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作為程序員，我們總是對技術如何改變企業運作充滿好奇。今天，我們將深入探討森馬集團如何利用數據中臺技術，實現從傳統數據分析到數字化轉型的華麗轉身。

1. 技術背景：森馬集團的數字化挑戰

森馬集團，一個在服飾行業占據重要地位的品牌，面對著數據量激增的挑戰。隨著業務的擴展，傳統的數據分析工具已無法滿足其需求，數據孤島和煙囪式架構成為制約其發展的瓶頸。

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2. 技術選型：探索數據上云之路

森馬的技術團隊開始探索數據上云的可能性。他們評估了多種技術方案，包括SQL Server、SAP HANA、Hadoop、Spark等，最終選擇了阿里云的MaxCompute、Hologres和DataWorks作為構建大數據平臺的核心技術。

3. 技術痛點：舊版煙囪型數據架構

在2022-2023年間，森馬的數據架構變得異常復雜，數據孤島和煙囪式問題嚴重，導致數據鏈路冗長且容易中斷，這不僅影響了數據分析的效率，也給運維帶來了巨大的壓力。

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4. 技術目標：數據中臺建設目標

為了解決這些問題，森馬設定了清晰的數據中臺建設目標：統一技術平臺，使用商用平臺提供穩定有效的數據服務，同時考慮數據湖的功能和數據處理能力，以支持業務的快速發展。

5. 技術架構：選擇MaxCompute+Hologres+DataWorks

森馬最終選擇了MaxCompute作為離線計算平臺，Hologres作為OLAP分析平臺，DataWorks作為統一的開發平臺。這一決策大大提升了數據處理的效率和穩定性。

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6. 技術實施：數據中臺建設過程

在建設過程中，森馬的技術團隊從15個系統中抽取了1800多個表進入ODS層，構建了基于業務價值鏈的CDM層，并開發了500多個ADS表來滿足不同場景的數據需求。

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7. 技術成果：數據中臺建設成果

新數據中臺的上線，讓森馬的數據處理時間大幅縮短，數據異常情況幾乎消失，基礎資源成本也得到了有效控制。

8. 技術展望：未來技術發展方向

展望未來，森馬計劃進一步統一技術平臺，探索實時計算，提供數據開放接口，并構建數據服務層，以支持更深入的數據分析和業務決策。

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數據中臺 # 數字化轉型 # 大數據技術

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