生鲜app搭建数据仓库是非常必要的，它需要提升供应链管理能力和数据的计算的准确性和时效性。那么，要怎么去进行一个数据仓库的搭建呢？本文给大家分享一下搭建的过程~

某生鲜APP搭建数据仓库的必要性分析

（1）供应链能力是生鲜电商致胜的关键，提升供应链管理能力离不开数据仓库的底层支撑。

中国生鲜电商市场目前处于高速发展期，随着巨头和资源活跃，行业内频频出现新玩家和创新模式。当下，生鲜电商市场呈现多业态共存的局面，随着赛道玩家的增多以及巨头布局的扩大，生鲜电商行业竞争将持续升级，同时也将推动原有的行业格局加速洗牌。

“供应链管理”作为生鲜电商最重要的一环，是企业在混战中突围致胜的关键，在生鲜供应链中运用大数据、人工智能、物联网等先进技术，追踪用户行为、精准预测市场需求、把控生鲜产品质量，以及通过生产端延伸，以缩短供应链条、降低运营成本是提高供应链管理能力的重要途径。

而实现以上诉求，离不开数据的支撑，数据仓库保证了数据的准确性、时效性和完整性。

（2）生鲜电商市场潜力大，未来仍呈快速增长趋势，数据仓库保证密集型数据计算的准确性与时效性。

中国生鲜电商市场发展迅速，2018年生鲜电商市场交易规模突破2000亿元。2016-2017年市场虽迎来洗牌期，大量中小型生鲜电商或倒闭或被并购，与此同时，阿里京东等电商巨头入局，不断加码供应链及物流等基础建设投资，并带来了线上线下融合的新零售模式，整个生鲜电商行业仍将保持快速发展。

业务的快速增长意味着数据的极度密集，急需数据仓库的支撑来实现高速和大批量的数据计算。

（3）该生鲜商城拥有成熟的线上业务系统，底层OLTP系统成熟完善，拥有搭建数据仓库的业务基础。

数据仓库搭建的价值

（1）数据集成整合，权限统一管理，可以保证数据的安全性。

通过数据的集中化管理，通过权限与角色的配置，可以全方面把控数据的访问路径与口径，不同权限对应不同数据主题，进一步预防数据的泄漏。

（2）数据查看更加直观灵活、能够进一步促进运营策略、带来数据增长。

搭建在数据仓库之上的数据看板、CEO驾驶舱，能直观的看到数据的增长和分布情况，更加方便企业垂直化运营，盘活私域流量，促进GMV增长。

（3）多部门合作更加顺畅。

拥有数据仓库之后，产品经理可以基于此根据不同部门的日常需求合并归纳，将高频度高时效的需求落实到具体的大数据产品中，方便运营或者商务、市场部门人员自行实时获取数据，降本增效，提高响应速度，更好支撑业务部门的工作。

数据仓库落地流程

首先，数据仓库是一款数据产品，遵循产品设计逻辑，从业务出发，挖掘分析需求，立足需求确定产品设计方案，最后交付工程师实际落地。

其次，从数据仓库的角度来看，数据仓库落地包括从源数据到DW输出过程中对数据进行采集、建模、清洗、预处理、加工和集成等关键步骤。

再次，数据仓库产品不仅仅承担数据的仓储功能，还希望基于在海量数据之上提供更多分析、决策、模型等应用。

从需求了解为起点，整个数仓的搭建过程需要经历以下9个步骤：

1. 了解业务背景

该生鲜APP是一款线上电商产品，用户的主要行为在于商品的选购，在APP上浏览生鲜产品，选择后加入购物车，提交订单，完成支付，然后由商家进行配送，配送完成。

流程结束，如下图所示：

该产品的商业化思路很清晰，提升用户粘性，提高下单率，提升GMV，降低仓储、物流及供货成本，降本增效、提高企业利润是该数仓追求的主要目标。

2. 设计数据仓库实施步骤

2.1 根据业务目标，设计分析方案

根据经济学原理可以得出：利润=营业额-成本。

在相同成本基础上，营业额越高，利润值越大；相反，营业额不变的基础之下，成本越低，利润值越高。

提高营业额，我们可以从：扩大购买人群、提高客单价、提高复购率、减少退货率等方面着手。

降低成本，我们则可以从：降低进货价格、减少库存量、降低货品损坏率、降低物流成本等方面着手。

扩大购买人群，提高客单价、提高复购率、减少退货率，我们可以从用户数据、订单数据、大客户数据、购物车数据、售后数据进行分析；

降低进货成本、减少库存、降低货品损坏率、降低物流成本，我们可以从供应链数据、微仓数据进行分析。

根据以上思路，我们可以将数据分析主题划分为以下7个：

1. 用户主题分析
2. 订单主题分析
3. 大客户主题分析
4. 购物车主题分析
5. 售后主题分析
6. 供应链主题分析
7. 微仓主题分析

2.2 对所有主题进行目标拆解

用户分析：

• 用户会员占比？
• 用户使用优惠券的情况？
• 使用优惠券后有多少转为会员？
• 成为会员的路径？
• 会员剩余有效期的时间？
• 购买会员时长的分布？
• 会员年龄段、性别的分布情况？
• 用户点击行为？
• 用户账户的情况分类（手机号、第三方账号）？
• 用户来源渠道（推广页面、短信导流、二维码扫码）？
• 用户支付习惯（支付宝、银联、微信、其他）？

订单分析：

• 订单金额分布？
• 哪些商品比较受欢迎？
• 下单时间的分布是怎么样的？
• 年度、季度、月度、周、日销售额、利润？
• 哪种优惠形式用的比较多（会员？优惠券？优惠券额度？免配送费）？
• 哪些品类产品销售比较快？
• 订单评价（物流、服务、商品）？
• 下单到配送完成，订单消耗时间分布？
• 订单支付方式分布？
• 订单组成类型（个人订单、大客户订单），销售额占比情况？

大客户分析：

• 大客户来源？
• 大客户订单规模（100人、200人）？
• 大客户单位性质、行业分布？（国企、私企、互联网）
• 大客户地域分布？
• 大客户购买频率？
• 大客户复购率？

购物车分析：

• 购物车产品数量？
• 购物车产品分类？
• 购物车商品关联度？
• 购物车转为订单的比率？

售后分析：

• 售后渠道接单量分布？
• 售后类型（物流、商品质量、支付问题）？
• 售后回复效率、时间？
• 售后满意度？
• 售后处理方式（退款？赔偿？发送优惠券？）分布？

供应链分析：

• 哪些供应商的产品比较受欢迎？
• 哪些供应商产品比较全？
• 哪些供应商的配货速度比较快？
• 各品类商品供应商配货时间集中度是什么时候？
• 供应商的分布？

微仓分析：

• 微仓的分布？
• 微仓的规模？
• 哪些微仓效益比较好？
• 哪些微仓评价比较好？
• 微仓配货分拣时间分布？
• 微仓收入是怎么样的分布？
• 微仓面积与产品囤货量分析？

2.3 抽取公共维度，构建数据集市

确定细分的分析主题后，需要对上述所有的主题进行切片，抽取公共维度。公共维度的抽取非常重要，如果没有维度的切片，那么所有分析数据只能从业务源数据中抽取，这样会极大降低数据的处理速度，甚至会导致计算系统的崩溃。这一步也为接下来的数据建模提供基础。

以用户分析为例，与用户有关的维度有下单时间、下单日期、所在地区、购买的产品、用户订单、支付方式、折扣方式、年龄、购买频率、售后等等。

以此类推，逐个分析每一个主题，然后抽取公共维度，构建总线矩阵表，如下所示：

2.4 根据常用建模方法，设计维度表和事实表

一般来说，数据仓库由维度表和事实表2种表组成，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”；用来描述事物维度和属性的表称为维度表。一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个维度表相关联。

在这一步骤中，我们需要把OLTP模型中的数据转化为关系模型。建模方法常用的有星形模型、雪花模型。

以下订单事实表为例，基于星型模型将OLTP中的数据转化为关系模型，定义层次结构，在这一步基本完成物理数据库的设计。

如下图所示：

3. 配置数据源

OLTP中的数据类型非常多，来源也很多。既有结构化数据，也有半结构化、非结构化数据；既有mysql、oracle等关系型数据数据，也有日志文件、ngix服务器、埋点数据，甚至还有DOC文件数据。

在这一步就需要梳理所有数据来源，包括来源总数、数据类型、存储方式、数据量级、更新频度、增量量级等等。

另外需要注意到，结构化数据可以直接通过ETL方式进行提取；结构化和半结构化数据则需要通过一定的算法处理后再入库。

未完待续……

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