滴滴为啥值3600亿？看它的数据中台就知道了

前年阿里开始讲数据中台营业，客岁以来这个观念很火直到最近。我在阿里待了 10 年的时刻，也参加了中台建树，本日想跟各人分享一下背后的逻辑，尚有我在滴滴的实践，以及中台本质的题目是什么。

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本文首要环绕如下几个部门睁开：

滴滴数据中台成长

滴滴精益数据打点系统

滴滴数据体系构成

中台是买不来的

任何一此中台，不管是技能中台、AI 中台，本质上为了更好支撑营业，让营业可以或许更好的去把用户代价做出来。

从技能角度来讲缔造代价的焦点就是两点：

担保不变且一连的研发出产，一连输出既有代价。

在出产进程中去找到可以改造的处所，找到新的创新点，缔造更大的新代价。

滴滴数据中台成长

看几组数据，这几组数据看起来挺大的，但目标不是为了吹牛逼，目标是为了讲这个对象。

着实滴滴也好，阿里巴巴也好，这些大公司数据都经验了四个阶段，每个阶段有差异的挑衅，信托在座的同窗差异公司也处于差异的阶段，可能说有也许也走到了这四个阶段的下一次轮回。

营业成长驱动数据进化

①营业信息化

着实滴滴很荣幸，正好遇上了移动互联网那一波，把小我私人的位置信息举办信息化了，同时智妙手机价值急剧降落，从四五千到几百块钱，任何一个群体都能买到智妙手机，最大的焦点厘革是什么?

你的位置与状态随时随地都在线，这就是完成了第一个焦点营业的信息化，滴滴遇上了这波一飞冲天。

②信息数据化

第二波当营业构建起来各个处全部数据被记录下来，假如 10 多年前有同窗在做数据，其时必定会去跟 DBA 吵，你这个数据量太大了，DBA 必定会说：你删数据吧。

由于早年许多的数据是存在数据库内里的，而从 2006 年开始从记录事宜自己到记录进程。

这个背后的焦点是什么?背后是逻辑范式的变革，由于有了互联网。互联网之前全部的交换、互动着实是中心节点下面有许多末节点单独跟他雷同。

好比说我去和银行办营业，我去打电话给某一小我私人都是这样子的，最多一对 N，相互之间是没有此外互动，去银行办各类营业，顾主间是没有互动的。

可是有了互联网之后，全部的节点之间是可以被连通的，全部的节点是可以被毗连的，全部的信息从记录的节点上酿成了这个信息是记录到边上，这种范式酿成了什么呢?

数据的量庞大膨胀，这个时辰面对最大的题目是算不动存不了，包罗我们在讲许多的及时计较也是一样的原理。

跟着我们的营业成长、人是必要及时举办反馈，那就意味着及时计较必要的计较手段和存储手段酿成更大的题目，当信息酿成数据化之后必然会有这样的环境。

当有更多的数据被记录下来的时辰，数据不再仅仅是 BI，意味着每小我私人开始去用数据，每小我私人用的数据很有也许本身发生的功效，同时是别人的输入。

这个时辰就意味着一张公司里的数据网开始在体例起来，可能说最简朴的数据链条在体例起来。

这个时辰会呈现许多扯皮的工作了，上游说本身办理本身题目，数据的题目是本身用的，为什么要给你用?

你依靠我的数据就依靠，出题目我不认真。被依靠许多上游说要改一个对象，下流说不能改，你改了，全部的代码也得改。

上游说不改怎么行呢，上面的营业要变。这个时辰数据用的越多，扯皮工作就越来越多，为什么会扯皮呢?

不是各人有什么题目，而是公司内里没稀有据的文化，我们焦点判定这件工作谁对谁错的代价观，背后独一判定尺度是什么呢?

许多公司是没有的，由于数据越多，发生出来的各类扯皮就呈现了。

③数据资产化

这样就到第三个阶段，每个处所都有大量的数据，每个营业都在斲丧大量的数据。

告白营业、运营、财政、此刻尚有越来越多的算法、人工智能，各个处所都在用数据，每个部分都稀有据，每个部分都有本身的数据团队，这个时辰开始烟囱林立。

有些时辰数据在一个处所用的好，也许在此外处所用的欠好。昔时在阿里的时辰，2012 年阁下的时辰最大的题目，怎么把斲丧者的数据买通。

由于差异的营业环节内里统一个斲丧者 ID 也许都纷歧样，到滴滴其后也面对同样的题目，快车、顺风车、出租车快速的成长，从来没有思量过数据买通题目。

每个部分都认为数据是本身的私产，我对这个数据质量担保只为本身认真。数据资产从公司角度来讲它是没有被盘货的，只在点上发生代价。

在滴滴我们是面对强禁锢的公司，也许在此外公司各人没有受到这么强的禁锢。

以是数据自己的安详合规对付我们讲长短常重要的工作，还好 2017 年插手到滴滴，对这件工作的重视水平较量高，第一个办理了隐私数据的处理赏罚，第二个数据分级管控，第三个数据的安详打标，尚有要害的权限打点。

最近我跑的公司也较量多，发明做一些互联网金融类的公司内部的数据都没有做权限打点，这长短常可怕的一件工作。

第三个必然得有对应的安详合规管控，这样公司才气走的持久，否则数据做的越大，很有也许就成为公司归零的大风险。

第三个是数据资产面对一个题目，也许这个资产在好久之前许多咨询公司会讲一个对象叫做数据管理。

包罗像最近的 G20 各个当局的领袖也提到这个题目，数据越来越重要，数据必要活动起来才气发生代价，假如不把它尺度化好，数据的代价是很难买通的。

可是我们可以发明许多的企业去做数据管理的时辰，这个项目都是无疾而终，可能做了项目很好，可是用着用着这个数据又不可了，不得不外一段时刻又提一个大项目劳民伤财去做这件工作，背后本质上的题目是什么呢?

为什么数据管理这件工作这么坚苦，投入这么大资金去做，可是产出却很少，并且数据是越治一会儿又难用了，能不能让这个数据越用越好用呢?我们发明背后照旧一些本质上的对象去用的。

我们都在讲用大数据去赋能别人，大数据去做告白，大数据去赋能 AI，让 AI 更高效办理各类题目。

但我们有没有想过我们用数据能管理本身自己呢?这也是我们其时的思索。

我们重要焦点题目在数据资产化这个阶段要办理两个题目：

数据质量紊乱的题目。

高投入低产出题目，我仿佛做了尺度化的工作，做了管理的工作，仿佛不太管用。

最后，当数据梳理通顺了，这个资产在公司内里活动起来，或许在 2018 年阁下滴滴全部的数据在内部都是开放的。

虽然是分品级的，必要走响应的合规申请流程，每一小我私人颠末响应的安详申请都能得到全部的数据，响应的合规数据都能做查询、说明，乃至做研发。

④资产变现化

这样的环境我们浸染到第四个阶段，怎么样把数据的代价最大化?怎么样变现?

此刻我们来看一下首要三个方面：

一个是赋强人，让数据的门槛降落，让每一小我私人都能把数据用起来，这是我们背后很是难的理念。

在座列位许多都在做各类百般数据产物，有的是面向于工程师，有的面向说明师，但我们但愿是整个数据平台系统能让公司全部的人在他必要的时辰把数据用起来，把数据做到布衣化。

第二个此刻越来越多体系应用是数据麋集型的，再往下一步走是数据智能化的，必要有算法、法则、数据来反馈这样的应用体系，数据必需把它处事化，去和前台的营业集成买通。

第三个滴滴是一个很是依靠数据的公司，后头我会讲为什么，绝大部门营业是靠算法往复驱动的。

以是算法必要的大量特性本质上就是来历于中台数据再次加工，怎么可以或许更好赋能 AI?这也是变现内里第三个困难。

（编辑：河北网）

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