对很多技术团队来说,在搭建智能数据架构的过程中,或多或少会遇到一些疑惑和挑战,经过多次实践后,有些团队已经破除疑惑,成功探索出一条搭建智能数据架构之路,那么他们是如何实现这一技术的呢?在近日的个推技术沙龙成都站,几位架构大师在现场开启了数据技术的“脑暴时间”。



诺基亚网络成都研发中心研发经理

刘朋 《数据增长时代的研发管理》


企业在应对数据增长带来的巨大挑战时,需要在研发和管理方面做好充足准备。


研发方面,提升数据存储的扩展性;管理方面,除了增加对人和设备的管理外,要努力打造一支具有数据驱动型领导力的团队,让团队中的决策以数据为依据,同时创造出以数据为核心的文化氛围。


大数据时代,想要成为一名数据驱动型领导(Data-Driver Leader),需要具备三大招式。


第一招:关注研发团队的经济效益数据(Take an Economic View)

研发团队不仅是成本中心,他们也具有创造经济效益的能力,作为一名数据驱动型领导,在日常工作中要关注相关技术实践能否为公司带来经济利益。


第二招:让团队数据可视化(Transparency)

在一支研发团队中,部门领导需要将数据可视化,让团队中的每个人都对核心数据有所了解,这样一来,当问题出现时,每个人都有能力去解决。


第三招:基于数据,及时快速反馈(Fast Feedback)

在团队运行过程中,作为领导者,不仅要制定好相应规划,同时要不断分析数据查找问题,并基于数据以及KPI给成员提供反馈。


虽然数据驱动型领导在推动公司决策方面具有重要作用,但随着公司人员的扩充,部门墙和局部优化(Sub-optimization)越来越明显,此时需要打破部门墙,让各个部门和团队都能围绕一个共同的目标进行协作,以达到效益最大化的目标。


个推大数据架构师

袁凯 《机器学习平台建设与实践》




机器学习工作的常规流程:运营者首先要将商业问题转化为机器学习能够解决的问题,然后再进行数据收集以及清洗和聚合的工作,接下来开启数据探索和特征工程,经过上述步骤,便能得到事物预测所需要的全部因素,此时,运营者可以选用不同的算法,并将算法进行训练,得到相应的应用模型。最后,运营者还需要利用真实的数据进行验证,确保模型的可行性。


机器学习作为一门多领域交叉学科,是解决许多实际问题的有效工具。个推通过机器学习,构建了独有的冷、热、温标签,用以分析不同群体的基础属性和行为特征,描绘用户的精准画像,最终运用于智能推送和精准营销。


想要完成机器学习平台的建设,需要注意三大要点:

1.只有端到端的平台建设才会真正产生价值,同时,特征工程的数据和代码沉淀需要共享运营。

2.从成效出发,聚焦痛点,不要盲目跟随行业,做好系统和培训的一体化。

3.谨慎引入新技术栈。


为了避免机器学习平台建设中出现的常见问题,个推的建模平台会提供相应的IDE以及呈现相应特征的管理系统,同时还能提供标准化的ID匹配服务和数据抽取服务,减少工程师的重复工作。此外,个推提供的打包部署服务和后续监控服务,也能够帮助企业保证平台的顺利运行。


聚美优品大数据高级工程师

贺鹏《大数据3.0流计算与智能决策》




大数据3.0时期,Hadoop第一代、Spark内存计算第二代,早期流计算以及人工智能流计算同时并存。


早期流计算具有强一致性、数据乱序与延迟等五大困难点,Flink的出现,有效解决了这些难题,同时Flink还兼具了可以实时增量计算、SQL支持以及CEP支持等六大优点。


流计算发展至今,已经具备了CEP这一强大功能,这也是支撑流计算智能化的关键因素所在。现实生活中,很多复杂的场景无法通过显式规则来进行判断(传统编程为规则编程、指令编程以及if else编程),比如你无法用if else写出如何判断哪一张图片是树叶,你无法用有限的规则写出如何判断数据流中哪些是人为操作、哪些是机器人刷单,此时需要用机器学习模型来检测和匹配,同时需要ML和流计算相结合使用。


通常情况下, ML模型主流场景有分类和回归两大场景,他们可以检查抽象中无状态 f = fx(x1,x2 ..)无状态模型(有状态的模型典型代表rnn),而在SQL语义中 UDF刚好与之对应(无状态),需要把模型放入流处理系统中,也就是将tensorflow `PB` model模型注册为udf,完成上述步骤后,数据流会进入ML检测阶段。


使用流计算相关功能时,需要强大的平台予以支持,以便在上面实施SQL开发、授权等操作。