滴滴数据资产管理：5亿用户背后的高效实践

在2019年的中国数据智能管理峰会上，滴滴出行的李炉阳分享了滴滴的数据资产管理实践。作为滴滴的数据负责人，他具有丰富的背景，曾在阿里巴巴任职数据架构师，后转战滴滴，负责数据开发平台和资产管理平台的建设。滴滴的数据资产规模庞大且多样，包括： 1. 海量用户数据：滴滴拥有超过5.5亿的用户，分布在1000多个全球城市，每天产生大量的动态和静态信息，如行程轨迹、里程数、维保记录等，日均处理数据量高达4875+TB。 2. 实时性与价值密度：数据以结构化为主，实时数据占比高，地理位置和轨迹相关数据占据显著比例，这使得数据价值密度较高。 3. 数据同步与开发流程：滴滴注重数据同步，通过数据开发调度、监控告警等方式确保数据质量。数据开发平台包括离线引擎（如Hive和Spark）、实时引擎以及机器学习引擎，支持内容建设和数据服务化。 4. 资产管理与分析工具：资产管理平台提供BI自助分析、决策分析等功能，通过数据看板分析进行业务洞察。此外，还有统一的数据门户和多终端数据应用，如PC端、APP-H5，以及针对内部用户和业务应用的数据服务。 5. 数据平台架构：滴滴构建了数据梦工场这样的数据中台，集成了数据开发、调度、安全、质量和资产管理于一体，元数据打通有助于精准识别核心数据资产，提升数据资产的管理效率。 6. 技术与业务融合：平台整合了数据接入、消费、指标管理和数据大屏等技术，通过打通业务和技术元数据，实现数据驱动的决策支持，推动业务发展。 通过这些实践，滴滴展示了其在数据资产管理方面的先进理念和技术应用，为智慧城市的发展提供了有力的数据支持。