电商行业每一波红利我都完整经历过。这段运营生涯不是转型包袱，而是我做数据中台时最值钱的底层资产——我知道老板真正想问的是什么问题。
在 B2B 起步，练就了对供应链、销售转化和客户谈判的手感；随后转入淘宝零售，亲历了「上架就能卖」到「靠运营精细化活下去」的第一次行业洗牌。
深度操盘天猫与京东类目店铺：直通车、钻展、活动节奏、大促作战，靠手拆生意参谋的每一个口径。这段时期养成了「所有结论必须能被数据验证」的习惯。
渠道碎片化时代，同时管理多平台多店铺矩阵：内容电商、达人分销、千川投流、私域复购。渠道越多越发现——数据散落在五个后台里，老板看一次全貌要等一周。
不再满足于导出 Excel 手工拼表。自学 SQL、Power BI、Python，为所在企业（多渠道健康类目品牌）搭建四层数仓与语义模型，把五个平台的后台数据统一成一张可下钻的经营总表。
借助大模型把数据中台升级为「会分析、会写报告、会主动报警」的经营 Agent：NL2SQL 智能查询、异常检测规则引擎、诊断知识库、周报月报自动生成，并产品化为多团队隔离的企业 Agent SaaS。运营经验第一次被完整代码化。
以下系统均由我独立完成架构设计、开发、部署与运维，服务一家多渠道经营的健康类目品牌（已脱敏），覆盖五大电商平台的日常经营决策。
把「数据接入 → 清洗 → 入仓 → 分析」搬进一个桌面端窗口，业务同事不再需要懂数据库。
MySQL 四层数仓 + 自研 DAX 引擎的经营大脑，周报月报一键生成 Word。
把单企业的分析能力产品化：多团队隔离，每个团队都有自己「懂业务」的 Agent。
Forward Deployed Engineer 的价值不在模型多强，而在「懂业务问题 → 定义数据口径 → 把答案代码化」这条链上每一环都亲手做过。以下框架全部沉淀自我的运营实战，并已固化进系统代码。
Agent 输出必须有据可查：仅允许从指标目录取数、口径变动留快照、结论必须挂证据链——大模型可以负责表达，但不允许负责编数字。这是我从「运营被报表坑过」的经验里换来的设计。
左脑是十五年运营的业务直觉，右脑是自学的工程能力——FDE 就是这两半的交集。
无论是企业数据中台搭建、经营分析 Agent 落地，还是想聊聊电商数据这件事本身——欢迎联系。