随着电子商务的蓬勃发展和快递物流行业的日益激烈竞争，中通快递作为该行业的领先者，正面临着前所未有的业务处理量和快速增长的数据处理需求。在这种背景下，企业内部对数据的时效性、准确性以及即时可用性的要求不断提高，不仅需要天、小时级别的离线数仓进行事后的数据分析和决策支持，也更加重视通过实时数仓实现对事中事件的预警和即时干预。

优点：数据准确度高，不易出错；

劣势：架构复杂，运维成本高。

方案劣势：数据冗余、链路复杂、排查困难

方案劣势：查询性能较低，无法支撑高QPS

中通实时数仓主要以olap数仓为主，同时针对高QPS场景，使用预聚合在保障分钟级延迟情况下提高查询性能。

宽表模型有以下优点：

• 统一指标口径：

在数据开发过程中，往往由于数据源多、数据流复杂，不同数据流程的处理差异常导致报表指标不统一，将核心逻辑集成至宽表可以显著简化数据一致性

• 提高开发效率：

宽表在落地时，不仅仅是不同数据源字段的聚合，同时也会根据业务场景，业务需求预处理复杂逻辑。例如，对于跟踪快递单号的当前状态（如收件、发件、揽收、派送、签收），原需通过多条件判断当前状态。引入宽表后，通过预先设定的状态字段简化了此类复杂业务逻辑的处理，使得数据更易于管理和使用。

• 保证数据准确性：

在复杂的实时数据处理链路中，多组件依赖和潜在的维护或硬件异常可能引起数据重复。宽表通过实施幂处理机制，确保数据仅被计算一次，保障了数据的准确性和可靠性。

在实时宽表处理中，面临诸多挑战：

• 数据处理和排查问题：
  

• 多流数据Join：

• 状态丢失与数据异常：