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数据处理技术如何令企业“蜕变” |MobData

数据处理技术如何令企业“蜕变” |MobData

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2018-05-25

MobData

Xtecher特稿作者

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2018年5月18日,WOT2018全球软件及运维技术峰会在北京盛大开幕,60位大咖讲师齐聚一堂,以“七年一剑、华丽蜕变”为主题,对近几年国内运维技术的蜕变与成长进行深度解析,传播IT技术在企业中的最佳实践经验。


MobData作为全球领先第三方全景数据服务平台,无论是数据实力,还是数据处理技术都是行业中的佼佼者,不仅受邀出席本次大会,MobData技术副总监——林荣波还在大会中发表题为“数据工厂架构升级”的精彩演讲,围绕数据工厂的概念、目前存在的痛点以及实现结构升级的路径等议题展开了深入浅出的探讨。



那么,数据工厂究竟是什么,它对大数据行业,又意味着什么?


其实,从数据到数据应用成果,在本质上与制造业的生产流程无异,关键在于数据的生产方式,这便是数据工厂的意义。


数据生产方式历经多个形态,比如“手工作坊型”、“固定流水线型”。目前,很大一部分的数据公司仍然在以“出具报告”的形式提供产品服务。在这些公司内部,普遍存在着算法模型较少、数据量不足、数据维度窄、实时更新差的不足。



而MobData在数据工厂的构成以及运作方面,有着全球领先的技术实力,和丰富的实战经验。林荣波先生在WOT大会上,从数据源、数据关系以及商业化产品产出效能这三大领域,阐述数据工厂的运作模式,以及结构升级对原有问题的优化和解决方案,为到场嘉宾展现出数据工厂真正的魅力。



早在2012年,MobData前身掌淘科技就已经开始研发SDK产品。经历6年的发展和积累,相继推出的13款SDK产品,涵盖了第三方登录、分享、短信验证、消息推送、手游录像、用户系统、数据API等全方面的SDK需求,帮助开发者降低开发成本,提升集成效率,打造完善的数据统计后台,累计5年无重大事故。



有了品类丰富且多样化的SDK产品,也造就了MobData国际领先的数据实力,现今数据源已覆盖国内84亿的移动设备,产品服务于26万+的开发者,月活超过9.5亿,SDK下载量突破330万次。


在丰富自有数据的同时,MobData还细致讲解了“私有云+公有云”、“智能DNS+本地服务干预“等方法,为在场嘉宾阐述,如何构建出一个更加全面的数据采集模式。



Mob 技术架构2.0


而谈到数据关系,林荣波用了一个非常恰当的比喻,“数据即血液”


首先,一个完整的数据工厂,要注重对数据“血缘关系”的梳理,结合“表定义规划化”、“文档规范”和“工作流”三大手段加以实现。第二,要注重数据“血常规“检验。通过QC系统,监控数据流健康状态,完成容错处理。



如此一来,在“血液特性”的作用下,在数据工厂中可以有效地保证自有数据、外部数据和非直接数据能够无缝拼接,形成多维度数据集,提高数据质量,更利于最终现实场景的数据应用。而数据的“血检”过程,不仅需要数据专家为数据挖掘、清洗、加工以及接口服务提供支持,还需要把数据模型生产线化,搭建出实验室性质的数据分析环境,利用数据不断进行交叉检验。


在解决了数据源和数据关系等技术逻辑问题的基础上,提升商业化产品产出效能的解决思路自然浮出水面。基于强大的数据工厂架构,结合全球最前沿的数据应用技术,MobData可以为企业提供一站式的大数据解决方案,旨在帮助企业的数据商业化应用。


不仅如此,MobData聚焦于行业、根植于场景、深度融合数据,创新推出了打破常规的【全景“大”数据+场景“小”数据】的服务战略,将广袤大数据 整合、筛选、分析,形成行业“小”数据和职能“小”数据,助力垂直行业 营销推广、市场分析、管理决策、运营辅助、内部优化,在真实场景中挖掘数据商业价值。



未来,智能数据工厂将不会是一种固有形态,而是一个不断根据数据自动变化的超级生;不是依靠产品经理推动,而是依靠数据专家和业务专家来推动,让市场的需求自然暴露,然后为市场生产更具开创性的应用。而MobData将从更深层次帮助企业完成数据工厂的完善,并且以开放的胸怀分享自身经验与技术。比如在5月26号即将召开的【数博会】当中,MobData会以参展商的身份参与其中,为全球的”数据“同仁们展现,MobData是如何帮助企业在”小数据“中,洞察大市场,预见大未来,开启行业数据新时代。


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