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這是彭文華的第104篇原創(chuàng)

今天帶大家去看看字節(jié)跳動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)羅哲大佬的分享會(huì)。按照慣例，先放大佬介紹鎮(zhèn)樓！

話不多說(shuō)，直接上干貨~~~先放個(gè)目錄了解一下大佬的思路。

字節(jié)目前也處于數(shù)據(jù)平臺(tái)向數(shù)據(jù)中臺(tái)進(jìn)軍的道路上，并且已經(jīng)有一些成績(jī)了。

在18年的時(shí)候，字節(jié)的數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)構(gòu)建的比較完善了。其建設(shè)內(nèi)容已經(jīng)完全覆蓋核心業(yè)務(wù)。這個(gè)不用過(guò)多解釋哈，字節(jié)就是靠推薦吃飯的，這數(shù)據(jù)能力自然沒(méi)的說(shuō)。

所以在19年的時(shí)候，數(shù)據(jù)平臺(tái)基本需求的建設(shè)基本就不是重點(diǎn)了，開始往用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)賦能方向探索，并且啟動(dòng)數(shù)據(jù)治理體系的建設(shè)。我理解，字節(jié)的數(shù)據(jù)治理肯定是一直在做的，因?yàn)檫@是根基??！只不過(guò)19年才系統(tǒng)化、體系化的建立數(shù)據(jù)治理體系了。

20年的時(shí)候，開始思考商業(yè)化，并且開始追求中臺(tái)服務(wù)化了。

其實(shí)絕大多數(shù)公司基本都是這個(gè)套路哈，先滿足內(nèi)部核心業(yè)務(wù)需求；然后再服務(wù)好外部客戶，同時(shí)練好內(nèi)功，搞好數(shù)據(jù)治理工作；然后再去追求商業(yè)化，產(chǎn)出更多商業(yè)價(jià)值。

這里也給各位中臺(tái)負(fù)責(zé)人參考一下，這個(gè)是字節(jié)跳動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)。這是國(guó)內(nèi)最頂尖公司，以數(shù)據(jù)、算法起家的公司，都是這個(gè)套路，一步一個(gè)腳印。所以那些宣稱買個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品、半年就能搭起來(lái)的人，你們就能知道是啥情況了哈。如果老板這么說(shuō)，咱就可以抬出各種例子來(lái)跟他擺事實(shí)，講道理，要不然后患無(wú)窮啊

俗話說(shuō)，端多大碗，就吃多大飯。字節(jié)的數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)趨于完善的情況下，自然就需要考慮數(shù)據(jù)平臺(tái)的局限性，以及后續(xù)的發(fā)展。

數(shù)據(jù)平臺(tái)最大的問(wèn)題在于價(jià)值的有限釋放，具體體現(xiàn)在兩方面：

羅哲大佬的這張圖真的很有意思。

在公司野蠻生長(zhǎng)的時(shí)期，大多數(shù)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)都自己養(yǎng)著幾個(gè)數(shù)據(jù)分析師。但是玩著玩著就玩脫了，因?yàn)椴煌恼Z(yǔ)言就出現(xiàn)了，各個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)自說(shuō)自話，一問(wèn)形式一片大好，最終結(jié)果卻慘不忍睹。這時(shí)候數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)就成了業(yè)務(wù)的發(fā)言人。

于是公司就要建數(shù)據(jù)平臺(tái)，將所有數(shù)據(jù)相關(guān)人員聚攏在一起，統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一平臺(tái)，避免重復(fù)造輪子。這時(shí)候會(huì)造成非常多的業(yè)務(wù)線的阻礙和壓力，如果不是一個(gè)強(qiáng)力的數(shù)據(jù)leader和無(wú)條件信任的CEO，這個(gè)項(xiàng)目基本就黃了。

在中臺(tái)建立之后，數(shù)據(jù)可以服務(wù)化，數(shù)據(jù)人員又可以下放到業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，深入業(yè)務(wù)，以業(yè)務(wù)目標(biāo)為導(dǎo)向，幫助賦能業(yè)務(wù)線。

阿里的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)之前也這么玩過(guò)。車品覺大佬就曾經(jīng)這么組織過(guò)，先聚攏，再打散，一收一放，都是渾厚的內(nèi)功?。?/span>

羅哲大佬的思路也是一樣的，在這個(gè)階段，啟動(dòng)數(shù)據(jù)BP，到業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)中去，向下兼容底層數(shù)據(jù)各項(xiàng)能力，組織業(yè)務(wù)場(chǎng)景，向上對(duì)業(yè)務(wù)前臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、職能中臺(tái)和技術(shù)中臺(tái)輸出解決方案。

從技術(shù)層面基本上也就這幾個(gè)方面，做好數(shù)據(jù)生產(chǎn)，建好數(shù)據(jù)產(chǎn)品，治理和運(yùn)營(yíng)好這些數(shù)據(jù)。

但是最后一點(diǎn)比較有意思：對(duì)服務(wù)進(jìn)行量化。

很多同學(xué)也在問(wèn)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的OKR/KPI該怎么設(shè)？羅哲大佬給了一個(gè)參考：

服務(wù)提供價(jià)值度的量化就用訪問(wèn)覆蓋度和訪問(wèn)量。這個(gè)用來(lái)量化團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)。通過(guò)解析adhoc的查詢流量，如果該查詢落在數(shù)倉(cāng)的那一層，則說(shuō)明該層已經(jīng)覆蓋這個(gè)需求。然后把所有數(shù)據(jù)匯聚計(jì)算一下占比，就能得出數(shù)倉(cāng)各層的查詢需求覆蓋度。要是所有數(shù)據(jù)都直接擊穿數(shù)倉(cāng)，查詢ODS層，那就等于你這上面建的都白建了啊。

服務(wù)滿意度的量化通過(guò)各業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的問(wèn)卷調(diào)查來(lái)實(shí)現(xiàn)，主要調(diào)研范圍有數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)產(chǎn)品/工具、OnCall服務(wù)（沒(méi)細(xì)講，應(yīng)該是一次電話解決的意思）和需要提升的點(diǎn)。

那如何達(dá)到這個(gè)目標(biāo)呢？自然是通過(guò)組織的力量。有個(gè)笑話說(shuō)3000塊錢月薪的人在思考世界格局，百萬(wàn)年薪的人在思考如何優(yōu)化組織。你品，你細(xì)品~~~

這張片子里充滿了工程學(xué)思維的味道，非常務(wù)實(shí)，完全是錘子釘釘子的邏輯。

人力資源和機(jī)器資源的協(xié)調(diào)、組織和平臺(tái)的聯(lián)動(dòng)、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的點(diǎn)對(duì)相應(yīng)、通用場(chǎng)景的工程能力抽象，這要是給HR部門，非得瘋了不可，太干巴。咱技術(shù)人就是這么樸實(shí)無(wú)華，直擊要害，就是要解決問(wèn)題。

這個(gè)圖很關(guān)鍵，但是PPT地方小，不是很好排版，我給你轉(zhuǎn)化一下。

最下面是數(shù)據(jù)平臺(tái)的工作，搞定各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和各種畫像。

然后就是實(shí)時(shí)和離線數(shù)倉(cāng)，通過(guò)Cube注冊(cè)和發(fā)布之后，在指標(biāo)平臺(tái)對(duì)各種指標(biāo)進(jìn)行管理等操作，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

另外這里也做了數(shù)據(jù)血緣的管理，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行向上追溯和向下影響分析。

再往上應(yīng)該就是數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)化的核心--MFS，為C/B端提供指標(biāo)查詢服務(wù)。這里同時(shí)還用了微服務(wù)的理念，做了服務(wù)的監(jiān)控、服務(wù)發(fā)現(xiàn)/注冊(cè)、服務(wù)熔斷/降級(jí)。這也能理解，字節(jié)的流量太大了，對(duì)于C/B端的應(yīng)用，必須要高度重視，要不就鬧笑話了。很多廠子里也這么玩，多一層解耦，下面應(yīng)對(duì)的會(huì)更從容一些。

再往上就是各種數(shù)據(jù)應(yīng)用了，A/B Test、BI平臺(tái)、C/B端應(yīng)用等。

這是數(shù)據(jù)架構(gòu)，典型的Lambda架構(gòu)。離線Spark，實(shí)時(shí)Flink。最后匯聚到各種存儲(chǔ)，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

羅哲大佬還特意提到了微批計(jì)算，他們用的是hudi搭建的，對(duì)于一些介于實(shí)時(shí)和T+1之間的數(shù)據(jù)場(chǎng)景（主要是近實(shí)時(shí)場(chǎng)景），就可以用這套架構(gòu)了。

最上面的Binlog是數(shù)據(jù)源，通過(guò)三條線往下游走，跟上面的圖對(duì)應(yīng)。最左邊的一條線是通過(guò)DTS（數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)）扔到Hive中，按天匯總后還是扔到Hive的離線數(shù)倉(cāng)里，對(duì)外提供離線數(shù)據(jù)服務(wù)。

中間一條線是通過(guò)Flink 扔到Hudi中，加上離線數(shù)倉(cāng)中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，組成了準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖，通過(guò)增量的方式扔到Hive中，對(duì)外提供近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)服務(wù)。

最右邊一條直接走Flink之后，進(jìn)行維度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，到Spark/ Presto中匯聚，對(duì)外提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)。

然后就是B端和C端的應(yīng)用場(chǎng)景展示：

從羅哲大佬現(xiàn)場(chǎng)的講解和這張圖上可以看出，未來(lái)發(fā)展的重心還是如何讓數(shù)據(jù)使用、探查的場(chǎng)景變得越來(lái)越易用。如果是換一家公司，可能會(huì)說(shuō)怎么挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，但是字節(jié)的整個(gè)帝國(guó)都是建立在數(shù)據(jù)和算法基礎(chǔ)上的，再?gòu)?qiáng)調(diào)這個(gè)也沒(méi)啥太大的新意了吧。

原有的MFS、指標(biāo)和血緣，都是為了更好的適應(yīng)和滿足“字段-->指標(biāo)--應(yīng)用”的場(chǎng)景。

但是之后會(huì)往知識(shí)模型的方向進(jìn)行探索，繪制數(shù)據(jù)地圖、建立數(shù)倉(cāng)白皮書、答疑知識(shí)庫(kù)等，讓業(yè)務(wù)方更容易，也更簡(jiǎn)單的使用數(shù)據(jù)，提升創(chuàng)富效率。

羅哲大佬現(xiàn)場(chǎng)也透露，會(huì)進(jìn)行kappa架構(gòu)的探索。但不會(huì)搞一刀切，只是選擇合適的場(chǎng)景進(jìn)行建設(shè)。所以可以預(yù)見的是，字節(jié)數(shù)據(jù)架構(gòu)中，Lambda和Kappa架構(gòu)應(yīng)該是共存的狀態(tài)。

后臺(tái)回復(fù)“字節(jié)跳動(dòng)”獲取羅哲大佬分享的“字節(jié)跳動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)化的發(fā)展和實(shí)踐”PPT。

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