项目目标：保证数据指标来源唯一性（质量）、减少数据开发成本（效率） 项目成果： 1. 从0建设导流主题层，保证了下游导流、资源位、活动数据来源一致性； 2. 实现20+新增页面、100+新增入口的数据自动生产，数仓开发成本为0pd； 3. 入口解析自动化——实现json格式流量来源信息自动解析出导流入口的过程； 4. 商品解析自动化——将入口划分为资源位、搜索、猜喜三种类别，按类别解析json中的商品/物料信息。

项目目标：降低监控报警率，提高监控覆盖问题率（主要负责波动率阈值判定） 项目成果： 1. 提供新的指标异常波动监控方式——从监控波动率是否超过固定阈值，迭代到通过结合指标值和波动率共同判定指标波动异常； 2. 每日1000+条报警数据，下降为每日30条+报警数据； 3. 按照历史问题统计，新监控能够暴露90%的数据问题/业务异常波动。

bitmap标签模板建设 项目目标：降低开发标签人力成本（开发效率）；解决长周期标签运算慢、消耗资源多的问题（运行效率） 项目成果： 1. 完成了基于bitmap实现留存和历史行为标签模板建设，降低了bitmap代码的理解成本，模板使用者填写变量即可生成ETL任务，每个标签开发时长在1pd内； 2. 标签模板能生产的指标包括——N日内的留存次数、留存天数、历史行为次数、历史下单金额、首/末行为日期等； 3. 标签模版支持任意时间段内的数据回溯，简化和降低回溯成本； 4. 每天人群数量范围在200w左右的用户标签，运行时间从4000s优化在2000s内； 5. 模版已通过数据验证，组内推行后共有40+个标签使用了该模版。