1-5 京东零售指标体系中台化与服务化实践 - 韩雷钧

01指标体系为何建了又建

• 指标口径定义发生转移，导致口径收敛问题。
• 资产治理与人性冲突：人工治理短期见效，暂停治理导致质量变差，体现“熵增”vs“熵减”、“自顶向下”vs“自底向上”、“付出”vs“收益”、“变”vs“不变”的矛盾。

02零售指标中台化动因

• 动因包括资产价值挖掘、全局最优脉络拓扑、数据诊断等。
• 目标是消费场景可感知、资产货币化、资产开放共享、数据寻址、加速策略、中间态复用、全链路血缘、坏点检测、实时离线口径统一、系统异动、业务异动、看做一体化。

03架构设计方案

• 定义驱动生产数据BP数据委员会。
• 示意图：通过应用场景抽象通用决策链路，数据知识被系统认识并运用，人的流程没有变，只是机器帮他做的更多了。
• 逻辑模型：在线存储与离线存储结合，加速策略通过逻辑模型做规则解耦，变的是口径，不变的是物料关系，按需关联，扩展性谓词下推，多种在线存储优选与加速策略，物化模型、模型修饰、继承+口径定义。

04指标服务化实践与资产价值释放

• 案例拆解：智能寻址、定义指导组装、离线行为决策优选前置、实时行为决策动态分流、生产决策多种方式可选。
• 示意样例：JDVEasyBIGE。
• 资产价值释放：完备性（全链路可观测）、唯一性（修饰口径排他）、流通性（统一数据语言）、可度量（资产价值模型）。