抖音电商数据治理体系和实践

抖音电商数据治理总结

1. 数据简介

• 数据规模：2020年6月至2023年4月，数据量呈爆发式增长。
• 计算资源：YARN计算资源增长60倍。
• 存储资源：HDFS存储资源增长40倍。
• 生产任务数：生产任务数增长20倍。

2. 数据治理挑战

• 质量问题：SLA稳定性、数据质量、口径一致性要求高。
• 模型稳定性不足：业务频繁变动导致模型产出时效性差。
• 资源成本失控：大数据资源成本占比高，降本增效需求迫切。
• 治理效率低：堆人力做治理，进度慢且成本高。
• 治理缺乏体系：问题复杂，重复治理频繁。

3. 稳定性治理体系化

• 分级体系：构建基于业务应用场景的分级体系，包括P0（超核心）、P1（核心）、P2（高优）。
• SLA保障流程：业务定级、技术评估、试运行、正式值班、SLA签署。
• 血缘能力：通过血缘标签和优先级管理，提高治理效率。

4. 成本治理体系化

• 成本归因账单：建立清晰的成本账单和归因模型，提升成本意识。
• 计算成本模型：归一化计算资源成本，与业务挂钩。
• 技术优化：如HBO、shuffle优化、读取模型优化等，提升资源利用率。

5. 工具效率体系化

• 治理工具化平台：涵盖事前预防、事中监控、事后优化三个阶段。
• 一键治理：提升治理效率，支持自动化治理。
• 全生命周期联动：实现事中和事后的治理项融合，提供一体化视图。

6. 总结与展望

• 加强治理分析：遵循2/8法则，重视治理运营。
• 关键指标驱动：先降低污染速度，适当接受先污染后治理。
• 顶层设计：做好顶层设计，循序渐进。
• 未来展望：设计新版本健康分模型，业务成本模型，数据安全及质量体系化，拥抱前沿技术，如AI辅助代码生成等。

通过上述措施，抖音电商实现了数据治理的体系化和高效化，为后续的发展奠定了坚实的基础。