多源接入与埋点治理
支持 Kafka、CDC、日志与接口四类通道，自动生成字段血缘；异常字段当日清洗，脏数据率控制在 0.3% 以内。
埋点规范校验 · 自动补全
大数据分析与挖掘 · 创意排版
让每一个决策数字 都站在 2000 万行 数据之上
以创意排版放大关键指标、以数据可视化压缩认知成本：把埋点、日志、订单与行为流统一进湖仓，用可解释模型输出下一步动作。全站响应式设计，端到端延迟控制在 3 秒以内。
2.4 亿日均处理事件条数
-38%决策等待时长
92.6%预警命中准确率
实时计算链路
Flink 窗口 5s · 回压自动降级
01 / 数据可视化面板
把指标变成可以呼吸的版面
排版即阅读路径：核心指标用超大字号压住视线，趋势与分布退到次级层级。右侧监控卡给出链路健康度，任一指标劣化可在 15 秒内定位到具体任务与分区。
7 日活跃转化趋势
流式刷新 · 5s 窗口86 ms查询 P95 响应（亿级宽表）
99.95%调度任务按时完成率
1 : 6.2投入产出比（季度口径）
02 / 核心能力卡片
五块能力，围绕决策中心辐射展开
从接入到洞察的完整链路，每一项都给出可验收指标。能力卡以中心辐射方式排布，视觉主次对应业务优先级，而非简单的等宽平铺。
湖仓一体存储
原始层、明细层、汇总层三级分区，冷热分层后存储成本下降约 41%，常用查询免全表扫描。
分区裁剪 · 小文件合并实时指标计算
窗口 5 秒、乱序容忍 30 秒，回压时自动降级为分钟批；关键指标端到端延迟稳定在 3 秒以内。
Exactly-Once · 状态快照可解释分析与挖掘
分群、流失预警、推荐排序三类模型，输出特征贡献度 Top10，让业务方看得懂、敢采纳。
特征重要性 · 反事实解释动态交互与响应式看板
拖拽式搭建 + 动态交互联动，PC、平板、手机三端布局自适应，首屏渲染控制在 1.8 秒内。
联动筛选 · 断点自适应阶段 A · 第 1-2 周
接入与基线校准
完成 6 类数据源接入，定义 24 个北极星指标口径，输出可对比的历史基线。
阶段 B · 第 3-5 周
看板与预警上线
搭建 3 张主题看板，配置 12 条阈值告警，误报率压到 8% 以下。
阶段 C · 第 6-8 周
模型与闭环
上线流失预警与推荐排序模型，A/B 实验显著性与收益提升同步归档。
03 / 服务与价格档位
按数据体量与决策频率选档
三档均含创意排版看板模板与响应式设计适配；差异集中在并发、模型数量与响应时限。建议先按当前日均事件量选型，再按季度增长预留 30% 余量。
04 / 实用指导清单
从看板到决策的六条硬规则
以下条目均来自实际交付复盘，按顺序执行可显著减少返工。每条附量化阈值，便于验收与复盘时逐项打勾。
先定口径，再做视觉
每个指标写清分子分母、时间窗与过滤条件，同一指标全站只能有一个定义；口径变更须留存版本号。避免同一页出现两种“活跃”定义。
验收：口径文档覆盖率 100%首屏只放三个数
首屏最多承载 3 个核心指标，字号层级至少拉开 1.8 倍；其余指标下沉到第二、三屏，用创意排版建立清晰的阅读优先级。
验收：首屏信息条数 ≤ 3阈值告警成对配置
每条告警同时设“触发阈值 + 恢复阈值”，二者留 10%~15% 缓冲带，避免抖动刷屏；静默期设为 15 分钟。误报率控制在 8% 以内。
验收：误报率 ≤ 8%查询必须做分区裁剪
按天分区、按业务键分桶，禁止无分区全表扫描；对高频查询建物化视图，命中后 P95 可从 400 ms 降到 90 ms 以内。
验收：全表扫描 0 次/日模型上线前留对照
保留 10% 对照流量，观察周期不少于 14 天；指标提升需显著且无副作用，再逐步放量到 100%，每档停留 3 天。
验收：实验显著性与收益双达标移动端只留决策项
手机端每屏不超过 4 个可点元素、点按区 ≥ 44px；表格转为卡片或横向滚动，长字段强制断行，杜绝横向溢出。
验收：320px 宽无横向滚动
用一次 60 分钟诊断，换一条可验证的数据决策链
带上你的指标口径表与近 30 天埋点样本，我们现场核对接入通道、分区策略与告警阈值，输出一份含优先级与工时估算的改进清单。