负责电商平台全链路数据资产(商品、订单、用户、营销域)的全生命周期治理,涵盖元数据智能管理、数据质量闭环管控、主数据标准化及跨域数据一致性保障,支撑业务决策分析、数据产品落地及大促场景的数据可靠性。
- 主导设计基于Apache Atlas 2.2的元数据管理平台2.0迭代,针对前期元数据分散(覆盖20+业务系统如商品中心、订单履约、营销活动)、血缘关系断层问题,调研业务线元数据需求并输出《电商元数据标准手册》,通过Atlas Schema Registry实现元数据自动采集(日均增量10万+条),结合Groovy自定义规则引擎校验元数据完整性(比如字段描述必填、表标签规范),最终元数据覆盖率从65%提升至92%,血缘关系可视化率100%,帮助数据分析师定位数据源效率提升40%,支撑了用户增长团队的归因分析场景落地。
- 核心参与电商双11/618大促数据质量保障项目,解决往届大促期间订单金额异常、支付时间倒序等问题,建立“事前规则预审(联合业务方审核数据规则合理性)+事中实时监控(用阿里云DataWorks数据质量模块配置150+条规则,对接Flink实时数据流处理每秒10万+条数据)+事后复盘闭环(输出异常数据根因报告并推动系统改造)”的质量体系,大促期间拦截异常数据3.2万条,数据错误率从0.15%降至0.02%,保障了满减活动、秒杀场景的用户触达与交易准确性。
- 牵头商品主数据标准化项目,针对商品分类(运营系统“服饰鞋包”vs数据仓库“服装配饰”)、属性字段(库存单位SKU编码规则不一致)跨部门混乱问题,采用DAMA-DMBOK主数据管理方法论,联合商品中心、运营部、数据部制定《商品主数据统一规范》(含8位品类码+4位属性码编码规则、12个核心字段的填写标准),开发基于Kafka Connect的主数据同步工具实现源系统到各业务系统的实时同步(延迟≤1分钟),商品数据不一致率从18%降至3%,直接提升用户推荐算法的CTR(点击率)8%与转化率5%。
- 推动数据治理流程自动化,解决人工运维成本高的痛点:用Python开发元数据变更通知机器人(对接企业微信API),当表结构、字段含义变更时自动触发通知给相关业务方与分析师,减少80%的人工告知工作量;同时用Terraform实现DataWorks数据质量规则的IaC(基础设施即代码),规则部署时间从2小时缩短至15分钟,团队运维效率提升75%。