统一数据平台建设

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这是一个非常具体且切中要害的场景。作为电子烟（快消品+强监管+高复购）行业的AI技术总监，第一年做数据资产化和CDP（Customer Data Platform，客户数据平台）不仅是技术任务，更是商业命脉。

因为电子烟行业的痛点在于：渠道割裂（线下门店、线上私域、经销商）导致用户数据不通，且复购（烟弹消耗）是核心盈利点。

以下是针对你这个角色的具体工作拆解和技术架构方案。

一、 业务视角：我们要“做什么”？ (The "What")

所谓“数据资产化”和搭建CDP，在电子烟公司语境下，就是要解决三个核心问题：“他是谁”、“他爱抽什么”、“他什么时候抽完”。

具体要做这三件事：

1. 打通数据孤岛 (Data Unification) - 解决“连接”问题

电子烟的销售链路很长。你需要将分散在各处的数据汇聚：

  • ERP/进销存数据： 货发给了哪个经销商/门店？
  • POS/门店收银数据： 哪个店卖得最好？
  • 会员/私域小程序： 用户扫码积分了吗？注册保修了吗？
  • 营销投放数据： 优惠券核销情况。
  • 目标： 建立 OneID。无论用户是去线下专卖店买，还是在微信里联系店主，通过手机号/OpenID/设备编码，识别出这是“同一个人”。

2. 构建标签体系 (Tagging System) - 解决“画像”问题

电子烟是强口味偏好产品。数据资产化的核心是给用户打标：

  • 基础属性： 性别、年龄、所在城市。
  • 口味偏好（核心）： 喜欢果味还是烟草味？浓郁型还是清淡型？薄荷党？
  • 消费行为： 烟弹消耗速度（最关键指标，用于预测复购）、设备迭代周期、价格敏感度。

3. 赋能业务场景 (Activation) - 解决“变现”问题

数据不能只看，要用。

  • 智能补货： 预测某区域对“西瓜味”的需求量，指导供应链。
  • 精准复购： 算法算出某用户烟弹快抽完了，自动推送优惠券或提醒店主回访。
  • 新品推荐： 给喜欢“葡萄味”的用户推荐新出的“蓝莓味”。

二、 技术视角：架构如何实现？ (The Architecture)

作为技术总监，你需要设计一个“流批一体、存算分离”的现代数据栈。考虑到第一年，不建议搞过于沉重的Hadoop生态，推荐使用云原生+高性能OLAP的轻量化架构。

总体架构图 (逻辑分层)

数据源 -> 数据集成(ETL) -> 数据湖仓(Storage) -> 标签计算引擎(Compute) -> 数据服务(API)

1. 数据源层 (Data Source)

  • 内部系统： MySQL (业务库), MongoDB (日志), SAP/金蝶 (ERP)。
  • 外部数据： 爬虫数据（竞品价格）、企微数据、SDK埋点（小程序/App）。

2. 数据集成层 (Ingestion Layer)

  • 工具选型：
    • 离线同步： DataX 或 SeaTunnel。每天凌晨把ERP的历史数据拉过来。
    • 实时同步： Flink CDC。监听MySQL的Binlog，用户一下单，数据立马进仓。
  • 关键点： 必须做数据清洗 (Data Cleaning)。电子烟线下数据很脏（比如店员乱录入），第一年要花大量精力写规则清洗手机号和SKU名称。

3. 存储与计算层 (The Lakehouse) - 核心

推荐使用 StarRocks (或 Apache Doris) 作为核心数仓，或者 Databricks/阿里云MaxCompute。

  • ODS (原始层)： 保持原貌。
  • DWD (明细层)： 统一字段。例如将“葡萄3%”和“Grape-3pct”统一清洗为 SKU_001。
  • DWS (汇总层)： 按天/用户汇总。例如：User_A_Month_Consumption (A用户月消耗量)。

4. CDP 核心引擎层 (CDP Core)

这是你作为AI总监需要重点规划的部分，涉及算法和逻辑：

  • ID Mapping (OneID 服务)：
    • 技术实现： 使用 Graph (图计算) 或简单的 规则引擎。
    • 逻辑： 将 手机号、微信OpenID、设备SN码、会员卡号 进行关联，生成唯一的 Global_UUID。
  • 标签工厂 (Tag Engine)：
    • 技术实现： 利用 RoaringBitmap (位图) 技术。
    • 原因： 电子烟用户可能有百万级，标签有几百个。用Bitmap做人群圈选（例如：选出“所有喜欢薄荷味”且“30天未复购”的人）速度极快，可以达到毫秒级。
  • AI预测模型 (AI Layer)：
    • 工具： Python, PyTorch, MLflow。
    • 模型： LTV预测 (生命周期价值)、流失预警 (Churn Prediction)。将模型训练结果写回标签库。

5. 数据服务层 (Serving Layer)

  • API Gateway： 提供RESTful接口给CRM或前端小程序调用。
    • get_user_profile(user_id): 返回用户画像。
    • check_repurchase_alert(user_id): 返回是否需要提醒复购。

三、 第一年的实施路线图 (Roadmap)

不要试图一口气做完，分三步走：

  1. Q1-Q2：基建与通数 (Infrastructure & Integration)

    • 搭建数仓（StarRocks/Doris）。
    • 打通ERP和POS数据。
    • 产出： 能看到全公司的实时销售大屏（老板最爱），数据不再打架。

  2. Q3：OneID与基础标签 (Identity & Basic Tags)

    • 解决“人”的问题，清洗用户数据。
    • 上线基础标签（累计消费金额、首购时间、偏好口味）。
    • 产出： 简单的CRM系统，销售能看到客户的基本信息。

  3. Q4：算法介入与智能营销 (AI & Automation)

    • 上线“烟弹消耗预测算法”。
    • 对接营销工具（自动发短信/优惠券）。
    • 产出： 证明ROI（投资回报率）。比如：“通过CDP自动提醒复购，使得复购率提升了5%”。

四、 给总监的特别提示 (Director's Notes)

  1. 合规是红线 (Compliance)： 电子烟行业涉及未成年人保护和数据隐私（PIPL）。在架构设计时，必须对用户手机号、身份证做脱敏加密（Data Masking）处理。任何AI推荐不能针对未成年人标签。
  2. 设备即探针 (IoT Potential)： 如果你们有研发智能杆（带蓝牙/App连接），那么吸入频次、吸入时长是极高价值的数据。要在架构中预留 IoT MQTT 数据的接入能力。
  3. 不要过度设计： 第一年数据量可能只有TB级，不要上Hadoop集群，维护成本太高。用云原生SaaS或单机集群版OLAP数据库起步最快。

需要我针对“如何用算法预测用户烟弹即将耗尽”这个具体场景，给出一个详细的技术逻辑吗？

posted @ 2025-11-22 20:37  向着朝阳  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报