数据中台的建设与发展

会议室:待定
出品人:王勇

当前形势下,许多企业完成了业务信息化的改造工作,急切的寻求挖掘信息化红利的方法和... 展开 >

专题出品人:王勇

滴滴出行 首席工程师

2005年毕业于华中科技大学,09年加入阿里巴巴,参与阿里大数据体系建设,8年时间里依次负责过数据架构、数据平台、数据治理等方向。2017年加入滴滴出行,目前担任数据平台部和数据治理部负责人,也是滴滴新一代数据体系建设主要责任人。

超过10年的大数据领域建设经验,感受过传统行业的BI应用,也见证了大数据时代从兴起到成熟和落地的整个过程,从架构、平台到治理和对外业务,几乎走过了大数据的各个角落,希望能够有机会与大家坐而论道,共同探讨技术演变和行业发展。

曾经担任淘宝技术嘉年华、云栖大会大数据方向出品人。曾用花名 图海/陶笛。

专题:数据中台的建设与发展

当前形势下,许多企业完成了业务信息化的改造工作,急切的寻求挖掘信息化红利的方法和手段。数据中台的概念应运而生,那么,什么是数据中台?数据中台包含哪些部分?该如何建设数据中台?有哪些优秀的应用案例和行业实践?数据治理如何开展?数据资产如何沉淀?这是一系列有趣话题的深度组合,一起来探寻数据中台的奥秘。

by 魏文庆

网易严选
数据技术及产品部总监

1. 问题背景:从数据需求端看,电商本质是零售,需要利用数据优化每个业务过程,降本增效给用户带来高性价比的商品,每个业务部门都有大量的数据需求;从数据供应端看,电商业务过程长而复杂,进而数据的链路长、维度多,数据复杂。电商数据管理和服务一直是个难度大的问题。

2. 解决方案选型:在数据平台和数据应用(前台)间,构建数据中台。

3. 方案介绍:数据中台包含数仓体系、数据服务集和 BI 平台,分别解决数据管理、数据服务集和数据分析工具的问题。

4. 实施后效果:网易严选数据中台,以数仓体系为基础,通过 BI 平台支撑7W 多张图表,通过数据服务支撑60多个业务系统600多个模型。

演讲提纲:

  1. 数据中台的需求场景
  2. 数据中台架构
  • 数仓体系
  • 数据服务集
  • BI 平台

    3. 数据中台解决核心问题

  • 高效赋能
  • 数据质量

    4. 方法论介绍,经验总结

 

听众受益:

  1. 数据中台的架构与实现方法;
  2. 数据前台(应用)与数据中台相互驱动,快速发展。

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