随着运营数字化与决策智能化深入，京东物流对实时运营分析的需求持续增长。原有多引擎架构下，数据分散、查询效率不足，数据分析与数据服务彼此割裂。京东物流运营数据产品团队以 StarRocks 为技术基础打造 Udata，通过统一查询、指标管理和低代码服务发布，让数据从分析洞察到线上服务的转化更加高效。
数据服务重复开发： 烟囱式开发导致服务和指标难以复用，大量重复需求占用研发资源。 服务维护压力大： 缺少统一的监控、限流降级及容灾机制，大促期间维护大量服务存在较高风险。 数据分散且难以使用： 数据分布于多个系统，指标定义不统一，业务人员依赖导出 Excel 进行跨系统分析。 查询效率与分析灵活性不足： 传统查询耗时较长，大宽表模式调整分析维度的开发周期长，多表关联性能不足。 分析与服务难以闭环： 分析结果需要额外开发才能转化为线上服务；同一份数据在多个引擎重复存储，增加成本和一致性风险。
构建 Udata 一体化平台： 将指标生成过程抽象为配置操作，以低代码方式生成和发布数据服务，并通过指标管理与数据地图支持查找、维护及复用。 打造统一查询引擎： 基于 StarRocks 联邦查询整合多源数据，扩展 JSF／HTTP 数据源，将已有数据服务抽象为外部表，支持通过 SQL 复用和组合指标。 优化跨源聚合： 对 MySQL、Elasticsearch 等外部数据源的聚合查询实施下推，减少数据拉取和本地聚合开销。 提升查询与实时更新能力： 利用向量化执行、物化视图、CBO 和多种 Join 策略加速查询，通过主键模型支持业务数据实时更新，并使用 StarRocks 承载离线分析。
释放研发资源： 降低指标及数据服务开发门槛，让非研发人员也能按需配置和发布服务。 提升运营分析效率： 统一跨源查询入口，减少数据查找、导出和人工整合工作。 增强分析灵活性： 支持高性能多表关联，减少对预先加工大宽表的依赖。 加速数据价值转化： 将有价值的分析结果快速生成数据服务，赋能外部业务系统。 降低开发与运维成本： 通过平台化管理和指标复用，减少重复建设，缓解多引擎架构下的数据孤岛问题。
带上一个指标、流程或数据难题，和我们一起评估 MIP 如何在真实业务环境中提供支持。