1.2 雙中臺實戰(zhàn)案例

筆者所在公司是一家做服裝批發(fā)業(yè)務的互聯(lián)網(wǎng)公司，接下來筆者以所在公司搭建的中臺項目為實戰(zhàn)案例解析一下中臺的架構(gòu)。

如圖1-2所示，筆者公司主要有三條產(chǎn)品線，分別是打版服務、電商服務、快遞/物流服務。

打版服務主要是給原創(chuàng)設計師提供服裝打版、生產(chǎn)的平臺。設計師有打版需求則可以在打版平臺上選擇合適的供應商先進行打版，如果設計師覺得工廠提供的服裝樣版還可以，就可以把自己設計的服裝上架到電商產(chǎn)品線去銷售，如果該服裝在電商平臺上獲得市場認可，就可以集單大批量生產(chǎn)，集單生產(chǎn)可以大大降低生產(chǎn)成本。平臺的供應商在大批量生產(chǎn)服裝后就可以用快遞/物流服務把衣服發(fā)貨給采購商。電商服務的用戶和銷售數(shù)據(jù)能直接引導打版平臺的業(yè)務；在服裝被生產(chǎn)出來后，又可以用快遞/物流服務運輸給采購商。我們公司的角色就是搭建一個產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺，從服裝的生產(chǎn)到銷售，再到運輸都無縫地連接起來，從而打通服裝產(chǎn)業(yè)的上下游。這三條產(chǎn)品線的無縫連接是靠底層的業(yè)務中臺和數(shù)據(jù)中臺來支撐的。每條產(chǎn)品線都會用到用戶、支付、營銷活動等模塊，業(yè)務中臺把這些功能進行模塊化封裝，使各條產(chǎn)品線都能更快地搭建自己的基礎功能，做到一切業(yè)務數(shù)據(jù)化；數(shù)據(jù)中臺對各條產(chǎn)品線的核心數(shù)據(jù)進行回收，通過銷售數(shù)據(jù)反哺生產(chǎn)和供應鏈，這樣就做到了“一切數(shù)據(jù)業(yè)務化，通過數(shù)據(jù)賦能業(yè)務”。

1.2.1 業(yè)務中臺架構(gòu)

先來看一下業(yè)務中臺的架構(gòu)，如圖1-3所示。

業(yè)務中臺的底層是數(shù)據(jù)存儲層，可以根據(jù)公司業(yè)務量的大小，選擇合適的數(shù)據(jù)庫存儲。

再往上一層就是業(yè)務中臺的核心部分，其包括多個“中心”，是可以擴展的。作為中心化的能力復用平臺，業(yè)務中臺的特點就體現(xiàn)在這里，其把所有的通用模塊單獨開發(fā)和部署好，提供給各條產(chǎn)品線，各條產(chǎn)品線可以插拔式地使用。下面簡單介紹一下業(yè)務中臺的一些通用模塊：用戶中心、商品中心、交易中心、支付中心、營銷中心。

（1）用戶中心。用戶中心（或稱用戶模塊）是每個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都會用到的，只是每個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶類型不一樣。比如注冊、登錄、賬號的管理、用戶基礎信息的管理等這些通用功能的數(shù)據(jù)會被存儲于業(yè)務中臺中，但是那些偏業(yè)務的十分個性化的數(shù)據(jù)則不會，還是會被分散存儲在各個應用中。我們可以想一下，以前每條產(chǎn)品線都需要開發(fā)登錄、注冊這些功能，其實是對資源的嚴重浪費，現(xiàn)在只要讓各條產(chǎn)品線與中臺對接起來就能實現(xiàn)同樣的功能，這樣就大大提高了開發(fā)效率。

（2）商品中心。筆者公司的三條產(chǎn)品線（打版服務、電商服務、快遞/物流服務）都圍繞著商品運轉(zhuǎn)。打版服務會記錄商品從設計到生產(chǎn)的全部信息；電商服務會記錄商品的上架、銷售、售后信息；快遞/物流服務則會記錄商品的運輸信息。商品中心匯集了商品生命周期的所有信息。因為商品的數(shù)據(jù)都匯聚在一起，也就十分有利于數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)分析工作。

（3）交易中心。交易中心主要與訂單的生成和狀態(tài)管理相關。對于不同的產(chǎn)品線，狀態(tài)管理是不一樣的。在電商服務產(chǎn)品線中，當電商產(chǎn)品用戶剛提交訂單時，訂單狀態(tài)變?yōu)椤拔粗Ц丁保恢Ц锻瓿珊螅唵螤顟B(tài)就要修改成“已經(jīng)支付”；當供應商發(fā)貨完畢時，訂單狀態(tài)就變成“已發(fā)貨”；當用戶確認自己收到的商品沒有問題時，訂單狀態(tài)最終變?yōu)椤耙淹瓿伞薄Ｔ诖虬娣债a(chǎn)品線中，最開始設計師會提交需求，接下來就會有多家生產(chǎn)廠家報價，此時商品狀態(tài)就是“已經(jīng)報價”；在設計師選擇一個生產(chǎn)廠家打版后，商品狀態(tài)就變成“生產(chǎn)中”；直到生產(chǎn)廠家完成打版并把版樣發(fā)給了設計師，整個流程才結(jié)束。

（4）支付中心。支付中心也是幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都需要的模塊，因為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品要想盈利就必須要有線上支付環(huán)節(jié)。支付中心需要處理各個支付渠道的對接（比如支持支付寶、微信、銀聯(lián)等支付方式），還要處理支付后的對賬——每個訂單用戶應該支付多少錢、平臺方應該抽取多少錢、供應商應該分多少錢，需要一套十分嚴謹?shù)膶~邏輯保證各條產(chǎn)品線的賬目是平的。

（5）營銷中心。比如公司要做一個發(fā)放優(yōu)惠券的營銷活動，那么該活動的發(fā)券、領券、用券等環(huán)節(jié)都可以采用通用的模塊。另外，應該選擇哪些人做活動、以什么方式（如推送、短信、公眾號、電話等）觸達，這些環(huán)節(jié)也都可以采用通用的模塊。營銷中心和數(shù)據(jù)中臺聯(lián)系得比較緊密，比如“如何選擇用戶做活動”就可以通過數(shù)據(jù)中臺基于規(guī)則推算出來，而且在活動完成后，數(shù)據(jù)中臺可以基于活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做自動化的活動效果分析。

1.2.2 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)

接下來我們看一下數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)，如圖1-4所示。

從下往上看，第一層是數(shù)據(jù)采集層。企業(yè)內(nèi)每條產(chǎn)品線都會產(chǎn)生一定數(shù)量的業(yè)務數(shù)據(jù)，比如電商服務產(chǎn)品線的用戶的加購（即將商品加入購物車）數(shù)據(jù)、收藏數(shù)據(jù)、下單數(shù)據(jù)等隨著用戶量的增大會越來越多，這些數(shù)據(jù)大部分被存儲于業(yè)務數(shù)據(jù)庫中；還有用戶的瀏覽行為、點擊行為，這些行為會做相應的埋點，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般會以日志文件的形式存儲。無論是業(yè)務數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)還是日志文件的數(shù)據(jù)，我們都需要把它們抽取到數(shù)據(jù)中臺中做統(tǒng)一的存放。一般數(shù)據(jù)工程師會用一些比較成熟的數(shù)據(jù)同步工具，將業(yè)務數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)實時同步到數(shù)據(jù)中臺，同時將離線日志數(shù)據(jù)以“T-1”的形式抽取過來，整合到一起。

第二層是數(shù)據(jù)計算層。數(shù)據(jù)中臺要同步企業(yè)內(nèi)多條產(chǎn)品線的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量相對來說是比較大的。海量的數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)的存儲方式是不合理的。業(yè)界一般采用分層建模的方式來存儲海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的分層主要包括操作數(shù)據(jù)層（Operational Data Store，ODS）、維度數(shù)據(jù)層（Dimension，DIM）、明細數(shù)據(jù)層（Data Warehouse Detail，DWD）、匯總數(shù)據(jù)層（Data Warehouse Summary，DWS）和應用數(shù)據(jù)層（Application Data Store，ADS）等，通過分層建模可以令數(shù)據(jù)獲得更高效、更科學的組織和存儲。另外，為了保證數(shù)據(jù)指標的準確性和無歧義性，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)指標需要通過一套嚴格的數(shù)據(jù)指標規(guī)范來管理，包括指標的定義、指標的業(yè)務口徑、指標的技術(shù)口徑、指標的計算周期和計算方式等。數(shù)據(jù)中臺的產(chǎn)品人員、開發(fā)人員都要參考這套規(guī)范來工作，這樣就能更大程度地保證數(shù)據(jù)的準確性和無歧義性。

第三層是數(shù)據(jù)服務層。數(shù)據(jù)經(jīng)過整合計算后，如何被調(diào)取和使用呢？數(shù)據(jù)中臺一般以接口的形式對外提供服務，開發(fā)人員將計算好的數(shù)據(jù)根據(jù)需求封裝成一個個的接口，提供給數(shù)據(jù)產(chǎn)品和各條產(chǎn)品線調(diào)用。

第四層是數(shù)據(jù)應用層。數(shù)據(jù)產(chǎn)品分為幾種：針對內(nèi)部的數(shù)據(jù)產(chǎn)品、針對用戶的數(shù)據(jù)產(chǎn)品、針對商家的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。針對內(nèi)部的數(shù)據(jù)產(chǎn)品一般用于服務公司的產(chǎn)品/運營人員和領導層。產(chǎn)品/運營人員更關注明細數(shù)據(jù)，比如，如果電商產(chǎn)品的活躍用戶持續(xù)減少，數(shù)據(jù)中臺如何通過數(shù)據(jù)幫助他們找出原因；領導層更關注大盤數(shù)據(jù)，比如根據(jù)公司近一年各條產(chǎn)品線的運營情況決定是否開發(fā)大屏類產(chǎn)品。針對用戶的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以基于數(shù)據(jù)中臺整合后的數(shù)據(jù)開發(fā)一些創(chuàng)新應用，比如個性化商品推薦，讓“貨找人”而不是“人找貨”，提高了人貨匹配的概率，同時也提高了用戶的下單概率。針對商家的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以基于數(shù)據(jù)中臺為商家提供數(shù)據(jù)服務，比如電商產(chǎn)品基于銷售數(shù)據(jù)制作關于流行趨勢、行情、店鋪的數(shù)據(jù)報告等。