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1-5 京东零售指标体系中台化与服务化实践 - 韩雷钧
商贸零售
2022-09-15
DataFunSummit2022:数据治理在线峰会
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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)。
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