• 创新性地提出了“数据产品”运营理念，将公司内部沉淀的“用户画像标签、行业分析报告、销量预测模型”等数据资产进行标准化、商品化包装，并通过内部数据市场对外开放，年直接创造营收超五千万元，将数据团队从成本中心转变为利润中心。
• 建立“数据价值度量”体系，通过跟踪数据资产的调用量、产生的业务效益（如提升的GMV、节省的成本），量化每一张数据表的价值，并以此驱动数据开发资源向高价值领域倾斜，数据资源投入产出比提升150%。
• 打造“数据成本分摊与优化”体系，将计算和存储成本精准核算到每个业务部门，使之前“看不见”的成本变得完全透明，并推动了对低价值数据的清理和归档，公司整体大数据成本因此降低25%。
• 期间工作成果被管理层高度认可，数据治理的投入获得了明确的商业回报，为团队争取到了更多的预算和资源。

• 从0到1构建企业级元数据管理中心，基于​​Apache Atlas​​实现​​超过5万个​​数据资产的自动采集与血缘链路解析，数据血缘覆盖度从​​10%提升至95%​​，实现影响分析和故障根因追溯的分钟级响应。
• ​​设计并实施全链路数据质量监控体系，定义核心数据的​​300+​​ 质量稽核规则（唯一性、准确性、时效性等），通过​​Deequ​​进行自动化校验，使核心报表数据准确率提升至​​99.98%​​，有效支撑数据可信度。
• ​​牵头制定​​交易、用户画像​​等核心领域的数据标准规范，并推动在数仓建模和ETL开发流程中强制落地，消除了同名异义、异名同义现象，跨部门数据沟通成本降低​​40%​​。

手游实时用户行为分析平台从0到1构建

• 项目背景：星途互娱作为年轻向手游研发商，原有用户行为分析依赖离线Hive任务（T+1产出），无法支撑运营实时调整活动策略、产品快速迭代用户路径优化；核心目标是构建**秒级延迟的实时用户行为分析平台**，覆盖客户端日志、服务器行为、第三方支付/广告等多源数据，赋能运营、产品、数据科学团队实时决策。
• 解决的关键难题：1）多源异构数据的实时统一处理（客户端SDK日志为JSON格式、服务器日志为Protobuf、支付数据为CSV）；2）高并发下的低延迟保障（峰值QPS达12万，要求99%数据处理延迟<1秒）；3）游戏场景定制化指标的快速输出（如“关卡30秒流失率”“付费转化漏斗实时转化率”）。
• 核心行动与创新：1）技术选型上，采用Flink 1.17作为实时计算引擎（基于其Exactly-Once语义和增量Checkpoint能力），结合Kafka做消息缓冲（分层topic设计：raw->buffer->processing，削峰填谷）；2）针对多源数据，自研**游戏事件统一解析器**，通过Avro Schema Registry实现JSON/Protobuf/CSV到统一事件模型（含用户ID、事件类型、时间戳、游戏服ID等12个核心字段）的自动转换；3）为支撑游戏运营的“场景化指标”需求，设计**动态指标计算框架**——基于Flink CEP定义用户行为序列模式（如“登录→进入关卡→道具购买”），实时输出漏斗转化、留存等20+定制指标。
• 项目成果：1）平台上线后，数据处理延迟降至平均450ms，支撑日均1.2亿条实时事件处理；2）覆盖运营（实时活动效果监控）、产品（用户路径流失点定位）、数据科学（实时A/B测试）三大团队，运营调整活动策略的时间从“次日”缩短至“实时”，单活动ROI提升28%；3）个人主导了平台架构设计与跨团队需求对齐，推动解决了“实时数据一致性”“高并发稳定性”两大核心技术问题，成为公司游戏运营的核心数据工具。

手游用户生命周期数据仓库重构与商业化赋能

• 项目背景：原有用户数据仓库基于传统Hive Star Schema设计，未贴合手游用户生命周期（拉新→促活→留存→付费→裂变）的业务特性，导致商业化分析（如付费用户LTV预测、渠道ROI拆解）需手动关联多表，周期长达3天，无法支撑投放策略优化；目标是重构**以生命周期为核心的分层数据仓库**，提升商业化分析效率与准确性。
• 解决的关键难题：1）原有模型灵活性不足（新增生命周期阶段需修改全量表结构）；2）跨域数据关联复杂（用户行为数据与付费数据来自不同业务库，join效率低）；3）LTV预测准确性差（原模型用线性回归，未考虑用户行为的时序特征）。
• 核心行动与创新：1）采用Kimball维度建模方法，重新设计**生命周期分层模型**——事实表分为拉新事实（注册、首玩）、促活事实（登录、互动）、付费事实（订单、ARPU）等5类，共享用户、渠道、游戏版本3大维度表，支持快速扩展新生命周期阶段；2）通过Hive Bucketing（按用户ID分桶）和分区（按日期+游戏服）优化跨表join性能，将付费行为与用户行为的关联时间从2小时缩短至15分钟；3）构建**时序特征工程 pipeline**——用Flink提取用户近7天的登录次数、关卡进度、道具使用等15个时序特征，输入XGBoost模型预测LTV，替代原有的线性回归。
• 项目成果：1）数据仓库重构后，商业化分析周期从“每周1次”变为“每日1次”，LTV预测准确性从71%提升至86%；2）支撑渠道投放优化，通过生命周期ROI分析淘汰低效渠道3个，获客成本降低19%；3）建立**数据质量监控体系**（用Apache Superset可视化监控数据完整性、准确性，如用户ID空值率从5%降至0.1%），个人推动数据仓库从“支撑分析”向“驱动商业化决策”转型，成为公司用户运营的核心数据资产。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。