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编程问答

飞天大数据平台助力轻松筹数字化运营

發(fā)布時(shí)間:2024/9/3 编程问答 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 飞天大数据平台助力轻松筹数字化运营 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
簡(jiǎn)介:本文講述了輕松籌是如何利用阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建低成本的數(shù)據(jù)中臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營。數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐了輕松籌豐富的運(yùn)營活動(dòng),通過智能化的手段,為用戶和企業(yè)創(chuàng)造了價(jià)值。

輕松籌數(shù)據(jù)平臺(tái)部高級(jí)總監(jiān) 孟奇奎

本文講述了輕松籌是如何利用阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建低成本的數(shù)據(jù)中臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營。數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐了輕松籌豐富的運(yùn)營活動(dòng),通過智能化的手段,為用戶和企業(yè)創(chuàng)造了價(jià)值。


輕松籌是一家聚焦于事前保障、事后救助的健康管理平臺(tái),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是輕松籌最重要的文化。輕松籌的大數(shù)據(jù)平臺(tái)是基于經(jīng)過時(shí)間驗(yàn)證的飛天大數(shù)據(jù)組件構(gòu)建的。在輕松籌大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系內(nèi),我們用到了MaxCompute、DataWorks、Hologres、Flink以及GDB、DataHub、PAI等各種成熟的阿里云技術(shù)組件。

MaxCompute主要解決我們大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的需求問題,DataWorks是解決數(shù)據(jù)的調(diào)度問題,Hologres是我們實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的核心組件,這個(gè)組件解決實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集以及交互式查詢問題。Flink是處理流數(shù)據(jù)的引擎,GDB是處理輕松籌復(fù)雜的圖數(shù)據(jù)的計(jì)算平臺(tái),DataHub是我們的數(shù)據(jù)的交互平臺(tái),PAI是用于我們深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的平臺(tái)。

我們結(jié)合輕松籌的特點(diǎn),構(gòu)建了輕松籌的數(shù)據(jù)中臺(tái),包括我們的離線數(shù)據(jù)倉庫,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫,以及online和offline的AI訓(xùn)練平臺(tái)。那么在這些基礎(chǔ)平臺(tái)之上,我們構(gòu)建了一些數(shù)據(jù)應(yīng)用的工具和系統(tǒng),包括實(shí)時(shí)的或者是T+1的BI報(bào)表,數(shù)據(jù)自由的探索和分析,用戶行為采集與分析,用戶畫像平臺(tái),以及我們一些自然語言處理和推薦服務(wù)的一些在線的和離線的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以及我們成百上千的標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)服務(wù),這些數(shù)據(jù)服務(wù)既包括T+1的,也包括實(shí)時(shí)的。在這些平臺(tái)之上的輕松籌的數(shù)據(jù)應(yīng)用,在大量的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中支持了我們的精細(xì)化運(yùn)營。

包括我們每天基于大數(shù)據(jù)會(huì)生成我們的電銷線索,我們利用算法模型以及人工策略去優(yōu)化我們的微信推送,短信推送,提升ROI;也利用我們的推薦算法去優(yōu)化廣告流量,提升點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率,以及成長(zhǎng)轉(zhuǎn)化率。同時(shí)我們利用一些NLP以及推薦的算法去進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,防范來自外部客戶的欺詐和內(nèi)部員工的欺詐。另外大數(shù)據(jù)平臺(tái)也會(huì)應(yīng)用于各種各樣的運(yùn)營決策場(chǎng)景,以及管理決策場(chǎng)景。同時(shí)在我們的平臺(tái)上面也有大量的商業(yè)分析人員進(jìn)行靈活的數(shù)據(jù)分析,去發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值和機(jī)會(huì)。就到今天為止,我們輕松籌大數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)深入的和各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行了結(jié)合,我們輕松籌的數(shù)據(jù)體系在輕松籌發(fā)揮越來越大的價(jià)值。


為什么選擇飛天大數(shù)據(jù)平臺(tái)?從輕松籌的實(shí)踐角度去思考,飛天大數(shù)據(jù)平臺(tái)是一種低成本的、高效率的全域數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施。以飛天平臺(tái)最核心的幾個(gè)產(chǎn)品為例,比如MaxCompute。MaxCompute是一個(gè)最具成本效益的全域的全歷史周期的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)算平臺(tái),它支持從TB級(jí)到PB級(jí)數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng),不存在架構(gòu)上的瓶頸,支持基于海量數(shù)據(jù)復(fù)雜運(yùn)算邏輯的數(shù)據(jù)分析,而且成熟度比較高,具有良好的配套設(shè)施和兼容性。

另外Hologres支持低延時(shí)的交互式數(shù)據(jù)查詢,是實(shí)時(shí)數(shù)倉的最佳技術(shù)組件,可以與MaxCompute無縫結(jié)合,支持nearline和offline的數(shù)據(jù)組合應(yīng)用,并且可以與Flink結(jié)合,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)抽取加載和轉(zhuǎn)換,并且可彈性擴(kuò)展。而GraphCompute是支持百億節(jié)點(diǎn)千億邊規(guī)模的超大圖存儲(chǔ),適用于關(guān)系圖數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)和計(jì)算,為圖計(jì)算提供了一個(gè)低成本可擴(kuò)展的高效的計(jì)算平臺(tái),PAI是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練平臺(tái),提供了按需付費(fèi)、彈性擴(kuò)展的gpu,相比較于獨(dú)立gpu的服務(wù)器具有成本優(yōu)勢(shì),為復(fù)雜的模型訓(xùn)練提供了充足的算力資源。這就是我們選擇飛天平臺(tái)作為我們大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施,構(gòu)建我們輕松籌的大數(shù)據(jù)體系的原因。


數(shù)據(jù)化運(yùn)營是構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán),利用數(shù)據(jù)和算力持續(xù)改進(jìn)的過程。數(shù)據(jù)化運(yùn)營不是一個(gè)靜態(tài)的過程,而是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程。我們通過構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán),利用數(shù)據(jù)和算力,持續(xù)改進(jìn)我們的運(yùn)營效率。在輕松籌的數(shù)據(jù)化運(yùn)營體系里面,我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)處于核心的位置。

一方面大數(shù)據(jù)平臺(tái)讓我們可以從所有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)去抽取用戶數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、合約數(shù)據(jù)、項(xiàng)目數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù);同時(shí)在我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)上面,我們所有的運(yùn)營人員可以進(jìn)行運(yùn)營活動(dòng)的創(chuàng)意分析、設(shè)計(jì)執(zhí)行以及評(píng)估,并形成我們的人工策略和算法策略。這些人工策略和算法策略,使我們可以通過各種各樣的客戶接觸渠道,進(jìn)行用戶觸達(dá)。

同時(shí)另一方面我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)也會(huì)采集我們所有的運(yùn)營活動(dòng)的過程數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)以及用戶反饋數(shù)據(jù),我們利用這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行運(yùn)營活動(dòng)的評(píng)價(jià),并且對(duì)運(yùn)營活動(dòng)進(jìn)行持續(xù)的改進(jìn)和優(yōu)化,所以說我們利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán),同時(shí)也構(gòu)建運(yùn)營閉環(huán),通過運(yùn)營閉環(huán)實(shí)現(xiàn)我們數(shù)據(jù)化運(yùn)營的運(yùn)營策略的持續(xù)改進(jìn)。在這個(gè)過程中,我們實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營,數(shù)據(jù)、算力和算法是最核心的三個(gè)要素。其中的算力我們主要是依賴于阿里的飛天大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案。


從輕松籌的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)角度來看,輕松籌在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上有兩個(gè)大的場(chǎng)景,一個(gè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營,另外一個(gè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理。我們希望把有限的人力和物力聚焦于我們數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值,而不是聚焦于底層平臺(tái)的建設(shè)和運(yùn)維。那么飛天數(shù)據(jù)平臺(tái)降低了我們輕松籌大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)和運(yùn)維的復(fù)雜性,讓我們的人力和物力聚焦于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值。在任何一家企業(yè)里,所有人都認(rèn)為數(shù)據(jù)是有價(jià)值的,但是能夠讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值,在任何企業(yè)都不是一個(gè)簡(jiǎn)單的事情。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值,從數(shù)據(jù)的角度來看,我們只是要做到下面5件事情:第一件事是基礎(chǔ)中臺(tái)能力建設(shè),第二件事是構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán),第三件事是數(shù)據(jù)產(chǎn)品和工具化,第4件事是指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)治理,第5件事才是我們把數(shù)據(jù)聚焦于數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。而這里面的任何一件事情都不是簡(jiǎn)單的容易實(shí)現(xiàn)的。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營的角度來看,我們首先要把運(yùn)營目標(biāo)數(shù)據(jù)化,其次運(yùn)營過程數(shù)據(jù)化,然后我們需要把運(yùn)營數(shù)據(jù)形成閉環(huán),運(yùn)營策略數(shù)據(jù)化以及運(yùn)營的智能化。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理的角度來看,我們需要把管理目標(biāo)指標(biāo)化,管理目標(biāo)的跟蹤和預(yù)警,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)支持管理決策,數(shù)據(jù)支持問題的快速定位和解決,數(shù)據(jù)支持機(jī)會(huì)的發(fā)現(xiàn)。所以說整個(gè)聚焦于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值這個(gè)場(chǎng)景和目標(biāo)來說,我們有大量的工作要做,那么我們希望把一些基礎(chǔ)平臺(tái)基礎(chǔ)能力的建設(shè)和運(yùn)維的工作讓阿里云來承擔(dān),而輕松籌主要聚焦于我們的數(shù)據(jù)應(yīng)用,數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)造。


通過智能化手段為用戶和企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值,這是任何數(shù)據(jù)平臺(tái)或者任何注重?cái)?shù)據(jù)的企業(yè)發(fā)展的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè),我們會(huì)積累大量的運(yùn)營案例,我們會(huì)記錄千百萬用戶的選擇,這些所有的選擇都隱藏在數(shù)據(jù)中,挖掘這些數(shù)據(jù)的價(jià)值,即對(duì)企業(yè)有價(jià)值,又對(duì)用戶有價(jià)值。

我們整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)體系的建設(shè)分為三個(gè)階段:
第一個(gè)階段是數(shù)據(jù)的原始積累階段,我們盡可能詳盡的全面的收集數(shù)據(jù)并保存歷史。這段時(shí)間我們對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)有比較大的需求。
第二個(gè)階段是我們?nèi)斯げ呗栽囼?yàn)階段,反復(fù)的定義策略,細(xì)分客戶并付諸執(zhí)行,觀察效果持續(xù)改進(jìn),同時(shí)積累數(shù)據(jù)。這個(gè)階段我們對(duì)平臺(tái)的計(jì)算能力有很高的要求。
第三階段是我們通過機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法,挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),這些知識(shí)有可能來自于運(yùn)營人員,也可能來自于用戶,我們最終是要實(shí)現(xiàn)如下的目標(biāo):在合適的時(shí)間把合適的產(chǎn)品推薦給合適的用戶。在這個(gè)階段我們對(duì)我們的復(fù)雜的計(jì)算能力有很高的要求,這個(gè)時(shí)候PAI會(huì)進(jìn)入我們的視野。


今天在輕松籌的大數(shù)據(jù)中臺(tái)上支撐了豐富的運(yùn)營活動(dòng),那么從全公司來看,我們?nèi)緩母吖艿綀?zhí)行層,經(jīng)一半的員工每天都會(huì)通過數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的看板了解公司的運(yùn)營狀況,每天在平臺(tái)上會(huì)計(jì)算1000+的各類標(biāo)簽,提供毫秒級(jí)的標(biāo)簽服務(wù),以及基于標(biāo)簽組合的選人服務(wù)。每日有千萬+的基于算法評(píng)分或者人工細(xì)分的客戶精準(zhǔn)推送,每天會(huì)生成近百萬的電銷線索,每日有千萬+的人群定向或者算法推薦支持我們的投放,我們要求的響應(yīng)時(shí)間都是小于50毫秒,每日通過AI審核1000+的大病籌款項(xiàng)目,包括數(shù)千+的文本資料和數(shù)萬+的圖片資料,防范我們的客戶欺詐。每日有50多位我們的高級(jí)分析用戶,通過各種工具執(zhí)行數(shù)千次的數(shù)據(jù)探索與分析。我們有數(shù)億節(jié)點(diǎn),幾十億條邊的關(guān)系數(shù)據(jù)運(yùn)行在阿里云的圖數(shù)據(jù)庫上,支持風(fēng)控和運(yùn)營,每日在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上運(yùn)行有6000+的作業(yè)。另外我們利用阿里的gpu資源訓(xùn)練幾十個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型,優(yōu)化推送、成單轉(zhuǎn)化、信息流推薦等場(chǎng)景的轉(zhuǎn)化率。

謝謝大家!

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總結(jié)

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