数据应用落地专栏

目录 系统整体架构 核心技术选型 广告数据模型 数据管道与ETL 实时计算引擎 数据存储策略 系统整体架构 1.1 分层架构设计 1.2 分层的数据特性 核心技术选型 2.1 为什么选择 Doris

问题背景 在实时数据仓库建设中，Flink 作为流处理引擎的事实标准，Doris 作为 OLAP 数据库的新秀，两者的结合成为企业实时数据平台的常见架构选择。 然而，在生产环境中我们遇到了一个普遍的痛

目录 数据源系统概述 POS系统数据对接 供应链系统对接 外卖平台对接 数据管道架构 故障处理与一致性 技术栈概览 关键指标: 采集延迟: <5分钟 数据可靠性: At-least-once + 幂等

目录 SLA定义与承诺 监控与告警体系 应急响应流程 故障恢复与容灾 持续改进机制 核心价值 目标 通过完整的SLA保障体系，确保数据平台的高稳定性和高可靠性，让业务部门放心使用数据进行决策。 SLA

目录 实时指标计算 Doris应用表设计 BI看板实现 决策API开发 自动化优化 实时指标计算 1.1 Flink实时指标计算 1.2 Doris汇总指标计算 Doris应用表设计 2.1 核心应用

概述 在 Doris 的查询执行体系中，Coordinator（协调器）是 FE 端负责查询执行协调的核心组件。它由第 7 章的查询规划器生成分布式执行计划后接管，负责将逻辑执行计划转化为实际的物理执

导读 What：Nereids优化器的核心组件有哪些？Cascades框架是什么？ Why：为什么需要重写优化器？Nereids相比传统Planner有哪些优势？ How：Memo数据结构如何紧凑存储

1. 列式存储概述 Apache Doris 采用列式存储结构来组织数据，这是 OLAP 数据库的核心设计。列式存储将同一列的数据连续存储，具有以下优势： 高压缩率：同类型数据连续存储，重复值多，易于

餐饮连锁企业数据平台系统实现大纲 目录 业务需求分析 核心业务场景与数据指标 系统架构设计 Doris数据仓库设计 业务时序图与流程 核心评价指标体系 开发落地方案 风险管理与优化策略 业务需求分析

目录 餐饮业务底层逻辑 人效模型深度解析 坪效模型深度解析 单店模型深度解析 数据表达与量化方案 餐饮业务底层逻辑 1.1 餐饮连锁的本质 1.2 业务流程全景图 1.3 餐饮行业的关键时间周期 人效

目录 方案概述 BI报表系统设计 门店经理驾驶舱 实时运营看板 智能决策引擎 AI/ML创新应用 方案概述 1.1 数据产品的价值定位 1.2 数据产品全景 BI报表系统设计 2.1 报表体系架构 2

导读 What：Planner 包含哪些核心组件？PlanNode、PlanFragment 的设计是什么？ Why：为什么需要将查询计划分片（Fragment）？为什么需要单机计划和分布式计划两个阶

1. StorageEngine 架构概述 1.1 核心架构设计 Doris 的存储引擎采用 LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree） 架构，专为写多读少场景优化。Sto

目录 数据解读的核心原则 店长看板设计 常见业务场景的数据解读 数据可视化设计规范 店长培训与赋能 核心价值 四层漏斗 - 用"是什么 → 为什么 → 怎么看 → 怎么改"的逻辑简化复杂数据 一屏看板

目录 广告行业现状与机遇 广告业务模型深化分析 广告指标体系 数据流向与关键环节 行业对标分析 广告行业现状与机遇 1.1 中国广告市场规模与趋势 1.2 广告数仓核心价值 广告业务模型深化分析 2.

目录 基础设施规划 集群部署方案 数据管道搭建 部署配置示例 上线与灰度策略 基础设施规划 1.1 硬件配置规划 1.2 网络与存储规划 集群部署方案 2.1 Doris集群部署 2.2 Kafka集

目录 方案概述 门店运营深度分析 市场营销数据赋能 供应链优化分析 新店选址建模方案 数据文化与自助分析 方案概述 1.1 数据赋能的核心目标 1.2 四大业务赋能方向 1️⃣ 门店运营精细化管理 销

继舆情系统的设计之后，我们需要基于其舆情数据进行销量预测和智能补货的数据建模。于是有此系列 舆情系列: https://juejin.cn/post/7577958825342320659 https

目录 基于舆情驱动的补货方案架构 不同安全库存方法的对比 DDMRP模型与B等商品的具体应用 PuLP求解器实现 核心目标 准确的销量预测和智能的补货策略最终都服务于一个核心目标：合理的备货量，而备货