随着互联网的高速发展以及电商的普及,企业间的竞争愈加激烈,如何抓住老客户、吸引新客户、了解用户偏好和需求,是关乎企业发展乃至存亡的重要问题。企业通过用户画像系统,分析业务实体对不同业务中的用户特征进行统计分析和计算实现企业精细化运营。本文以DK企业自营业务需求为背景出发,借助实时框架技术建立并设计实时分析类用户画像系统,使公司以业务中心发展的模式转换为以客户为中心发展的模式稳定核心用户、挖掘潜在用户、提高用户忠诚度和服务智能化,为企业用户数字化转型赋能,主要工作如下:（1）以当下企业中各部门实际需求为基础,然后调研分析出用户画像系统短期需求和长期策略,对用户画像系统开发打下坚实的基础。并对各业务系统中的用户历史数据进行数据分析,补充并完善画像数据,提升数据价值。（2）在系统设计上引入Flume解决企业平台中用户操作数据实时收集和转发的问题,利用Kafka作为数据缓冲区解决数据收集和数据处理速度不匹配的问题,使用Flink框架为基础进行数据处理和状态判断,在处理大量用户数据的同时保障数据时效性,对用户数据进行标签化。实现数据实时和离线分析,完善数据处理机制。（3）结合大数据相关技术实现用户画像系统。系统采用前后端分离式开发,前端页面提供数据配置等选项为系统使用人员提供个性化标签创建和数据所搜,后端提供数据实时和离线数据处理并支持用户数据格式化和非格式化数据存储。系统从需求分析开始接着对系统进行自下而上的设计并按照设计将系统实现,最后逐步形成企业独有的用户画像体系。论文设计并开发了一套企业用户数据处理系统实现用户数据标签化。首先对DK企业中电商系统、物流信息系统和订单系统的用户基础数据进行收集和分析,再对电商平台中用户操作日志数据进行实时分析,完善用户画像数据,然后将数据在用户画像系统前端页面展示。最后经过系统功能测试和性能测试后本文设计和实现的用户画像系统在功能性、易用性和稳定性方面充分满足业务需求。