京东数据架构解析：供应链效率提升与决策优化策略

主要观点总结

文章介绍了京东零售在数据分析和治理方面的挑战、目标、解决方案、技术细节和未来规划。首先指出了企业内不同角色在数据分析和治理上遇到的难题，包括数据质量、效率、指标口径不一致、人力资源不足等问题。随后，文章提出了数据编织理念在指标平台中的应用，详细解释了数据虚拟化、智能加速和主动元数据管理等技术，以及这些技术如何解决上述挑战。文章还分享了京东零售指标服务平台的实际案例，展示了平台在提升数据处理效率、数据一致性、指标复用和服务质量等方面的效果。最后，文章讨论了当前进展和未来的工作重点，并提供了与读者互动的方式。

关键观点总结

关键观点1: 企业面临的数据分析和治理挑战

企业内不同角色在数据分析和治理上遇到的难题，包括数据质量、效率、指标口径不一致、人力资源不足等问题。

关键观点2: 数据编织理念在指标平台中的应用

介绍了数据编织的概念，包括数据虚拟化、智能加速和主动元数据管理等技术，并解释了这些技术如何提升数据处理效率和解决数据治理挑战。

关键观点3: 京东零售指标服务平台的实际案例

展示了平台在提升数据处理效率、数据一致性、指标复用和服务质量等方面的效果。

关键观点4: 当前进展和未来的工作重点

讨论了当前京东零售在数据分析和治理方面的进展，以及未来的工作重点，包括拓展业务场景、优化数据加速策略、增强主动治理和持续改进用户体验。

文章预览

导读   本文介绍了 数据编织在数据分析与治理中的应用 。 分享内容概览： 1.  数据分析与治理面临的挑战 2.  数据编织理念在指标平台中的落地 3.   数据分析与治理技术详解与实战案例 4.  当前进展与未来展望 5.  问答环节 分享嘉宾｜ 梅焕 京东 数据架构师 编辑整理｜ 王红雨 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 数据分析与治理面临的挑战 1.   数据分析与治理面临的挑战 企业中不同角色在数据分析和治理上面临着不同的挑战。 【业务视角】 看数难（质量）：数据孤岛普遍存在，各数据产品间的同名不同义和同义不同名现象频发，导致业务人员难以获取一致且可靠的数据视图，增加了理解和使用难度，阻碍高效决策。 提需久（效率）：需求从提出到实现的过程冗长繁琐，包含多个环节，人工介入过多，严重影响数据分析和决策效率。 【 ………………………………