摘要：本文详细介绍了使用TraeSOLO开发电商数据仓库的全流程方法。主要内容包括：1)前期环境搭建与需求梳理；2)AI智能体辅助完成四层架构设计(ODS/DWD/DWS/ADS)；3)自动生成数据同步、清洗、建模代码；4)指标计算与可视化开发；5)测试部署与性能优化方案。通过SOLOBuilder和SOLOCoder智能体，可实现从架构设计到运维优化的全流程自动化，大幅提升电商数仓开发效率。文章

电商数仓建设初期建立完善的数据治理体系，可为后续AI能力接入奠定基础。治理框架包括组织架构、流程规范、工具平台三方面，重点建设数据标准体系、质量保障体系、元数据管理体系。同时需关注数据安全、生命周期管理及AI专项治理，如数据标准化、特征工程等。实施路径分基础建设、核心实施、深化应用、持续优化四个阶段，关键成功因素在于高层支持、跨团队协作、工具支持和人才培养。通过系统化的数据治理，可提升数据质量与一

本文提供了一套数据仓库开发AI指令模板，涵盖ODS层抽取、DWD层清洗转换、DWS层汇总、ADS层分析、维度表开发、数据质量监控和数据字典管理等全流程。每个模板包含指令格式、参数说明和示例输出，帮助开发者快速生成标准化的SQL脚本。最佳实践建议明确需求、分步细化、验证结果，通过规范化的指令模板提升开发效率，确保代码质量和一致性。该模板适用于订单、商品等常见业务场景，可灵活调整以适应不同业务需求。

《AI辅助数据仓库开发指南》摘要：本指南详细介绍如何利用Cursor工具提升数据仓库开发效率100%以上。核心内容包括：环境配置（安装、初始化）、人机协作规范（AI负责标准代码生成，人类把控业务逻辑）、数据仓库开发标准（分层架构、命名规范、SQL编码），以及实战案例演示（经营数据看板构建）。重点强调质量保障措施，如代码审查清单、数据质量监控和文档同步机制，同时提供常见问题解决方案和团队协作规范。通

本文基于跨境电商真实案例，提炼出一套务实高效的数仓建设框架。核心强调四大原则：从一线业务痛点切入，确保价值优先；选择团队熟悉的技术栈，避免架构负债；采用维度建模设计业务共识的宽表；上线首日即配备数据质量监控。实施上，主张用6-8周完成敏捷交付：前两周锁定一个具体的MVP场景并签订章程；中间四周围绕场景完成极简技术选型与核心模型开发；最后两周通过业务用户UAT后正式交付，并建立可持续的运营机制。全文

《数据重构战术手册》摘要：针对数据混乱现状，本手册提供了一套分阶段落地的实战方案。第一阶段（1-3个月）建议：1）选择业务痛点明显的数据场景作为突破口；2）采用MySQL+Airflow+Metabase最小技术栈快速交付；3）优先构建统一订单事实表作为核心基础。第二阶段（3-9个月）重点升级技术栈，建立OneID用户体系，实施数据治理。第三阶段（9-18个月）转向数据服务化，构建分级API体系。