精益数据体系的数据中台实践.pdf
这份文档主要介绍了数据架构与优化沙龙-北京站的演讲内容，核心围绕“精益生产与敏捷创新”和“互联网数据中台体系介绍”展开，以下是关键内容的总结：
**1. 网络效应与数据智能：**
* **网络效应:** 互联网业务的核心壁垒，网络价值随用户增长呈指数级增长。分为直接类（如物理网络、协议网络）、双边类（如双边市场、双边平台）和规模渐进等。
* **数据智能:** 互联网的商业内核，通过体验与增长、反作弊与安全、变现与利益共同体，促进连接与互动，抑制网络负效应，建立利益分配机制。
**2. 数据驱动的精益与敏捷：**
* **微笑曲线：** 数据驱动下，企业在创新研发、品牌、设计等环节能够实现更高的附加价值。
* **发展规律与挑战：** 业务信息化、信息数据化、数据资产化、资产变现化的过程中，面临业务烟囱、计算存储落后、数据质量混乱、使用门槛高等问题。
**3. 阿里数据中台案例：**
* **数据资产管理平台（IPAAS）：** 核心包括“阿里妈妈”、“阿里小贷”等平台，提供面向应用及开放的统一数据服务中间件（ONESERVICE），以及消费者ID、商家ID等数据体系。
* **数据研发平台（IPAAS）：** 提供数据地图、资产地图、数仓规划等功能。
**4. 数据体系建设的挑战：**
* **核心困难：** 质量、效率、成本难以兼顾。
* **多方面需求：** 业务功能复杂，多团队协作，以及对业务人员、业务分析、数据科学、数据工程、产品研发、人工智能等多方面的需求。
**5. 中台的价值：**
* **组织与治理：** 中台是企业内尊重客观业务规律的管理和治理结果。
* **核心竞争力：** 中台是面向长期用户价值的分工与合作，是企业真正自有的独特竞争力。
**6. 滴滴交通大数据案例：**
* **数据规模：** 每天处理数据超过4500TB，日均车辆定位数据超过410亿，每日处理路径规划请求超过200亿次。
* **预测准确率：** 滴滴目前对15分钟后供需预测的准确度已经达到85%。
**7. 滴滴精益数据管理体系：**
* **核心实践：** 精益数据生产（价值链、数分级、强监控、定复盘、自働化、全链路）、智能数据图谱（发现、理解、信任、协作、众包）、敏捷数据治理（数据资产、安全合规、服务驱动、全面量化、重点攻坚）、敏捷数据创新（创新网、用结果、自配置、模仿做、自助化、知识网）。
**8. 滴滴数据体系的成果：**
* **显著提升：** 通过两年的实践，价值交付方面，NPS从19%提升至60%；敏捷数据创新方面，非例行任务从2k+提升到20k+。
**9. 滴滴数据系统组成：**
* **整体架构：** 由业务服务、数据服务、数据资产、数据赋能、数据研发、数据中间件、数据架构组成。
* **主要组成：** 业务分析、产品优化、AB Test、用户分层、运营分析、地理围栏、标签画像、财务管控等。
**10. 智能数据图谱与数据目录：**
* **主要功能：** 统一元数据检索、数据价值排序、业务驱动的数据知识图谱、众包协作的知识沉淀。
**11. 精益数据生产的关键：**
* **质量和效率：** 建立数据质量的元数据、稳定性、体系化建设；以及快速访问数据的体系。
**12. 新一代数据湖方案：**
* **目标：** 实现快速找数据、即时分析数据，沉淀并复用分析过程。
* **实现方式：** 通过分析/BI、找数据、极速分析、可视化洞察、工作复用等环节，构建数据湖方案。
**13. 标准化数据服务：**
* **目标：** 让数据持续可依靠。
* **实现方式：** 提供交互式查询接口、数据图谱、数据地图、DataRank管理、数据API。
**14. 实时数据集成服务：**
* **目标：** 让活数据无处不在。
* **价值：** 通过实时数据采集、处理，支撑业务实时监控。
**15. 数据驱动营销：**
* **案例：** 通过构建基础模型、增长方法论固化、自动化升级，实现数据驱动的精准营销，从而赋能AI放大价值。
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