基于某生鲜APP业务的数据仓库搭建过程（一）
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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：
2.2 对所有主题进行目标拆解 用户分析：
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