01-智能风控是一套包含智能风控方法、智能算法和工具的完整体系 02-智能风控详细体系架构 03-智能风控平台交互逻辑 04-数据层详解 05-特征画像层详解 06-模型算法层详解 07-决策应用层详解 08-未来发展趋势展望 用户画像定义 用户画像（产品）八要素 用户画像（用户）类型 用户画像（用户）常用维度 用户画像（用户）周期 用户画像（用户）开发流程 注：数据控制力强：数据提供方对数据的计算过程有强管控，细粒度的数据计算需要数据提供方介入，数据提供方可以随时停止数据使用 在线态：如联合预测，一般特征值需从机构方的某个在线服务/数据库实时获取，这些特征值的最新值可能有变动，则需按需读取 数据控制力弱：全量数据以加密/分片组合等形式集中式存储在远端，自己无法强管控，比如TEE突发漏洞泄漏密钥，数据提供方因为数据已经上传，无法即时止损 离线态：指训练阶段、大数据分析等，数据任务粒度较大，整体耗时较长 在线态：如联合预测，一般特征值需从机构方的某个在线服务/数据库实时获取，这些特征值的最新值可能有变动，数据智能知识地图可以是文本形式的，也可以是图形化的。在图形化表 数据智能在现代信息技术领域扮演着至关重要的角色，尤其在数据中台架构的构建中，它涉及到数据处理、智能风控、用户画像等多个核心组件。本文将深入探讨这些关键知识点。 智能风控是一套完整的体系，它包括智能风控方法、算法和工具。其目标在于提升风控效果和效率，通过自动化架构和工具平台实现业务流程的各个环节。在方法论上，智能风控涉及模型搭建、数据挖掘和策略搭建，利用机器学习、深度学习和关系网络等智能算法来识别并防止欺诈、营销风险、信用风险等内容风险。 智能风控的详细体系架构由策略层、模型层、数据层和特征层构成。策略层主要负责风险点识别、样本设计、A/B试验和规则生成；模型层则涵盖各类风险评分模型，如决策树、随机森林、神经网络等；数据层涉及数据的采集、存储、校验、清洗和监控；特征层则关注特征挖掘、管理和监控，包括性别、年龄、交易行为等关键特征。 智能风控平台的交互逻辑主要围绕决策引擎、规则策略和模型计算展开，确保从规则策略部署到决策流程执行的顺畅。数据层的详解强调了数据处理的步骤，包括数据接入、存储、查询、校验、清洗和实时/离线计算，保证数据质量和顺畅流转。 特征画像层是构建用户画像的关键，它涵盖了从特征挖掘、计算、管理到监控的全过程。特征可以是性别、年龄、消费能力等，通过多种算法方法如RFM、NLP和图特征等进行提取和计算。特征平台支持特征的实时计算和批量计算，以及回溯管理和存储。 模型算法层讲述了模型建立流程，包括模型训练、调优、推理和监控。模型不仅用于风险评分，也用于决策制定，如欺诈识别、营销风险评估等。各种模型算法如决策树、随机森林、神经网络和评分卡被广泛应用。 决策应用层则展示了如何将上述策略和模型应用于实际决策，例如欺诈识别、规则配置、审批管理等，同时结合最优化算法进行决策优化。 未来的发展趋势预示着数据智能将进一步发展，包括自动识别技术、预训练模型、知识图谱、隐私计算和云原生大数据平台的广泛应用。用户画像将更加精细化，结合内部和第三方数据，以更好地理解用户需求并进行个性化推荐。 数据智能知识地图提供了从数据收集、处理到智能应用的全面视角，是构建高效、智能的数据中台架构的蓝图。随着技术的不断进步，这些知识将不断演进，为企业提供更强大的决策支持和风险管理能力。

Lark中文名称 云雀，云代表大数据，雀代表平凡和自由。 LarkMidTable 是一站式开源的数据中台，实现元数据管理，数据仓库开发，数据质量管理，数据的可视化，实现高效赋能数据前台并提供数据服务的产品。 产品愿景 1.满足许多的小企业，提供一站式的解决方案。 2.做出世界级别，能够媲美BAT大厂的产品。 3.创造价值，产生价值，让世界变得更加美好。 技术选型 框架名称 框架用途 主要功能 Dolphin 任务调度 Task以DAG形式关联，实时监控任务的状态，支持Shell、MR、Spark、SQL、依赖等10多种任务类型，支持每日十万数据量级任务稳定运行 Flink 离线和实时计算框架 Flink实现流批一体化、机器学习（FlinkML）、图分析（Gelly）、复杂事件处理（CEP）、关系数据处理（Table） Hive 数据仓库 将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句语句转变成MapReduce任务来执行。 Kylin 分析数据库 Kylin 支持 SQL，Kylin 的 SQL on Hbase Kafka 消息中间件 应用解耦

导读：随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。同时随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致其开发慢、效率低，严重影响了业务的灵活性。针对这种情况，能否基于中台化思想对业务中AI研发工作进行专门支持，提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能，从而提升企业智能创新能力？AI中台的构建和实施又该如何进行？分享大纲：一、AI中台的提出二、AI中台的目标和定义三、AI中台的实施路线四、实例分析-智能投顾机器人为例五、总结

平台功能应完全立足于智慧建筑场景，为楼宇、园区、社区提供基础平台支撑，充分满足当下要求和未来持续的功能扩展需求，保证基础平台的安全、可靠、及时、准确和完整。 平台主打高效率、低成本、低门槛打通建筑场景的子系统设备集成接入，类型包括从传感器、智能硬件到子系统、视频等。其中广泛应用于建筑场景最常见的子系统类型的快速打通接入，包括电梯、变配电、BA空调、给排水、消防、能耗、门禁等等。 内置包括modbus、opc-ua、mqtt、coap、onvif等在内的多种主流协议，支持驱动模块化扩展。提供REST风格WEB API接口，具备与外部系统的数据交互能力。 提供python、java、.net、c++版四种主流语言的SDK二次开发包，支持第三方开发者进行设备驱动的开发。支持设备、子系统、服务、平台、算法、流媒体的统一抽象和接入。 此外支持Docker容器化一键部署、一站式设备管理、数据模型及组态可视化绑定、事件告警联动、规则图形配置、北向多种方式的数据API接口等。

一站式的中台系统包括订单管理系统OMS/ERP、库存WMS统一管理系统和SAP财务管理系统等，实现快速部署，并帮助企业后续自主进行开发迭代，来帮助企业实现数字化转型，并有多个经典案例。系统包括：通用业务中台、强大的技术中台Springcloud/Istio、后续开发方案的设计，技术(K8S,SERVERLESS)及管理人员的培训等

"数据中台元数据规范" 数据中台元数据规范是指数据中台平台中元数据的规范和要求。元数据是指描述数据的数据，包括数据的定义、格式、结构等信息。数据中台元数据规范的目的是为了确保元数据的标准化、规范化和一致性，以便于数据的交换、共享和Integration。 数据中台元数据规范包括了以下几个方面的内容： 1. 范围：数据中台元数据规范适用于数据中台平台中的所有元数据。 2. 规范性引用文件：数据中台元数据规范引用了相关的国家标准、行业标准和国际标准。 3. 术语和定义：数据中台元数据规范定义了元数据相关的术语和概念，例如元模型、元数据描述、技术属性、业务属性、操作属性等。 4. 缩略语：数据中台元数据规范定义了元数据相关的缩略语，例如ICS、CCS、L等。 5. 元模型：数据中台元数据规范定义了元模型的概念和要求，包括元模型的结构、组成和关系。 6. 元数据描述：数据中台元数据规范定义了元数据描述的要求，包括元数据的定义、格式和结构。 7. 元数据扩展：数据中台元数据规范定义了元数据扩展的原则和步骤，包括扩展类型、扩展原则和扩展步骤。 8. 元数据校验：数据中台元数据规范定义了元数据校验的要求，包括校验内容和校验步骤。 数据中台元数据规范的实施将有助于确保元数据的标准化和一致性，提高数据的交换和共享的效率和质量。 数据中台元数据规范对数据中台平台的建设和运营产生了重要的影响，包括： * 数据中台平台的标准化和规范化 * 元数据的标准化和规范化 * 数据交换和共享的效率和质量的提高 * 数据中台平台的安全性和可靠性的提高 数据中台元数据规范对数据中台平台的用户和开发者产生了重要的影响，包括： * 数据中台平台的使用和维护 * 元数据的创建和管理 * 数据交换和共享的实现 * 数据中台平台的安全性和可靠性的保证 数据中台元数据规范是数据中台平台的核心组成部分，对数据中台平台的建设和运营、数据交换和共享、数据安全和可靠性产生了重要的影响。

数字化转型方法论：落地路径与数据中台.pptx

首先我们看下阿里巴巴Aliware团队对企业中台的定义。即企业中台是由业务中台和数据中台构建起数据闭环的运营体系,实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。从数据采集传输，到数据存储，再到数据计算&查询，到后续的数据可视化及分析

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目前餐饮行业在数字化转型过程中存在信息利用率低、数据质量差、数据孤岛问题、企业投入度高等痛点，数据能力的应用需要长期学习最佳实践。美团餐饮系统数据中台通过数据中台产品和配套服务体系，帮助餐饮连锁企业高效、专业、平滑地建立数字化原生土壤。