虎牙作为直播行业领军的企业，业务线覆盖海内外，国内Huya直播、国外Yomi直播、Nimo直播如火如荼，品类繁多、用户端多样，数据类需求层出不穷，如分析类经营分析、竞品分析、转化分析，推荐类如主播推荐、广告推荐，美颜、滤镜等AI场景。面对这样纷杂的数据应用需求，只是提供基于Hadoop搭建的数据平台，提供存储、计算、调度的基础能力，且没有一套行之有效的数据治理手段，数据差、应用难、门槛高，大量数据需求涌向数据团队，导致支撑人员疲于奔命。

如果各个需求团队自己招人、烟囱式发展、势必导致数据割裂、口径不一、应用混乱、成本高昂，那么业界高频探讨的数据中台是一个可能的方向；我们如何结合虎牙现状，走出一条适合直播行业，能够利用大量的非结构化数据、保障数据质量、降低应用门槛，从而达到减少人力投入、响应需求更快的目的、推动数据决策赋能业务发展。

本演讲将介绍数据中台建设历程中所遇到的挑战，分享数据治理、数据融合、数据服务相关的设计思路和技术方案。

演讲提纲：

1. 现状分析
   • 讲解问题现状，也覆盖业界普遍常态问题
   • 数据中台的建设思路
2. 数据治理
   • 从接入源头开始的保障
   • 全链路的治理保障机制
   • 可视化可量化方向探索
3. 数据融合：
   • 结构化数据建模体系
   • 非结构化的融合分析
   • 开放模式
4. 开放体系：
   • 数据目录地图化
   • 协作式探索平台
   • 多样化中台服务
5. 未来发展方向

听众受益点：

1. 了解数据中台的实践路径、方法论体系
2. 了解数据治理的难点问题以及解决方案
3. 了解非结构化数据融合与应用链路