滴滴大数据研发中台的最佳实践

滴滴大数据研发中台最佳实践总结

滴滴数据资产概况

滴滴拥有庞大的数据资产，涵盖多个业务领域：

• 用户数据：5.5亿+用户
• 覆盖城市：1000+座全球城市
• 数据量：日新增106TB+，日均处理4875+TB数据
• 数据类型：
  • 人：司机、乘客
  • 路：静态信息（全球、全国、城市等），动态信息（行程轨迹）
  • 车：静态信息（归属人/公司、车牌号等），动态信息（里程数、维保记录）

一站式大数据研发中台

滴滴构建了一站式大数据研发中台，旨在提升数据开发效率、降低数据使用门槛、保障数据安全与质量。其产品架构包含以下核心模块：

• 发现数据：数据地图
• 开发环境：Batch Studio、Stream Studio、AI Studio、Jupyter Studio、Index Studio
• 发布：发布管理
• 运维：
  • 离线任务运维
  • 实时任务运维
  • 监控告警
• 治理：
  • 资产管理
  • 权限管理
  • 数据质量
  • 任务调度
  • 执行引擎
  • 数据同步
  • 元数据中心

核心组件设计剖析

开发生产隔离

通过数据开发云实现开发与生产环境的隔离，保障系统稳定性和数据安全性。

任务调度

滴滴采用统一的计算集群与任务调度系统，支持多种计算引擎（如 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Druid、HBase、Kafka、DDMQ、TensorFlow、PyTorch），实现灵活高效的任务调度。

实时表元数据化

实时表元数据化是滴滴数据管理的重要实践，通过统一元数据管理，实现对实时数据的高效处理与管理。

列权限控制

滴滴实施数据列级别的权限控制，对敏感数据进行识别和管控，降低数据操作风险。

基于研发中台的数据治理实践

研发治理

• 建立统一的研发流程与规范
• 通过平台实现标准化、规模化培训，降低数据开发专业度

安全治理

• 列权限控制
• 列等级打标
• 审计机制

存储治理

• 优化存储结构，提升存储效率

计算治理

• 优化计算资源，提升计算性能

数据血缘

• 实现数据来源追踪，提升数据透明度与可追溯性

数据质量治理

滴滴构建了全面的数据质量管理体系，包括：

• 数据质量标准：建立数据质量度量体系
• 数据质量监控：
  • 表级监控：SQL任务表行数、表大小波动检测
  • 字段级监控：字段唯一值个数、空值个数、重复率
• 数据质量保障：通过防污、治污、协同机制，实现全流程数据质量保障
• 数据质量管理机制：建立线上数据质量问题管理流程，提升问题响应效率

数据治理应用层

滴滴数据治理覆盖多个业务层，包括：

• 应用层：提供数据服务（如圈人、营销等）
• 中间层：涵盖司机、乘客、打车、位置、地域、评价等数据
• 数据层：包括 ODS 层、用户层、专车、快车、租车、代驾、金融等数据

工具平台

滴滴构建了多种数据治理工具平台，包括：

• 资产分析
• 资产监控
• 成本管理
• 数据质量
• 数据血缘
• 数据地图

大数据驱动智能+

滴滴通过大数据技术推动业务智能化，涵盖多个业务场景，如：

• 网约车
• 车服
• 普惠出行
• 滴滴金融
• 国际化
• 地图

滴滴还积极参与行业交流，如 BDTC 2019 中国大数据技术大会，与多家单位共同推动大数据技术发展。

其他信息

• 省时查报告小程序：提供全面、专业的行业研究报告，涵盖教育、电商、短视频、房地产等多个领域，支持实时更新和免费下载。

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以上为滴滴大数据研发中台的最佳实践总结，涵盖数据资产、平台架构、核心组件、数据治理、工具平台及业务应用等多个方面。