顺丰数据中台是怎样炼成的？专访顺丰科技大数据总监蔡适择

顺丰高速发展背后隐藏巨大阻力，各领域的数据问题成为顺丰精细化经营的最大困境，主要体现在核心业务线 O 线、M 线、F 线、H 线跨领域数据共享困难、数据服务时效性不足、数据质量问题、分析口径不统一和缺乏对数据的深度分析和挖掘。

而为了解决这样的问题，顺丰内部推动了数据中台项目，旨在打通内部数据的使用效率。数据中台作为集团最核心技术系统之一，如何构建其架构体系，如何在实际业务场景进行落地？本次采访了顺丰科技大数据总监蔡适择老师，来讲讲相关实战经验。

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InfoQ：蔡老师，您目前负责顺丰大数据平台底盘建设及产品化工作，完成顺丰大数据平台从 0 至 1 的整个建设过程。数据平台建设之前，顺丰内部的数据是一种什么样的状况？有哪些阻力？

蔡适择：在建设统一平台之前，数据是分散到各个独立的组织中，且各组织的数据想要共享比较困难，所以以前也有大数据，但它是一个个的数据孤岛，对业务的助力也仅仅是做一些报表，数据的需求则要由指定的人在指定的机器上编写指定的脚本来满足，交付效率低。

建设统一的平台，最大的挑战在于如何在满足信息安全的同时，对全域数据进行拉通与融合，并以开放自助的方式来大幅提升交付效率，而顺丰的数据又是相对来说比较敏感的，所以信息安全的思维惯性反而在当时成为了最大的阻力。

InfoQ：顺丰数据中台建设经过了哪几个阶段？建设之初，做了哪些架构层面的规划？

蔡适择：大体来说，可以分为三个阶段吧，第一个阶段算是开荒期，重点是做统一平台、统一工具、统一数据湖，在数据安全、可扩展性、数据共享上做了较为细致的规划，基本奠定了整体的平台服务基础。

第二阶段算是整合期，基于顺丰多元化战略的契机，在多租户模式下数据融合、数据协同开发、数据资产线上化上给予重点突破，让数据开发效率有大幅的提升，反映到业务中，就是数字指导经营基本深入到了业务各条线。

第三阶段一直持续至今天，我们称之为治理期，经过多年的数据野蛮增长，平台沉淀了不少数据，但数据的质量、数据的复用性、数据口径的统一却常常未达预期，因此需要对其进行深度的治理，在此期间，重点推进数据标准与质量、数据开发规范、平台数据运营工作，并在底盘架构上进行云原生、多机房、实时化改造，让全集团的数据人员深度参与，让顺丰的数据中台在数据质量、数据共享、数据应用效率上有质的提升。

InfoQ：数据中台建设之前，一直存在的“跨领域数据共享困难、数据服务时效性不足、数据质量问题、分析口径不统一和缺乏对数据的深度分析和挖掘”这些问题，在中台建设之后，已经完全解决了嘛？在业务上的效果如何？

蔡适择：这些问题完全解决是不太可能的，但对比以前，算是有质的飞跃。

• 比如跨领域数据共享，我们在保障数据安全合规的情况下，通过数据标准、研发标准，以及底盘逻辑化改造，基本解决掉曾经或潜在的共享障碍；

• 在数据时效性上，我们通过自建的数据开发平台、实时数据湖能力、湖仓一体的能力，让数据时效提升变得轻松且低成本；

• 在数据质量上，经过多年的数据标准沉淀及数据质量平台的建设，让数据质量问题得以及时发现、及时处理，有效地提升数据质量，并基于数据指标平台及建模工具，在数据标准、数出一孔方面得以大幅保障，基本改善了口径不统一的情况。

从业务效果上来总结，让用户搜不到、找到不可用、查到不敢信等数据问题基本得到解决。

InfoQ：数据中台在实际业务场景进行落地的时候，遇到了哪些技术上，或者内部推动上的困难？例如跨领域共享、指标时效、数据治理、团队协同及跨云计算等问题。又是如何解决的？

蔡适择：能用技术解决的问题都不能算是大的问题，最大的困难还是在于内部推动上，数据共享、多人协同开发、数据标准化都是需要跨组织拉通，并推动对现有的内容进行改造的，对现有业务的影响如何避免、改造后的短期收益不明显都是明显的障碍，因此需要从上往下推行，需要在高层上就取得一致的共识与支持才能进行下去。所以顺丰的数据中台能够顺利推进，最大的因素还是因为管理层有坚定的决心，且取得了一致的共识。

当然，在技术上还是有一定的挑战的，比如数据实时化，让研发写专业的代码肯定也是可以实现的，但这成本高、灵活性低。因此我们需要在实时数据湖、实时数据开发平台上做深度的低门槛化，才能让数据实时化得以大幅推进；再比如跨云计算，因为随着业务用数的人越来越多、用户自助分析的需求越来越大，且物流快递行业是具有明显的高峰低谷时期，算力需求的不稳定性是比较突出的，因此我们通过对大数据底盘架构做深度改造，在存算分离、精细化缓存、跨机房精细调度等方面进行深度研发，并与公有云打通，借助公有云的弹性能力，让计算按需弹性到公有云，在平衡成本的情况下，有效地保障了不稳定的算力需求。

InfoQ：在您看来，顺丰数据治理体系的关键理念是什么？又是如何践行的？

蔡适择：一套数据治理体系、一个数据中台、N 个应用，要践行这样的理念，首先需要管理层有深刻的共识，让事情能推下去；其次，平台及工具要足够地简单与透明，让用户愿意配合；最后，要有配套的数据运营，即需要有一条鞭子，确保标准规范得以落地，并让数据的价值得以数字化显现。

InfoQ：数据中台建设，及应用落地的经验，对快递行业发展有什么借鉴经验可以传播的？

蔡适择：要有数据标准、要关注数据质量。快递行业是一个“人多、车多、货多、场多、环节多”的业务场景，如果全靠人管，没有全局的数据支撑，效率必将大打折扣，一个相对完备的数据中台，不仅仅能够让管理者及时发现业务问题、调整战略方向，还能让经营精细化、物流智能化得以推进，但这么多的环节对接、这么多的人工操作，数据质量问题是最容易出现且又最容易被忽视的，而一个有众多数据质量问题的数据中台，是没有可能成功的。

讲师简介

蔡适择，顺丰科技有限公司大数据总监。负责顺丰大数据平台底盘建设及产品化工作，完成顺丰大数据平台从 0 至 1 的整个建设过程，之前负责京东实时计算平台从 0 至 1 的整体建设。在大数据平台、物联网、边缘计算领域有丰富的实践经验，深耕大数据平台存算分离、实时数仓、融合计算等技术，致力于大幅降低数据开发及应用门槛，让大数据技术成为一项人人可用、可快速应用的技术。

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