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数据分析系统设计概览

为什么数据分析师需要懂系统设计？​

数据分析师在面试和工作中经常需要参与数据系统的设计讨论：

  • 面试：高级 DA 面试可能考察数据平台、指标系统等设计能力
  • 需求沟通：与数据工程师协作时需要理解系统架构
  • 方案评审：评估数据方案的可行性、性能和成本
  • 从 0 到 1：小团队中 DA 可能需要主导数据体系建设

系统设计答题框架​

步骤关键动作时间分配
需求澄清数据量、延迟要求、用例场景2 分钟
数据建模表结构、维度事实、指标定义3 分钟
架构设计技术选型、数据流3 分钟
核心模块关键组件实现5 分钟
扩展优化性能、成本、可维护性2 分钟

数据分析系统分类​

系统类型核心目标典型技术
数据平台数据采集、存储、计算Kafka + Spark + Hive/ClickHouse
实时数仓低延迟数据分析Flink + Kafka + Doris
指标平台统一指标管理dbt + Airflow + BI 工具
数据中台数据资产化、服务化数据目录 + API 网关
A/B 测试平台在线实验分流引擎 + 指标计算
用户画像系统标签管理、人群圈选HBase/Redis + 标签引擎
数据质量平台质量监控、血缘追踪Great Expectations + dbt test

本章内容导航​

文档核心内容
设计数据平台数据湖仓、ETL Pipeline、元数据管理
设计实时数仓Flink + Kafka + OLAP 实时链路
设计指标平台指标定义、计算、服务化
设计数据中台数据资产、服务化、治理
设计 A/B 测试平台分流、指标、自动化报告
设计用户画像系统标签计算、人群圈选
设计推荐系统召回排序、特征工程
设计数据质量平台规则引擎、监控告警
设计日志分析系统ELK、实时告警
设计自动化报表系统报表引擎、订阅推送
设计标签管理系统标签创建、人群圈选

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