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(yíng)。數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐了輕松籌豐富的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，通過(guò)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(yíng)。數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐了輕松籌豐富的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，通過(guò)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(guò)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(wèn)題，DataWorks是解決數(shù)據(jù)的調(diào)度問(wèn)題，Hologres是我們實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wèn)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(cāng)庫(kù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，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(huà)像平臺(tái)，以及我們一些自然語(yǔ)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(yíng)。

包括我們每天基于大數(shù)據(jù)會(huì)生成我們的電銷(xiāo)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(lái)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(yíng)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(lái)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(cāng)的最佳技術(shù)組件，可以與MaxCompute無(wú)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(kù)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(yíng)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(guò)程。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)不是一個(gè)靜態(tài)的過(guò)程，而是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程。我們通過(guò)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(yíng)效率。在輕松籌的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)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(yíng)人員可以進(jìn)行運(yùn)營(yíng)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(guò)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(yíng)活動(dòng)的過(guò)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(lái)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的評(píng)價(jià)，并且對(duì)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行持續(xù)的改進(jìn)和優(yōu)化，所以說(shuō)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(yíng)閉環(huán)，通過(guò)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)實(shí)現(xiàn)我們數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的運(yùn)營(yíng)策略的持續(xù)改進(jìn)。在這個(gè)過(guò)程中，我們實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，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(lái)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(yíng)，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(lái)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(yíng)的角度來(lái)看，我們首先要把運(yùn)營(yíng)目標(biāo)數(shù)據(jù)化，其次運(yùn)營(yíng)過(guò)程數(shù)據(jù)化，然后我們需要把運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)形成閉環(huán)，運(yùn)營(yíng)策略數(shù)據(jù)化以及運(yùn)營(yíng)的智能化。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理的角度來(lái)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(wèn)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(shuō)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(lái)說(shuō)，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(lái)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(guò)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(yíng)案例，我們會(huì)記錄千百萬(wàn)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(guò)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(lái)自于運(yùn)營(yíng)人員，也可能來(lái)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(yíng)活動(dòng)，那么從全公司來(lái)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(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的看板了解公司的運(yùn)營(yíng)狀況，每天在平臺(tái)上會(huì)計(jì)算1000+的各類(lèi)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(wàn)+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(wàn)的電銷(xiāo)線索，每日有千萬(wàn)+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(guò)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(wàn)+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(guò)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(kù)上，支持風(fēng)控和運(yùn)營(yíng)，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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