在当今竞争激烈的快速电商领域，品牌的成功不仅依赖于优质的产品和服务，还与背后的数据洞察能力息息相关。随着用户需求的不断变化和市场节奏的加快，实时、精准的数据洞察成为品牌决策的重要支撑。特别是在快速电商这样一个对速度和效率要求极高的场景中，如何快速获取、分析并应用海量数据，成为品牌能否持续发展的关键。作为印度增长最快的快速电商平台之一，Zepto深刻体会到数据赋能品牌的重要性，并通过打造高效的品牌分析平台，助力合作品牌实现业务飞跃。 丰富的品牌目录是Zepto平台核心竞争力的体现，它满足了多元化消费者需求，并让品牌能够在众多城市中实现广泛覆盖。每天，数百万条数据从产品浏览量、城市级别销售到用户搜索偏好和转化率被收集并实时处理，形成了一幅精准的市场表现图景。
然而，在拥有如此庞大数据量的背景下，品牌面临的最大挑战并非数据获取，而是如何将数据转化为具备实操性的洞察，真正驱动业务优化。这恰恰是Zepto品牌分析平台的初心和核心。 品牌分析平台旨在为品牌伙伴提供快速且直观的洞察，帮助他们实时识别市场趋势、做好库存管理、追踪子类别表现，从而做出更明智的运营和营销决策。在快速电商的生态下，数据的时效性尤为重要，过去的每日汇总数据已无法满足品牌对即时反馈的渴求，因此，Zepto设计的品牌分析系统必须具备极高的响应效率和精准度。 品牌分析平台的建设经历了从简到繁的演进过程。项目初期，Zepto采用PostgreSQL数据库作为数据存储基础。
PostgreSQL以稳定性著称，且易于快速部署，这帮助团队在较短时间内实现了品牌分析平台的首个版本。最初，业务规模相对较小，只有数百万行交易数据，PostgreSQL能够高效支撑品牌在城市、产品及销售等维度上的查询需求，满足早期采用者的反馈和迭代优化。数据团队通过Databricks来管理和维护多张数据表，将订单信息、产品详情及展示数据整合为统一的销售数据表，并通过每日定时任务同步至PostgreSQL，确保数据实时性和系统稳定性。 然而，快速增长的业务规模带来了系统性能瓶颈。随着品牌数量飙升，产品SKU激增，交易数据增长至超过两亿条，PostgreSQL开始难以应对复杂的分析查询。由于其主要面向在线事务处理，面对海量数据的多表复杂关联查询时速度明显下降，用户体验受到影响。
为此，Zepto团队意识到必须转向专为大规模联机分析处理（OLAP）设计的数据库，以实现子秒级响应、支持复杂查询并轻松集成现有数据生态系统。 经过对ClickHouse、Apache Pinot和StarRocks的详细评测，团队最终选择了StarRocks。StarRocks在处理多表连接优化方面表现卓越，与其竞争对手相比，能够在超三亿条记录的规模上保持P99响应时间低于500毫秒。同时，它支持Kafka和S3的原生数据摄取，简化了与现有流数据与批量数据管道的集成步骤，满足了Zepto对高并发、实时数据分析的需求。 在架构设计方面，Zepto选用了StarRocks的共享无状态（shared-nothing）存储方案，即数据由StarRocks本地节点托管，实现了更低的查询延迟。考虑到当前数据总量尚未突破数十TB的规模，这种架构能够在性能与扩展性之间取得最佳平衡。
共有数据架构虽然在弹性计算和存储分离上表现优异，但考虑到延迟敏感的用户体验，选择共享无状态架构更加合理。 数据摄取层面，Zepto结合两种主要方式构建数据流。首先，通过Pipe Load持续扫描存储于S3上的Parquet格式文件，实现从Databricks数据湖向StarRocks的无缝批量导入。Pipe Load支持自动同步，为品牌分析平台提供了每日甚至更高频次的数据刷新保障。其次，针对品牌日益增长的实时分析需求，团队引入Routine Load功能，直接从Kafka数据流摄取数千万行的实时事件数据，包括订单、浏览和转化信息。该流程保证了摄取的准确性（Exactly-once语义），无须依赖额外的数据转换工具，实现了近实时的数据同步。
更为复杂的数据处理由Apache Flink承担。Flink对Kafka中大量事件进行清洗、筛选以及基于时间窗口的聚合处理，从而降低下游存储及查询的压力。经过预处理后的数据写回Kafka供StarRocks读取，使品牌数据分析既保证了粒度，又确保了系统的高性能。通过这一整套数据流水线架构，Zepto能够向品牌提供极为及时的市场反馈，确保经营者能够靠近用户行为，快速做出调整策略。 实时数据反馈对品牌意义重大。它意味着品牌能够快速发现某一SKU在特定城市的销售下滑，及时调整促销计划或补充库存，避免滞销积压；能敏锐捕捉用户搜索趋势的跃升，优化产品布局和广告投放；甚至可以实时评估新上线品类的市场反应，降低试错成本。
所有这些，都极大提升了品牌的市场敏捷性和竞争优势。 Zepto的实践表明，构建一个切实可行的实时分析平台需要在技术选型、数据架构、处理流程以及用户体验设计之间综合考量。它不仅是数据工程的挑战，更是业务理解和产品协同的结果。当数据规模级数增长，灵活应对技术瓶颈，选择合适的技术栈至关重要，而高效的实时数据管道则是实现真正价值转化的关键保障。 未来，随着电商数字化和智能化趋势不断深化，Zepto计划继续扩展其品牌分析体系，探索以AI驱动的预测模型，进一步提升数据智能化水平。同时，团队将分享更多技术细节和最佳实践，助力行业同仁加速数据转型步伐，共同迎接快速电商新纪元。
总而言之，实时数据洞察正在重塑快速电商品牌的成长路径。通过高性能的数据平台和流畅的用户体验，品牌不仅能捕捉市场变化，更能以数据驱动创新和优化，实现可持续发展和卓越竞争力。像Zepto这样的先行者，用实际行动诠释了数据如何转化为品牌成功的基石，推动整个行业迈向更加智能、高效的未来。
