企业级数据中台与自助分析平台
案例介绍
本人负责 Python 数据采集与清洗服务、元数据管理和查询 API 设计，并使用 Next.js 开发自助分析看板；MySQL 存储结构化业务指标，MongoDB 管理半结构化日志与埋点数据。通过统一指标口径、规范数据集与查询接口，打通采集、清洗、存储、服务和分析链路。
平台提供业务数据总览、查询趋势、数据集管理、同步任务调度与运行状态监控，方便运营和业务人员自主完成日常数据分析。交付后支撑 12 个业务线、日均查询 5 万以上，自助取数覆盖约 80% 的日常需求，平均取数时间由 2 天缩短至约 10 分钟，报表返工率下降约 70%。技术栈：Python、Next.js、MySQL、MongoDB。
企业级数据中台与自助分析平台
案例介绍
项目面向多业务线数据分散、指标口径不统一和运营取数效率低的问题，建设覆盖数据接入、清洗加工、元数据管理、统一查询与自助分析的企业级数据中台。
本人负责 Python 数据采集与清洗服务、元数据管理和查询 API 设计，并使用 Next.js 开发自助分析看板；MySQL 存储结构化业务指标，MongoDB 管理半结构化日志与埋点数据。通过统一指标口径、规范数据集与查询接口，打通采集、清洗、存储、服务和分析链路。
平台提供业务数据总览、查询趋势、数据集管理、同步任务调度与运行状态监控，方便运营和业务人员自主完成日常数据分析。交付后支撑 12 个业务线、日均查询 5 万以上，自助取数覆盖约 80% 的日常需求，平均取数时间由 2 天缩短至约 10 分钟，报表返工率下降约 70%。技术栈：Python、Next.js、MySQL、MongoDB。
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