平台“银河”、流量大盘“云图”和运营管控工具“星图”，这些工具大大提升了数据处理效率和业务洞察能力，实现了80%的运营流量覆盖，并提供了基础数据清洗、用户画像、交易和商户运营等关键指标的分类和监控。 整体来看，大众点评网的数据仓库实践展示了如何将传统数据仓库技术与互联网环境相结合，通过持续的技术创新和组织结构调整，实现数据价值的最大化，同时也确保了数据的安全和合规性。这一案例对于理解如何在大型互联网公司中构建高效的数据平台具有重要的参考价值。