产业气象站▲SOX Audit，7分钟案例分析(1)：数据驱动内部财务审计( 二 )
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实际情况远远比这个佣金模型复杂的多 ， 我们有130万个这样的合作伙伴 ， 意味着即将要面临的是海量费率模型的全历史维护并进行准确的费用计算 。
（2）对于主动预警需求的多样性
财务和业务团队为了保证高质量的引流 ， 在各个方面都可能会添加预警 ， 如交易数量不平 ， 佣金金额不平 ， 奖励条件触及不合理等 。 那么面对这些在未来很有可能需要大量开发的工作 ， 如何做到让用户可以以最小的成本 ， 定制化监控和预警 ， 在设计上给了我们一个很大的难题 。 接下来的产品设计就着重从这几个角度出发 ， 进行实现 。
产品设计
基于以上分析分析 ， 我们提出了整体解决方案：
和三方平台对接 ， 落地佣金模型ODS层 。 开发语意引擎 ， 自动消费佣金模型元数据并使用结构化引擎来读取费率模型 ， 生成最细粒度的结构化费率数据 。 应用佣金模型 ， 使用核心交易数据模拟实际支付费用 ， 并与佣金结算数据进行对比 ， 实现费用监控 。 预留多层级自动监控和定制化警报推送 。 开放结构化的佣金模型数据 ， 为分析师和业务人员提供自主分析和查询 。 
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上面的设计满足了以上的几个需求 。 首先我们通过自动集成第三方的数据落地ODS层保证了数据的一致性 ， 同时在本公司内部同步了一份可读的佣金模型 。
在结构化引擎这一层 ， 我们将佣金模型进行扁平化展开后 ， 对语义进行封装 ， 保证了对以后对更多的佣金模型的横向可扩展性 。 最终将加工过的数据结构化落地 ， 并在我们的数据平台上进行开放 ， 供SQLbased分析 。
之后将数据进行BI层的搭建 ， 基于业务需求 ， 对多个数据源进行聚合 ， 通过OLAP（Kylin）进行数据聚合后 ， 在我们内部的BI应用上进行展示 。
过程中对异常数据 ， 我们团队进行了在各个层级的检测 ， 从ODS ， 数仓 ， OLAP ， 业务每一层都预留了数据检测的定制化服务 ， 允许包括工程师 ， 分析师以及业务同学 ， 定制基于需求的异常监控和主动预警 。
交付和资源配置
这个项目涉及到了跨团队合作 ， 跨公司合作：
人员：跨部门合做 ， 3名同学；地点：美国&中国；交付周期：3周 。价值定位
这个项目实现了公司内部的佣金模型元数据的管理 ， 避免人为原因导致缺失或错误佣金模型的情况 。 内部的审计和风控做到了有据可依主动的报警会避免一些错误支付的风险 。 产品也为业务团队提供了BI的解决方案 ， 可视化每个导购网站的综合表现 ， 以便更好的增加对头部导购网站的投入 ， 最大化利润 。
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