百度运维平台研发-一面

为什么需要数据建模  核心痛点  数据冗余：不同业务重复存储相同数据（如用户基础信息），导致存储成本激增。 计算资源浪费：未经聚合的明细数据直接参与计算（如全表扫描），消耗大量CPU/内存资源。 数据一致性缺失：同一指标在不同业务线的口径差异（如“活跃用户”定义不同），引发决策冲突。 开发效率低下：每次分析需重新编写复杂逻辑，无法复用已有模型。   数据建模核心价值  性能提升：分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS），查询响应速度提升10~100倍。 成本优化：数据压缩存储（列式存储）、 生命周期管理（冷热数据分层）、计算资源复用（公共层下沉）。 质量保障：统一指标口径（OneData体系...