京东零售数据资产能力升级与实践
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原文中文，约18300字，阅读约需44分钟。
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内容提要
该文章介绍了京东在数据处理和应用方面的技术和策略，包括加速引擎、物化策略和融合服务。京东还优化了数据存算成本，提升了数据应用的效率和体验。此外，京东在移动端交互、多端一体建设和低代码平台方面也有所工作。最后，文章提到了京东在数据智能和大模型应用方面的挑战和解决方案，以及数据智能应用的价值和评估体系。
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关键要点
- 京东在数据处理和应用方面的技术和策略包括加速引擎、物化策略和融合服务。
- 京东优化了数据存算成本，提升了数据应用的效率和体验。
- 在移动端交互、多端一体建设和低代码平台方面，京东也有所工作。
- 京东面临数据智能和大模型应用的挑战，并提出了解决方案。
- 数据团队聚焦提升检索数据的效率，降低数据存算成本，提供可信的数据内容。
- 京东创新性落地了基于主动元数据的口径定义和动态决策。
- 数据可视化能力依托底层指标中台快速进行智能诊断与归因。
- 结合AIGC技术的智能问答系统chatBI，提升了数据分析的准确率。
- 数据指标开发与共享效率大幅提升，分析看板搭建时间缩短。
- 京东未来将在数据加速、智能物化、智能诊断、大模型应用等方面持续深耕。
- 零售数据模型复杂，用户在找模型和使用模型时面临困难。
- 推进数据资产认证与治理，提升资产的需求覆盖率和质量。
- 通过数据统一语言提升找表效率，增强表的可解释性。
- 构建标准化的数据模型，提升用户使用体验。
- 资产可感知能力提升，推进数据资产图谱的自动化构建。
- 数据指标中台建设解决了数据孤岛、标准一致性和实时性的问题。
- 通过统一查询语言和智能寻址拆分提升查询效率。
- 建立了指标、维度数据安全保障模型，确保数据安全。
- 数据推送和低代码能力结合，提升了报告推送的效率。
- 移动端能力建设支持多端一体化，提升用户体验。
- 基于大模型的智能化应用提升了数据查询和分析的效率。
- 通过自然语言对话，用户可以快速完成数据指标查询，提升数据消费能力。
❓
延伸问答
京东在数据处理方面采取了哪些技术和策略？
京东采用了加速引擎、物化策略和融合服务等技术和策略来提升数据处理效率。
京东如何优化数据存算成本？
京东通过提升数据应用效率和体验，结合主动元数据的口径定义和动态决策，优化了数据存算成本。
京东在移动端交互方面有哪些建设？
京东在移动端交互方面进行了多端一体建设和低代码平台的开发，以提升用户体验。
京东面临哪些数据智能应用的挑战？
京东面临数据智能和大模型应用的挑战，包括数据查询效率和准确性等问题。
京东如何提升数据指标的开发与共享效率？
京东通过构建标准化的数据模型和指标中台，显著提升了数据指标的开发与共享效率。
京东的智能问答系统chatBI有什么优势？
chatBI结合AIGC技术，提升了数据分析的准确率，并解决了数据语言转换的难题。
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