在一直晋升的信息技术和数据分析能力的推动下，客户 360 未然成为企业治理中不可或缺的一部分。
现在，客户接触渠道正在变得更加多样化和复杂化，客户信息的获取也变得更加容易和全面。同时，竞争环境也日趋激烈，企业须要一直进步服务质量、满足客户需要，才无望在市场中抢占先机。
在这样的成长环境中，客户 360 的重要性也就日益凸显了进去，因为它恰好满足了企业的这些诉求——能够综合各种渠道和业务中的客户信息，包含客户的根本信息、购买历史、偏好、行为习惯等等，对客户进行深入分析和理解，帮忙企业精准把握客户需要和心理，提供个性化、定制化的服务，加强客户黏性和忠诚度。同时，客户 360 还可能帮忙企业优化营销策略，进步市场营销效率，从而进步企业的盈利能力。
但在以后疾速倒退的市场环境中，客户需要和市场变动往往又会十分迅速，因而客户 360 须要具备 敏捷性 ，可能疾速适应并响应这些变动。此外，鉴于客户 360 波及到多个业务场景和渠道，例如销售、客服、营销等等，还须要具备 可复用性 ，才可能实用于多个业务场景和渠道，防止反复建设和数据冗余。不仅如此，客户 360 还须要综合多种数据源，例如客户的根本信息、交易记录、行为习惯等，数据的复杂性和多样性又对客户 360 提出了 灵活性 的要求，须要可能解决多种数据类型和格局。与此同时，随着技术的一直倒退和更新，客户 360 也须要具备 可扩展性和灵活性，有能力疾速更新迭代，以满足新的需要和业务场景……
这些要求背地，其实是要求解“如何疾速搭建麻利、可复用的客户 360”。上面咱们就以跨境电商库存信息一致性的需要为例，展现如何建设可复用的库存信息服务，保障其数据一致性、实时性与灵活性。
一、抓住问题外围：如何确保商品销售库存与理论库存统一，防止错单、废单
外围挑战：精确获取并更新库存变动
以电商业务为例，先定义一个狭义上的市场客户 360 的业务主题，在该业务主题下，次要次要包含四个实体——客户、商品、库存和订单。其中，客户是外围实体，与其余三个实体独特配合，最终实现了市场客户销售过程和行为的落地。
为了确保这些实体之间在销售过程中的精确合作，业务上须要解决很多具体的问题。以库存商品和订单的协同关系问题为例，这里次要波及以下三组关系：
- 商品和库存：在销售商品之前，必须确保商品已进入库存，并且库存数量足够满足需要。
- 客户和订单：在客户下订单之前，必须获取其根本信息，例如姓名、地址、联系方式等。以便客户下单后抉择就近地位对订购商品进行出库。
- 订单和库存：订单被确认后，须要从库存中减去相应的商品数量，通过实时匹配防止因库存有余或库存不精确导致的订单处理错误或勾销。
由此可见，针对这一问题的外围挑战是：如何依据业务逻辑对库存数量的理论变动进行精确的获取和更新。
理论业务场景故事：跨境电商库存数量一致性
依据曾经提炼出的外围问题，再来看一个理论的业务场景，为了不便解说阐明，咱们对案例整体做了如下简化解决：
场景角色
- L：跨境电商，须要第三方平台拓展产品销售渠道
- M：第三方平台，能够在平台上购买电商 L 的产品
- N：第三方平台，能够在平台上购买电商 L 的产品
- Robert：平台 M 的注册用户
- Scott：平台 N 的注册用户
场景故事
跨境电商 L 须要借助第三方的平台 M 和 N，来拓展本人的产品销售渠道，须要随时放弃第三方平台售卖商品时显示的销售库存数量和该商品的理论库存数量统一，从而保障用户订单的有效性，避免错单和废单。以上是次要背景。
电商 L 的商品散布在自营、M 平台和 N 平台的库存中，而这三个库存都是独立的仓库零碎，用户在不同渠道下洽购时，须要及时更新并同步相干商品的库存数量。如果当初 M 平台的用户 Robert 在平台高低单洽购 1 件商品 A，他看到的库存总数应该是这三方的库存数量的总和，而在他提交订单后，商品 A 库存总数 -1 的同时，变动后的库存总数会实时更新到各零碎，同时体现在 M 平台和 N 平台上。此时 N 平台用户 Scott 如果关上商品 A 的查问页，显示的库存总数应该是更新后的数量，即与 M 平台统一，这也是该场景的外围点。
二、场景重定义：将业务外围挑战翻译为数据需要
依据这个场景的定义，能够绘制一张数据施行和业务应用的过程图。整个过程共次要分为四个步骤：
首先，第一步是将属于 L、M、N 三个独立业务的库存表合并成一张残缺的库存信息表，并且实现对三个独立平台库存数量的汇总运算。
第二步，将产品库存公布为数据 API，以便业务利用调用时应用，也就是要把这张表变成一个接口。
第三步是从业务角度，M 平台用户应用 App 查问商品信息并实现下单，触发库存数量变动的业务逻辑。
同时，须要确认 N 平台用户应用 App 查问新的商品信息之后，查看到的库存数量变动是否精确。
实质上是对库存数据服务提出的灵便可复用，以及实时性等方面的需要。
Tapdata LDP：在麻利和可复用等个性上表现出色
基于库存数据的属性与要求，Tapdata LDP 凭借服务化的内核，展现了本身在敏捷性与可复用性上的能力特色，次要体现在以下几点上：
其一，LDP 通过泳道的出现形式，直观精确地体现了 DaaS 构建过程中的数据模型分层逻辑。
其二，使用者能够通过在泳道之间拖动数据表的形式，实现数据分层解决逻辑的定义和 API 公布。一次定义和公布能够反对屡次的重复使用。
其三，LDP 专门提供了一个数据缓存层，也就是上图中显示的“平台缓存层”，对业务端的数据进行缓存。该缓存层的概念相似于数仓建设过程中的 ODS。将业务数据在平台测以 1:1 的形式缓存一份，做到一次复制，永恒应用。
如此一来，既进步了数据的复用性，又无效升高了后续处理过程对业务零碎可能造成的影响。
基于 LDP 性能实现场景落地
如上图所示，虚线框中的局部即为该场景下 Tapdata 负责实现的施行内容。
咱们将整个施行过程定义为两个阶段：第一个阶段是 LDP 的局部，即应用 LDP 实现商品库存 API 的公布；接下来第二个阶段，就是要确认这个 API 在业务场景中失去了失常、正确的应用，相干数据是可能被实时获取并更新的。
三、业务成果检测
最初，再来通过模仿 App 环境，测验下 API 公布胜利之后的理论业务成果：
如演示视频所示，先在 M 平台上，查问到某款蓝牙耳机的库存残余量为 9
同时可见 N 平台上库存也是 9
而后尝试在 M 平台高低单
抉择数量为 1 并提交订单。订单提交后，M 平台库存数量减一，变成了 8。此时再来看 N 平台的库存数量
也曾经如预期般产生变动，同样显示为 8。代表公布的实时接口曾经在被这两个利用失常应用，提供的数据也是实时更新的状态。
想要残缺理解该库存数量一致性场景的落地细节，分明应用 LDP 实现库存数量 API 公布的具体过程，播种更多无关古代数据栈工具 Tapdata LDP 的技术详解，Get 更多行业案例？欢送锁定将于 5 月 10 日举办的直播流动——如何胜利搭建“连贯 1 次孤岛，服务 N 个场景”数据服务平台。届时，Tapdata 还将公布最新的云数据服务平台，辞别数百万级数据中台，数万元包含产品 + 征询，帮忙您搭建麻利型企业级数字化底座。详情请关注咱们的发布会特地 Offer！点击文末「浏览原文」，点击这里，即可预约参会！
原文链接：https://tapdata.net/ldp-based-reusable-inventory-data-service.html