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凯哥
数据和AI使能的数字化转型
史凯
实战案例例分享
关于我
数据精益创新体系
管理理创新不不确定性
数字化转型布道者,精益数据资产创新体系的提出者
超过15年企业战略咨询及架构实施经验,曾在IBM、埃森哲、
EMC服务于大型企业数字化转型架构咨询
为众多大型企业提供流程再造、IT规划、ERP系统实施、云计算、
大数据平台架构实施服务
ThoughtWorks中国区人工智能事业部总监
凯哥/史凯
⽬目录
1 从流程驱动到数据驱动的数字化转型
2 ThoughtWorks数据和AI使能数字化转型实践分享
3 精益数据资产创新体系(L-DAIM)
4 ⼀一个彩蛋
从流程定义的世界已经进⼊入到数据定义的世界
“
凯哥讲故事
kshi@thoughtworks.com 5
数字化时代的三个特点
信息透明 速度为王 边界消失
知识、经验、信息
不不再被垄断
快速连接
快速反馈
快速迭代
没有永远的护城河
能做的就是持续快速发展
kshi@thoughtworks.com 6
从流程驱动到数据驱动的数字化转型
建⽴立数据驱动的能⼒力力是企业数字化转型的核⼼心能⼒力力
⾏行行业边界消失,市场变化快,⽤用户需求复杂
定性,经验型传统数字化转型⽅方法已经不不⾜足以洞洞察和发现创新价值
所有的业务、流程、现象、体验,已经数据化
在数据中发现创新,优化流程,驱动运营,是最本质,最⾼高效,最实时的创新策略略
kshi@thoughtworks.com
流程驱动的
数字化转型
应⽤用驱动的
数字化转型
体验驱动的
数字化转型
数据驱动的
数字化转型
数字化转型已经进⼊入到数据驱动的新阶段
凯哥讲故事
kshi@thoughtworks.com 8
从流程驱动到数据驱动的数字化转型
数据驱动创新的挑战
数据获取 数据治理理 数据分析 业务创新 数据服务 数据⽣生态
全⾯面⾼高质量量实时
采集价值数据
跨越数据孤岛
数据开放共享
数据资产的管理理
⾼高性能处理理
多样化海海量量数据
治理理企业数据质量量
数据安全挑战
多源数据分析
多种数据分析技术
智能技术的应⽤用
实时/协作数据分析架构
数据创新的不不确定性
创新价值优先级
数据创新可⾏行行性验证
数据中台构建
数据服务构建
数据服务消费治理理
打造企业数据⽣生态
数据资产变现
数据服务的分享交易易
如何在海海量量的数据中快速发现业务价值点,并通过⼤大数据、智能技术进⾏行行实验,验证价值,变成
产品和服务,是数据驱动的创新和运营的关键挑战
传统的数据治理理、数据仓库实施⽅方法论⽆无法满⾜足业务的快速变化需求
kshi@thoughtworks.com
kshi@thoughtworks.com 9
从流程驱动到数据驱动的数字化转型
企业需要构建四⼤大能⼒力力,⽤用数据和AI使能业务转型
采集汇聚,存储治理理
企业数据资产治理理,数据处理理,
数据分析,⼈人⼯工智能能⼒力力
打造数据⾃自服务体系
制定数据战略略,打造数据中台,持续数据创新,构建智能应⽤用四个⽅方⾯面的能⼒力力,应对数据驱动创新的挑战
制定企业的精益数据战略略
包括数据治理理体系,数据
平台架构,建⽴立数据思维
打造数据创新实验室
业务出发,价值导向
利利⽤用智能算法,结合企业数据
为业务场景创新赋能
在数据中台基础上
持续分析和运营数据
建⽴立持续的创新能⼒力力
创新战略略 数据中台 智能场景 数据运营
定⽅方向 建能⼒力力 快落地 运营
10
THOUGHTWORKS数据和智能使能团队服务介绍
推荐引擎
精准营销
图像处理理
⾃自然语⾔言处理理
智能应⽤用交付
Data Discovery
Data Inception
智能创新战略略咨询
商业智能服务
数据可视化
⽤用户画像
预测与规范性分析
数据分析运营服务
数据API构建
数据架构能⼒力力
数据处理理能⼒力力
数据管理理能⼒力力
数据中台交付
Lean Data
Governance
Stream Data Processing Platform
流式⼤大数据处理理平台敏敏捷数据战略略咨询
某全球顶级能源客户
凯哥定位到正确的场景,就成功了了⼀一半
凯哥讲故事
kshi@thoughtworks.com 14
构建数据持续创新实验室
X-DATALAB
X-DATALab
kshi@thoughtworks.com 15
DATA DISCOVERY帮⽤用户定位价值点,勾勒勒蓝图规划
最重要的是快速应对,⽽而不不是消除不不确定性
构建企业的数据中台能⼒力力
典型数据中台案例例
传统数据仓库现代化
Data Warehouse Modernization
18
企业数据平台架构实践分享
项⽬目简介
项⽬目背景 项⽬目痛点 项⽬目期望
•已经存在⼀一套数据仓库系统
•项⽬目涉及的业务系统横跨多
个部⻔门
•数据源都为结构化数据
•数据量量⼤大,任意数据源数据
量量均在TB+
•现有数据仓库响应周期太
⻓长,甚⾄至⽆无法输出结果
•业务系统和数据平台之间
相互隔离
•缺乏灵活的分析⼯工具
•部分业务逻辑过于复杂,
现有数据仓库⽆无法⽀支撑
•满⾜足现有数据仓库的需求
•⽀支持灵活⾃自定义的报表⽣生
成⽅方式
•⽀支持海海量量数据的全⽂文检索
•⽀支持海海量量数据的计算
外呼模型创建⼯工具
开源⼯工具(H2O&Spark R)
闭源⼯工具
(SPSS)
前台服务
19
企业数据平台架构实践分享
技术架构
分布式数据库
⼀一期功能
HBase
Sqoop
Pentano
结构化数据源 IVR
Oracle
CSR
Oracle
⼯工单系统
Oracle
HBase HBase…
关系型数据库
My SQL
数据分析平台层级逻辑数据传递⽅方式
OBTM
分布式搜索引擎
ES Cluster1 ES Cluster2
分布式⽂文件系统
HDFS
ENVIS Retrieval
Spark-外呼模型部署环境
外呼模型
卡中⼼心新增
功能
外呼中⼼心
功能
综合服务中
⼼心功能
价值输出
OBTM
Stream Data Processing Platform
流式⼤大数据处理理平台
21
企业数据平台架构实践分享
项⽬目简介
项⽬目背景 项⽬目痛点 项⽬目期望
•需要对数据进⾏行行伪实时接⼊入
•需要对数据进⾏行行预测
•数据存在实效性
•数据需要实时的同步⾄至其他
业务系统
•预测结果可以⼈人为⼲干涉
•⾦金金融科学家进⾏行行数据分析
需要耗费⼤大量量的⼈人⼒力力
•可以初步筛选出最具有价值
的数据
•然后可以⼈人为的对结果进⾏行行
⼲干涉
22
企业数据平台架构实践分享
技术架构
T24
WM
Trading Ideas
New idea generated
Feedbacks
transaction
analysis segmentation portfolio
analysis
recent trade excess cash …
Waiter (API)recipe client profile foodmerger weights
merger model
Ingredients Prepare
merger
经典⼤大数据架构
Lambada Architecture
24
企业数据平台架构实践分享
项⽬目简介
项⽬目背景 项⽬目痛点 项⽬目期望
•可以实时的获取异常的数据
•既可以满⾜足实时的分析,也
可以做到离线的分析
•需要对海海量量数据,PB级别的
数据进⾏行行离线分析
•需要对实时接⼊入的数据进⾏行行伪
实时的分析
•数据可视化可以⽤用报表⼯工具进
⾏行行钻取分析
•数据需要同步返回⾄至业务系统
•数据源多样,有数据库,消息
队列列,⽂文件
•数据存在修改更更新
•数据量量太⼤大导致的数据分析周
期⻓长
•异构数据源导致集成⽅方式多样
25
企业数据平台架构实践分享
技术架构
传统线
批处理理
流式处理理
HDFS
Hive
SparkSql
AzkabanCDC
Loader 分布式消息
Spark
Streaming
流式服务
storm/flink
Azkaban
全量量/增量量
Kafka
Connect
MirrorMaker
HDFS Kafka
主题3
全量量/增量量
数据源
数据接⼊入
数据集成
数据处理理
数据存储
主题数据
主题1 主题2 主题4 主题5 ……
数据可视
数据服务 RESTFUL Tableau
数据服务 ⾃自助分析 定制化开发
ECharts/VUE
datastage+mysql
RDBMS
Intelligent Education Data Platform
智能⼤大数据平台
27
企业数据平台架构实践分享
项⽬目简介
•满⾜足现有数据仓库的需求
•⽀支持灵活⾃自定义的报表⽣生成
⽅方式
•⽀支持海海量量数据的全⽂文检索
•⽀支持海海量量数据的计算
•建⽴立知识树
•为资源加上知识点标签
•量量化学⽣生对知识点的掌握情况
•量量化学⽣生成绩变化,并进⾏行行根
因分析
•量量化教师的教学成果
•为学⽣生个性化推荐资源
•为学⽣生制定个性化的学习计划
•为教师进⾏行行个性化推荐,辅佐
教师教学
•数据分析响应周期太⻓长
•业务系统和数据平台之间相互
隔离
•基础数据分析维度不不⾜足,⽐比如
缺乏⽤用户的留留存等分析
•数据分析缺乏灵活性
项⽬目背景 项⽬目痛点 项⽬目期望
28
企业数据平台架构实践分享
整体架构
企业数据平台
业务1 业务1 业务1 业务1 业务1 业务1
个性化教学服务层 数据分析 控制台
辅导模
型
监控模
型
决策模
型
………. OLAP预处理理
cube
cube
业务1 业务2 业务3 业务4 业务5 业务1
数据资产服务 元数据 分析平台
数据⾃自服务
终端
采集层
计算层
服务层
⽹网关&管理理
学习计
划制定
学习计
划制定
学习计
划制定
学习计
划制定
学习计
划制定 模型参数平台管理理 权限监控
权限流程
采集参数
权限流程
数据协作
业务系统对接API
29
企业数据平台架构实践分享
逻辑架构
云/物理理机器器
数
据
通
道
未来课堂 微课
资源库 …….
内部数据
外部数据
线下数据 竞品数据
第三⽅方库 ……..
智
能
教
学
运维体系
数
据
平
台
学⽣生基础数据
数
据
湖
⽼老老师基础数据 ⾏行行为数据 爬⾍虫数据
数
据
预
处
理理
数据抽取
数据建模
⽤用户⾏行行为轨迹
⽤用户⾏行行为轨迹
元数据管理理
元信息管理理
元信息检索
业务实体管理理
⽤用户⾏行行为数据清洗
⽤用户⾏行行为数据转换
学⽣生数据画像
⽼老老师数据画像
数
据
服
务
统⼀一数据访问接⼝口 数据挖掘⼯工具 数据沙箱 数据分析
学⽣生 ⽼老老师 运营服务⽅方
数据安全
性能监控
运维管理理系统
⽇日志收集
权限管理理
⽤用户管理理
30
企业数据平台架构实践分享
技术架构—智慧教育
基础数据平台
数据保存 数据读取
服
务
管
理理
器器
服务解析器器
模型
规则
告警过滤 流量量预测
模型
求助分类
规则
模型切换器器
模型
规则
模型
规则
模型切换器器
模型
规则
模型
规则
模型切换器器
向量量化
训练 持续训练 泛化检查 模型同步
Data Asset Innovation Platform
数据资产创新平台
32
企业数据平台架构实践分享
总结
传统DW改造
实时数据处理理
Lambada架构
智能数据应⽤用
数据资产创新
33
企业数据平台架构实践分享
项⽬目简介
•梳理理构建企业级数据资产⽬目录
•安全基于授权的数据开放协作
体系
•灵活可定制的多种数据探索

⽅方式
•快速、⾯面向业务的数据可视化
•可视化结果可以复⽤用
•打造数据中台
•构建AI Service Factory
•多业态集团数据资产⽬目录构
建
•精益数据治理理
•快速在数据中发现并验证业
务价值
•异构海海量量数据湖
•多业态板块间数据共享
•跨公司、部⻔门、业务领域协作
•多⻆角⾊色,多技能⽤用户数据探索
•数据探索结果快速呈现展示
•数据价值服务化
•常⽤用智能算法的易易⽤用性
项⽬目背景 项⽬目痛点 项⽬目期望
34
事件订阅 应⽤用⽬目录 模型⽬目录
企业数据平台架构实践分享
逻辑架构
DaaS
数
据
平
台
K8S / Rancher
云 / 物理理机IaaS
运维体系
⽤用户管理理
权限管理理
后台管理理
开发⼯工具
部署⼯工具
安全管理理
运维监控
内部数据
业务数据 业务数据
财务数据 ⽤用户数据
其他数据 ……
数据治理理
元数据管理理
主数据管理理
数据⽣生命周期管理理
数据脱敏敏
数据质量量管理理
数据标准
数据挖掘和分析平台
数据挖掘
数据分析
数据沙箱
数
据
流
⽔水
线
数据抽取
数据清洗
数据加载
数据关联
数据建模
……
数
据
湖
财务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
……
数
据
通
道
数
据
采
集
外部数据
宏观经济
数据
⾏行行业数据
第三⽅方合作伙伴
数据
统⼀一数据访问接⼝口
数据集市
数据服务 应⽤用服务 API服务
数据同步 ⽂文件共享 数据可视化 数据探索 …… 智能算法模型 数据API
数据运营
系统管理理 增值运营
交易易管理理 计费财务
创新应⽤用商店
数据协作
35
企业数据平台架构实践分享
系统样例例
算法/应⽤用市场数据实验室
企业数据资产⽬目录 数据集市 数据探索
中台服务监控
提问
企业需要什什么样的数据创新能⼒力力?
37
企业数据平台架构实践分享
企业需要的数据创新能⼒力力
运营
监控
数据
订阅
数据
抽取
数据
存储
数据
加⼯工
数据
发布
数据
展现
数据
探索
数据
隔离
稳定安全
弹性扩展
⾼高响应⼒力力
价值驱动
开放共享
运营管理理
AI使能业务的挑战和应对
凯哥
案例例分享
智能审计预警
效果的不不确定性
⽆无可参照性
计划的不不确定性
凯哥
案例例分享
物流路路径规划
数据量量⼤大,结构复杂
输出结果难以实时衡量量正确性
开发模拟数据较少
凯哥
案例例分享
NLP在房地产领域的应⽤用
⾏行行业垂直场景
⼀一周时间构建智能能⼒力力
学习⽂文字背后的故事
智能类项⽬目的典型周期
算法平台化,AI服务化
避免形成模型孤岛
凯哥讲故事
数据驱动的运营分析
某润滑油销售企业
CONTINUES INTELLIGENT
AI将与业务融为⼀一体
凯哥讲故事
46
章节标题
某顶级润滑油品牌-CONTINUOUSINTELLIGENT
建⽴立持续的数据价值发现体系,基于持续数据分析的智能运营
我们需要新的⽅方法论体系和技术架构
⽀支撑数据和AI类的转型项⽬目
凯哥
“
从OLTP/OLAP到数据驱动的技术架构
凯哥讲故事
所有的应⽤用系统都是数据系统
凯哥讲故事
数据驱动
⽤用户体验
数据驱动
业务规则
数据驱动
决策分析
如何管理理数据和智能类创新的不不确定性
凯哥讲故事
数据和智能类的创新的特点
传统的数据治理理、数据仓库实施⽅方法、管理理⽅方法,⽆无法满⾜足数据和智能创新的需求
Lean - Data Asset Innovation Architecture
精益数据资产创新架构(L-DAIA)
数据资产的识别和治理理 数据资产的获取和存储 数据资产的开放和协作
业务价值的分析和挖掘 数据服务的构建和利利⽤用 服务价值的迭代和度量量
数据驱动的战略略和创新
数据

中台
⽤用精益敏敏捷的⽅方法
构建数据运营,智能创新的能⼒力力
管理理数据和智能项⽬目的不不确定性
⼀一个⽉月梳理理数据和价值
⼀一个⽉月完成创新价值的产品MVP
kshi@thoughtworks.com 53
精益数据资产创新架构的提出
⼯工作⽅方法
Think BIG Move FASTERStart SMALL
计 划 式 演 进 式
kshi@thoughtworks.com 54
精益数据资产创新架构的提出
从价值探索到交付落地
Discovery
Data Ideas
Inception
Data Product
Definition
Delivery
Data Products
探索
地图
数据
价值点
服务
地图
实施
地图
数据
原型
MVP
轻量量数据架构
持续交付
kshi@thoughtworks.com 55
精益数据资产创新架构的提出
精益数据资产创新架构(L-DAIA)
精益数据治理理⽅方法论 数据中台+
56
数据是如何产⽣生价值的
⼀一个数据⼯工⼚厂的⽐比喻
控制中⼼心
监控管理理
数据商店
原材料料仓库/数据湖
办公室
数据治理理
智能创新
实验室⼚厂房
数据流⽔水线
数据集市/产品仓库
数据源
数据通道
采购/过秤
数据源
数据⼯工⼚厂利利⽤用数据作为原
材料料来⽣生产新的数据产品,
最终在数据商店中销售这
些数据产品。
数据采集
57
基于HDP的数据⼯工⼚厂架构
DATA MARKET OR STORE
Atlas
Metadata
Talend
Masterdata
Falcon
Lifecycle
Jupyterhub
LABORATORYBatch/Streaming
Spark | Spark Streaming
DATA
SOURCE
Data
Integration
Service
DATA
SOURCE
Ship to
RDBMS
Elastic
Search
HBase MySQL HIVE Others
Git: Project
Management
Ranger:
Security
GoCD:
CI/CD
LDAP:
Users
Ambari/HUE
Hadoop
EFK
Logs
Oozie
Scheduling
kshi@thoughtworks.com 58
精益数据资产创新架构的提出
典型精益数据资产创新架构参考
数
据
通
道
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
微信
微博
今⽇日头条
简书
数
据
采
集
数
据
抽
取
⽤用户管理理
权限管理理
调度管理理
持续集成
⽇日志管理理
运维监控
代码仓库
⼯工单管理理
市场活动数据数
据
湖 社区活动数据
销售线索
员⼯工信息
房产信息
宏观经济 汽⻋车论坛
社交媒体 政府公开
⾦金金融市场
元数据管理理
数据治理理
主数据管理理
⽣生命周期管理理
数据质量量管理理
数据脱敏敏
数据实验室
模型管理理
机器器学习
数据探索
数据预处理理
数据沙箱
数
据
加
⼯工
链
批处理理 实时处理理
ETL 语义标签 分类/预测
异常检测 数据质量量 指标计算
数
据
集
市
活动数据 客户画像
员⼯工画像 房产信息
经济数据
社交媒体
数
据
商
店
数据库同步
数据服务
事件订阅 ⽂文件服务
API服务
数据API 智能API…… ……
kshi@thoughtworks.com 59
Envis
精益数据资产创新架构的提出
技术选型参考
Data Resolver Analysis Visualizatio
n
Data LakeData Channel
MetaData ManageMent
Scheduler
任务调度系统
GPFS
DW
WhereHows Infomatic SPA Oracle
Data Assets Data Service Data Discovery
⼀一个彩蛋
“
2.0
https://deeplearning.thoughtworks.school/
DEEPLEARNING.SCALA 是什什么?
62
DeepLearning.scala是个简单的框架,能以⾯面向对象和函数式编程范式创建复杂的
神经⽹网络。
• DeepLearning.scala运⾏行行在JVM上,既可以⽤用于单独的JVM应⽤用和服务,也能
运⾏行行在Jupyter Notebook⾥里里。
• DeepLearning.scala 建模能⼒力力强,各种类型的神经⽹网络都可以通过map、
reduce等lambda表达式组装出来。
• DeepLearning.scala⽀支持插件。任何算法、⼦子⽹网络、超参数都可以做成插件
发布到Github Gist上,复⽤用到各种模型中。
• 以上所有功能都⽀支持静态类型检查。
DEEPLEARNING.SCALA
63
DeepLearning.scala是另⼀一种机器器学习⼯工具包,可为深度学习
提供有效的解决⽅方案。
它利利⽤用数学公式通过结合⾯面向对象和函数式编程来创建复杂的
动态神经⽹网络。
该库使⽤用了了⼴广泛的类型以及应⽤用类型类。
允许同时开始多个计算,这对数据科学家⾄至关重要。
值得⼀一提的是,这个类库的神经⽹网络是程序并⽀支持所有的
Scala特性。
呼唤更更多的CONTRIBUTOR加⼊入DL.S
64
https://deeplearning.thoughtworks.school/index.html
中国程序员原创的Scala神经⽹网络类库
使能客户数据和智能驱动的数字化转型
我们的使命
kshi@thoughtworks.com
凯哥
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