在當今數字化商業浪潮中，數據已成為驅動企業增長的核心資產。作為一家專注于為商家提供SaaS服務的科技公司，有贊深刻認識到，高效、可靠的在線數據處理與交易處理是其業務的生命線。面對海量交易數據、用戶行為數據及系統日志，有贊將數據治理提升至戰略高度，通過體系化的“提質降本”實踐，不僅保障了數據處理的高效與準確，更顯著優化了運營成本，為業務的穩健與創新提供了堅實支撐。
一、 提質：構建可信、高效的數據資產體系
“提質”的核心在于提升數據的質量、可用性和價值。有贊圍繞在線數據處理與交易處理這一核心場景，從多個維度構建了高質量的數據資產體系。
- 數據標準與質量監控：有贊建立了統一的數據標準和數據模型，確保從交易下單、支付處理、庫存同步到物流跟蹤等全鏈路數據定義清晰、口徑一致。通過部署實時與批次相結合的數據質量監控系統，對數據的完整性、準確性、一致性和及時性進行全方位掃描與告警。例如，對交易金額異常、訂單狀態流轉錯誤等關鍵問題實現分鐘級發現與定位，從源頭保障了業務決策與分析所依賴數據的可信度。
- 數據鏈路可觀測與保障：針對高并發的在線交易場景，有贊構建了高度可觀測的數據處理鏈路。通過全鏈路追蹤技術，能夠實時洞察一筆交易從發生到最終入湖、入倉的完整路徑與性能狀態。這不僅幫助快速定位和處理數據延遲或丟失問題，還通過智能預警機制，在潛在問題影響業務前及時干預，確保了數據處理服務的SLA（服務等級協議），提升了商家與消費者的使用體驗。
- 數據服務化與賦能：將清洗、治理后的高質量數據，通過數據API、數據產品等方式，高效、安全地賦能給內部業務團隊（如風控、營銷）和外部商家。例如，為商家提供實時、準確的經營分析報表和客戶洞察，幫助他們基于可信數據做出精準運營決策，這本身也提升了有贊SaaS產品的核心價值。
二、 降本：優化資源效率，實現精細化運營
在保障數據質量的前提下，“降本”關注于以更經濟的成本承載數據計算、存儲與流動，實現資源利用效率的最大化。
- 計算資源優化：針對在線交易處理（OLTP）和后續的離線數據分析（OLAP）場景，有贊實施了計算任務的精細化管理。通過分析作業血緣、資源使用模式，對ETL（提取、轉換、加載）任務進行合并與調度優化，減少不必要的計算冗余。采用更高效的列式存儲與計算引擎，并基于業務重要性對計算任務進行分級，在保障核心交易數據處理優先級的對非緊急任務實行錯峰調度，顯著降低了整體計算成本。
- 存儲成本治理：面對海量歷史數據的累積，有贊制定了科學的數據生命周期管理策略。依據數據熱度、業務價值和合規要求，將數據分層存儲（熱數據、溫數據、冷數據），并自動將訪問頻率極低的冷數據遷移至成本更低的存儲介質。通過數據壓縮、格式優化等技術，在保證查詢性能的前提下，有效降低了存儲空間占用。
- 治理流程自動化與平臺化：將許多傳統依賴人工的數據治理工作，如元數據管理、數據質量稽核規則配置、成本分攤報告生成等，內嵌到統一的數據治理平臺中實現自動化。這減少了對專業數據工程師的重復性人力消耗，讓他們能更專注于高價值的治理策略設計與業務賦能工作，從組織運營層面實現了降本增效。
三、 協同效應：提質與降本的良性循環
有贊的實踐表明，“提質”與“降本”并非相互矛盾，而是相輔相成、形成良性循環。高質量、標準化的數據減少了因數據錯誤導致的返工、投訴和資源浪費（“垃圾數據進，垃圾數據出”），這本身就是一種成本節約。反之，高效、低成本的存儲與計算架構，又為實施更全面、更實時的數據質量監控與數據價值挖掘提供了可能，進一步提升了數據的可用性與價值。
例如，一個高效的數據質量監控平臺（提質投入）能及時發現并阻止問題數據污染下游數據湖，避免了后續為修復這些問題而產生的巨額計算與人工成本（降本效果）。而一個優化的低成本數據湖架構（降本投入），使得存儲和計算全量歷史數據成為可能，從而支持了更復雜的用戶行為分析和長期趨勢建模，為業務創新提供了更豐富的燃料（提質效果）。
###
有贊在數據治理上的“提質降本”之路，是其技術驅動商業理念的深刻體現。通過將治理工作系統化、平臺化、智能化，有贊不僅確保了在線數據處理與交易處理業務的穩定、高效與可靠，構筑了堅實的商業基石，更通過數據驅動的精細化運營，持續優化著自身的成本結構。這套體系化的數據治理能力，正日益成為有贊在服務海量商家、應對復雜商業場景時的核心競爭優勢，為其長期可持續發展注入了強大動力。
