物流行业数据中台技术架构演进

1、技术创新，变革未来物流行业数据中台技术架构演进CONTENT目录演变与诉求物流数据中台数据中台链路分析数据应用场景物流数据中台经历了由集中式到分布式到中台化的演变2012分布式2018中台化2009集中式传统数仓简单 稳定 关系型 离线 TB级统计分析大数据平台分布式 复杂 离线 实时 ZB级自助式分析集群规模服务器数量8W+台计算能力日均运行任务100W+个数据量总量1000PB+ 日增18PB+峰值处理能力QPS 200W+数据计算量 1TB+/s物流急速发展形成数据的数据孤岛问题是建设数据中台的初衷JDL京东物流作为“企业物流”的时候，部门职责是按照纵向划分，各部门直管运营，例如仓、分拣

2、、运输、终端等，各 管一摊，互不侵犯。但是随着变成“物流企业”，需要在运营基础上加入经营，就需要横向看产品线，看订单流。发现物理 上同一个实体，在不同部门名称不同、看待方式不同、分类方法不同等情况，导致实体在横向无法串联起来。这就是烟囱布 局导致的问题。案例1：同一个人，因为在京东申请了一个账号，又在京东金融申请了一个账号，所以导致无法把京东和金融中同一个人 的信息关联起来分析、挖掘；案例2：同一张订单，在仓储叫仓配订单，在配送叫纯配订单。在统计时候怎么统计？CONTENT目录演变与诉求物流数据中台数据中台链路分析数据应用场景“数据中台”，是一套可持续“让企业的数据更好地用起来”的机制。是企业

3、通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据 变成资产并服务于业务的机制。物流数据中台是什么将人、货、车、场、连接五要素重组，形成数据赋 能业务的完整体系实体&连接连 接连 接连接 连接人货车场碎 片 化重 聚底 座 数 据仓储数据配运数 据大件数 据计费数 据云仓数 据业务系统数据快照贴 源 数 据考核类经分类产品类三数运营类大据体体系系业务 增长用户 体验成本 收益现金流指 标 体 系商家 画像商品 画像组织 画像谱图知 识 图 谱赋 能管 理数据中台是人、货、车、场、连接关系五要素的数据重聚，为分析者、管理者、算法、产品提供服务，并实现过程中高效地赋能 和管理。数据中台全景中

4、台 体系资产服务平台治理应用物流数据中台全景CONTENT目录演变与诉求物流数据中台数据中台链路分析数据应用场景数据中台发展链路数据资 产化业务数 据化服务业 务化资产服 务化业务服务数据资产4. 服务业务化3. 资产服务化2. 数据资产化1. 业务数据化主导方：业务规划：以终（服务业务化）为始；管理：以规划为依据；主导方：大数据部门制定数据标准；规范数据资产；滋养数据生态；主导方：大数据部门完善数据产品；统一数据工具；主导方：业务业务提数数据使用分析能力挖潜数据业务价 值14数据治理贯穿了数据全生命周期业务数据化：确保有效数据全面、及时、准确的接入大数据平台批流一体，确保实时数据、离线数据接

5、入大数据平台数据资产化：沉淀共性基础数据，开放供业务做个性化分析应用 数据基础 数据贴源 数据TMSWMSOFCDMSSMSNMS商品中心用户中心支付中心交易中心营销中心产品中心合约中心供应商中心定价中心履约中心结算中心客服中心To C数据用户 数据商城 数据商品 数据To B数据运单 数据库存 数据行业 数据To G数据运输 数据采购 数据社会 数据资产服务化：数据产品、智能产品、通用工具三大应用体系数据资产沉淀之后，打造一些固化的数据产品，提供分析工具提升分析能力； 在数据基础上，发挥算法和智能化的能力。数据产品数据可视化指标体系化数据实时化智能产品算法应用异常诊断智能决策通用工具数据灵活

6、使用看板拖拽即成个性数据分析服务业务化：数据分析、数据挖掘、数据决策等数据使用能力的提升目标：打造物流数据使用生态，保障数据使用安全可控高效行动：定规范，建体系，做培训，促保障资产&工具使用不规范基础数据运营待加强业务方数据人员待提升数据中台技术栈京东大数据平台体系BDP存储、计算大数据存储、计算DCSJTSDBJRC京东视界京东动力JD OLAPJD Data Works+部分BDP采集时间序列数据库实时计算大屏可视化拖拽式报表交互式多维数据治理京东大数据平台CONTENT目录演变与诉求物流数据中台数据中台链路分析数据应用场景为“京慧”供应链解决方案打造坚实”数据底座”支撑渠道履 约提升库存周 转降低供应链成 本优化服务水 平“京慧”