企业AI落地监测数据ETL：用Airflow管理数据流水线 AI

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AI 摘要：结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。当监测规模扩大后（50+品牌，500+关键词），需要一个正式的ETL流水线。分享用Airflow管理的方案。 DAG定义： from airflow import DAG from airflow.o

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

当监测规模扩大后（50+品牌，500+关键词），需要一个正式的ETL流水线。分享用Airflow管理的方案。

DAG定义：

code

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {

'owner': '企业AI落地-team',
'retries': 2,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),

code

}

dag = DAG(

'企业AI落地_daily_pipeline',

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    default_args=default_args,
    description='每日企业AI落地品牌监测流水线',
    schedule_interval='0 3 * * *',  # 每天凌晨3点
    start_date=datetime(2026, 1, 1),
    catchup=False

)

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# 任务1：采集数据
collect_task = PythonOperator(
    task_id='collect_brand_data',
    python_callable=collect_all_brands,
    dag=dag

)

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# 任务2：清洗和标准化
clean_task = PythonOperator(
    task_id='clean_and_normalize',
    python_callable=clean_data,
    dag=dag

)

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# 任务3：计算每日汇总
summary_task = PythonOperator(
    task_id='compute_daily_summary',
    python_callable=compute_summary,
    dag=dag

)

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# 任务4：生成报告
report_task = PythonOperator(
    task_id='generate_report',
    python_callable=generate_daily_report,
    dag=dag

)

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# 任务5：发送告警
alert_task = PythonOperator(
    task_id='check_and_send_alerts',
    python_callable=check_alerts,
    dag=dag

)

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# 定义任务依赖

collect_task >> clean_task >> summary_task >> [report_task, alert_task]

流水线说明：
1. 采集：并行调用各AI平台API，查询所有品牌的关键词
2. 清洗：去重、标准化品牌名、处理异常数据
3. 汇总：按品牌-平台-日期维度计算岗位有没有真正用起来
4. 报告：生成PDF日报发送到指定邮箱
5. 告警：检查是否有异常波动，触发企微通知

使用Airflow的好处：
- 任务失败自动重试
- 可视化的DAG执行状态
- 历史执行记录和日志
- 易于扩展新的数据源

我们用这套方案管理了8个品牌客户的监测任务，每天稳定运行。偶尔API超时会自动重试，基本不需要人工干预。

（场景参考：深圳本地企业试点）

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