随着滴滴业务的高速发展，业务对于数据时效性的需求越来越高，而伴随着实时技术的不断发展和成熟，滴滴也对实时建设做了大量的尝试和实践。本文主要以顺风车这个业务为引子，从引擎侧、平台侧和业务侧各个不同方面，来阐述滴滴所做的工作，分享在建设过程中的经验。
　　
　　1. 实时数仓建设目的
　　
　　随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。
　　
　　其次从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。
　　
　　1.1 解决传统数仓的问题
　　
　　从目前数仓建设的现状来看，实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念，根据传统经验分析，数仓有一个重要的功能，即能够记录历史。通常，数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据，然后一直记录到现在。但实时流处理技术，又是强调当前处理状态的一个技术，结合当前一线大厂的建设经验和滴滴在该领域的建设现状，我们尝试把公司内实时数仓建设的目的定位为，以数仓建设理论和实时技术，解决由于当前离线数仓数据时效性低解决不了的问题。
　　
　　现阶段我们要建设实时数仓的主要原因是：
　　
　　公司业务对于数据的实时性越来越迫切，需要有实时数据来辅助完成决策
　　
　　实时数据建设没有规范，数据可用性较差，无法形成数仓体系，资源大量浪费
　　
　　数据平台工具对整体实时开发的支持也日渐趋于成熟，开发成本降低
　　
　　1.2 实时数仓的应用场景
　　
　　实时OLAP分析：OLAP分析本身就是数仓领域重点解决的问题，基于公司大数据架构团队提供的基于Flink计算引擎的stream sql工具，kafka和ddmq(滴滴自研)等消息中间件，druid和ClickHouse等OLAP数据库，提升数仓的时效性能力，使其具有较优的实时数据分析能力。
　　
　　实时数据看板：这类场景是目前公司实时侧主要需求场景，例如“全民拼车日”订单和券花销实时大屏曲线展示，顺风车新开城当日分钟级订单侧核心指标数据展示，增长类项目资源投入和收益实时效果展示等。
　　
　　实时业务监控：滴滴出行大量核心业务指标需要具备实时监控能力，比如安全指标监控，财务指标监控，投诉进线指标监控等。
　　
　　实时数据接口服务：由于各业务线之间存在很多业务壁垒，导致数仓开发很难熟悉公司内全部业务线，需要与各业务线相关部门在数据加工和数据获取方面进行协作，数仓通过提供实时数据接口服务的方式，向业务方提供数据支持。