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作为成熟的电商模式，货架场景可以让商家以更低的门槛入驻，让消费者完成更高销量的购买和复购。

在这一场景下，运营人员每天都需要根据数据来做决策，精准识别每一份流量的效果是最重要的日常运营洞察之一。而每一个流量入口的用户后续转化情况，是评价流量坑位的核心数据指标。

在亿级数据体量下，某电商平台基于火山引擎 DataLeap、DataFinder 等产品组合，通过以下三个步骤，实现从北极星指标、用户增长指标到转化漏斗等核心数据监测和分析。本文将聚焦在货架场景，揭秘电商平台流量分析背后的数据建设全路径。

第一，确定指标并完成埋点。

货架场景可细分为商城分析、猜喜（猜你喜欢）分析、频道分析等，在不同场景观察的指标体系也不相同。例如，在商城分析中，访问用户数、UV 渗透率、支付 GMV 等是核心指标。根据不同指标需求，由数据分析师或研发人员基于火山引擎增长分析平台 DataFinder 录入、分析埋点，并查看数据表现，最终按照分析逻辑形成 Hive 表。

指标落表需求

第二，通过火山引擎 DataLeap 完成 Hive 表清洗、开发和加工，这也是流量分析中最核心、复杂的工作。

该电商团队主要通过 DataLeap 数据开发功能实现快速建表。该功能支持 SQL 解析，即自动填写字段和类型信息，在修改阶段，研发人员可以通过 Excel 表格模式修改字段信息，提高效率。除此之外，DataLeap 任务运行监测能力还能帮助监测关键任务的执行状态，一旦出现异常，支持发起报警。

由于数仓表的数量庞大，分析师、运营、产品同学还面临“找表难”的问题，该电商平台主要通过 DataLeap 数据地图能力查看数据来源和去向，快速了解指标对应数据的存储位置，以及表的名称、描述信息等内容，帮助相关人员更好分析数据。

在质量监控层面，该电商平台在工作中经常遇到这些问题：数据信息缺失，如某个字段出现空值；数据指标异常波动，如访问 UV 突然跌了 20%等。数据上游出现异常波动，则会对下游数据消费造成影响。

火山引擎 DataLeap 则能解决数据质量问题。根据不同使用场景，该电商平台将报警分为弱报警和强报警，弱报警只通知相关负责人有波动，而强报警则通过 DataLeap 直接熔断运营中的任务，避免引起下游异常。

第三，数据完成加工、处理之后，通过 DataLeap 数据服务功能完成数据交付。

数据交付主要通过 DataLeap 数据服务能力实现。DataLeap 支持建立物理表、逻辑表，不需要手写数据服务，只需要简单配置，便可以自动生产和部署服务。

以“回调函数”举例，回调函数主要用来让下游感知数据是否生产成功。对于数据研发人员来说，撰写回调函数逻辑复杂，但接入 DataLeap 数据服务能力之后，只需要在平台上点击“是否产生回调函数”的按钮，即可完成，大大节省研发人员时间。

一旦出现用户策略及目标调整、指标监控需求变更的情况，火山引擎 DataLeap 也能支持定制化数据需求地快速落地。基于 DataLeap 分布式数据治理的思路，电商团队能将业务经验规则化、策略化、自动化，沉淀为可复用的方法，支撑业务进一步探索货架场景更多玩法。

据悉，火山引擎 DataLeap 是一站式大数据研发治理套件，自 2021 年 12 月公有云版本上线以来，不仅服务于电商领域，也帮助泛互联网、汽车、制造等其他行业提升数据研发效率，降低运维管理成本。

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