1. 立项原因：针对连锁零售企业多渠道数据分散、数据口径不统一、价值挖掘不足的核心痛点，搭建一体化数据中台，实现全链路数据整合、治理与服务化输出，为精准营销、库存优化、门店运营、管理层决策提供数据支撑，打破“数据孤岛”，提升企业数据驱动能力。
2. 行业场景、业务背景：随着零售行业线上线下融合（OMO）趋势加剧，企业数据来源涵盖线下门店POS系统、线上电商平台（天猫/京东/自有小程序）、供应链管理系统（SCM）、会员管理系统（CRM）、仓储物流系统等，数据类型包括交易数据、会员数据、库存数据、流量数据等。传统模式下，各系统数据独立存储、口径不一，存在数据冗余、查询低效、无法跨域分析等问题，导致业务部门难以快速获取有效数据，决策滞后。本中台聚焦零售全场景，构建“数据采集-治理-存储-计算-服务”闭环，支撑从一线运营到高层决策的全层级数据需求。
1. 具体功能模块：
- 数据采集模块：多源数据接入（数据库同步、日志采集、API对接）、实时增量采集（Flink CDC）、离线全量采集（Sqoop）、数据接入监控告警
- 数据治理模块：数据清洗、字段标准化、数据脱敏、重复数据剔除、数据质量校验（规则配置、异常告警）、元数据管理（血缘分析、口径管理）
- 数据存储模块：湖仓一体架构（HDFS数据湖+Hive数仓）、热点数据缓存（Redis）、实时数据存储（Kafka）、结构化数据存储（MySQL）
- 数据计算模块：离线计算（Spark SQL）、实时计算（Flink）、指标计算引擎（自定义指标配置、定时计算）、批量任务调度（Airflow）
- 数据服务模块：数据API封装与发布、API权限管控、数据查询服务、自定义报表生成、数据导出服务
- 可视化与决策模块：多维度数据看板（销售、库存、会员）、自助分析工具、异常数据预警、决策建议生成
- 运维管理模块：集群监控、任务监控、日志管理、权限分级管控、数据安全审计
2. 主要功能描述：中台核心是实现“数据资产化、服务化”，通过多源数据接入能力整合企业全渠道数据，经治理后形成标准数据资产，再通过离线/实时计算引擎生成业务指标，最终以API、看板、报表等形式输出给业务端。例如，为营销部门提供会员画像数据API，支撑精准推送；为库存部门提供跨门店库存实时看板，优化补货策略；为管理层提供全渠道销售汇总看板，辅助战略决策。同时支持业务部门自助查询与分析，减少对技术团队的依赖，提升数据使用效率。
1. 负责任务：
- 主导数据中台架构设计，搭建湖仓一体存储架构，规划数据分层（ODS/DWD/DWS/ADS），确保数据流转高效、口径统一。
- 负责实时计算模块开发，基于Flink实现门店交易数据、线上订单数据的实时采集与计算，输出实时销售、库存预警指标，延迟控制在5秒内。
- 参与数据治理体系搭建，设计数据质量校验规则与脱敏策略，开发元数据管理功能，实现数据血缘可追溯、质量可监控。
- 负责数据服务层开发，基于Python Flask封装标准化数据API，设计API权限管控体系，支撑各业务系统对接，日调用量峰值达10万+。
- 优化离线计算任务，基于Spark SQL重构历史数据计算任务，将批量任务执行效率提升40%，降低集群资源占用。
- 参与数据可视化看板开发，对接Tableau与ECharts，设计核心业务看板，实现异常数据自动告警与溯源。
2. 技术栈与亮点难点：
- 技术栈：存储层（HDFS、Hive、MySQL、Redis、Kafka）、计算层（Spark、Flink、Airflow）、开发语言（Python、Java、Scala）、工具（Sqoop、DataWorks、Tableau、ECharts）、数据治理（Apache Atlas、DataWorks治理中心）。
- 架构亮点：采用湖仓一体架构，兼顾离线数据的大容量存储与实时数据的低延迟计算；数据分层设计实现解耦，支持业务快速迭代；API服务化输出实现数据复用，降低对接成本；全链路数据监控与审计，保障数据安全与准确性。
- 实现难点：
- 多源数据一致性保障：不同系统数据格式、更新频率差异大，通过设计统一数据接入规范、增量同步校验机制，解决数据不一致问题，数据准确率达99.9%以上。
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