Atlas 分析工作台

Atlas 的起点是一句内部抱怨：分析师每周一早上等数仓查询出结果，周二再把结果贴进电子表格里排版。这是一个没人提需求、但所有人都需要的工具。

问题

公司的 BI 体系是为仪表盘而建的——固定的问题、固定的图表。但真实的分析是探索性的：分析师想随时切片、重新聚合、加批注、分享给同事，而不是提工单排队。数仓本身足够快，慢的是界面。

我做了什么

我以一人团队的身份完成整个产品的设计与开发，直接向数据负责人汇报：

• 查询引擎。 客户端聚合层基于 DuckDB-WASM，对缓存数据实现亚秒级透视；全量历史查询则回落到 ClickHouse。一套交互模型，两个执行后端，用户无感知。
• 渲染层。 用 WebGL 把数据行当几何体而不是 DOM 来画。两百万个点稳定 60fps，刷选和缩放之所以流畅，是因为交互过程中根本不经过 React。
• 出版级输出。 每张图表都能导出矢量 SVG，排版专为报告场景调校——因为一张在 PDF 里难看的图表，等于没画。
• 协作。 可分享 URL 的保存视图，把分析从”传文件”的仪式变成了可链接的资产。

带来了什么

全员推广后，周活跃分析师从 40 人的试点增长到 1.2 万。曾经耗时三个完整工作日的月度”报告周”，压缩到半天复盘。数据团队从瓶颈变成了平台。

这个项目也改变了我自己的工作方式：我第一次真切体会到，性能是一种设计材料，而不是上线后的优化项。