首先，数据采集是数据中台项目的核心模块，它收集各种数据源的数据，并将其存储在中央存储位置。为了满足各种不同数据源的要求，我们会采用不同的技术手段进行数据的抓取。同时，我们会确保数据的准确性和完整性，通过一系列的校验和验证步骤，确保每个数据点的可信度。

其次，维度建模是为数据量较大的项目而设计的，它将大数据集合结构化，以便于进行后续分析。通过维度建模，我们可以将数据按照一定的逻辑关系进行组织，并且为每个数据点赋予一个独特的标识符，以便于后续处理。

最后，数据模型构建和ETL工具的选择是数据中台项目的另一个重要组成部分。我们选择了airflow作为ETL工具，使用它可以轻松地将数据从一个源传递到另一个目标，并且非常灵活和可扩展。数据模型构建旨在为公司提供高效的数据分析和挖掘服务，帮助公司有更好的在比较庞大的数据集中找到尖峰。

遇到的问题和技术难点

数据采集和维度建模模块是数据中台项目的难点所在。项目组需要面对的大部分问题都与数据的有效性和准确性有关。
例如，数据不一致性、客户相关的信息和订单数量等多种问题都可能会在相关数据的采集过程中出现。因此，我们采取维度建模，梳理3大领域，5大系统建立数据模型。
数据抽取、清洗过程中需要处理数据的先后依赖关系和异常重试等问题，针对该问题，选择了airflow作为调度工具，良好的适配数据处理。