用途：帮助构建数据管道、ETL 流程与数据基础设施。资料基于 TypeScript/Prisma/Kafka/Redis 示例展开。
主要能力：一、数据管道：ETL、多源数据接入、批处理与实时处理、数据质量校验。二、数据基础设施：数据库模式设计、数据仓库、缓存策略、数据复制。三、分析：数据聚合、指标计算、报表生成与数据导出。
ETL 模式：简单 ETL（外部 API 到数据库的每日同步，可用 Vercel Cron 配置 schedule "0 2 * * *"，配合 CRON_SECRET 鉴权）；增量 ETL（按上次同步时间做 delta sync，用 upsert 与 syncLog 记录）；实时管道（Kafka 消费 user-events 主题，丰富事件并写入分析库，同时更新 Redis 实时指标）。
数据转换：清洗（邮箱、电话、姓名、日期解析）、增强（地理编码、生命周期阶段、订单总额与生命周期价值）、聚合（按日销售、按地区）。校验：用 Zod 定义 customerSchema 并在管道中校验过滤。质量检查：重复邮箱、邮箱格式、孤立订单。
数据仓库：星型模式（FactSales 事实表与 DimDate、DimCustomer、DimProduct、DimLocation 维度表），并从业务库抽取近 24 小时订单填充仓库。
性能与运维：批量处理（processBatch，默认 100，Promise.all 并行，间隔 100ms）、原生 SQL 聚合、创建索引（orders.created_at、orders.customer_id、customers.email）、Redis 缓存聚合并设 1 小时过期、trackPipeline 记录运行状态并在失败时发告警。
适用场景：需要定期同步、增量或实时处理事件、建设分析型仓库的团队。限制：资料仅为技能说明与示例代码，未提供安装命令、版本要求、许可证、价格或平台支持信息，实际效果与部署方式暂未提供；示例依赖 fetch、Prisma、Kafka、Redis 等，需按自身环境调整。