大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的特點(diǎn)和要素

在談?wù)撎攸c(diǎn)和要素之前，先聊聊什么是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這是個(gè)仁者見仁智者見智的問題，由于其特點(diǎn)過于抽象，每次解釋都很困難。業(yè)內(nèi)人士問我的工作內(nèi)容時(shí)還比較好回答，謙虛的時(shí)候我會(huì)說做做數(shù)據(jù)，吹牛的時(shí)候我會(huì)說跑跑模型，尤其是這幾年隨著大數(shù)據(jù)這個(gè)概念越來越火，往往一說到我做大數(shù)據(jù)大家就都多少有了些概念。

可對(duì)于業(yè)外人士這個(gè)問題就難解釋多了，早年還在做網(wǎng)頁(yè)搜索排序的時(shí)候，我就會(huì)經(jīng)常撇開自己做的內(nèi)容舉電商的例子。我會(huì)說我做的事情就是決定你賣的東西能不能排在前面讓別人容易搜到，而決定排名的因素有很多，比如價(jià)格、歷史銷售數(shù)量、好評(píng)數(shù)瀏覽量等等，一般這么講對(duì)方就似乎懂了，覺得我做的事情聽著靠譜。

正如很少有人正面定義大數(shù)據(jù)是什么而是每次說起大數(shù)據(jù)就是說4個(gè)V一樣，更多情況我們選擇從他們的一些特性刻畫他們。所以，本文將要提到數(shù)據(jù)產(chǎn)品往往并不是一個(gè)具象的功能或者事件，他更多的是一個(gè)決策系統(tǒng)，指導(dǎo)各個(gè)功能根據(jù)不同的場(chǎng)景完成最佳的響應(yīng)。所以搜索引擎，反作弊反欺詐系統(tǒng)，推薦引擎，興趣點(diǎn)/主題提取系統(tǒng)當(dāng)然都是我要討論的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，而廣義上講的一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如數(shù)據(jù)詞典類的黑名單白名單，報(bào)表，OLAP, ETL，數(shù)據(jù)流等等則不在討論范圍之內(nèi)。

從特性上講，我今天要談的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品往往具有概率的準(zhǔn)確性，自適應(yīng)性和閉環(huán)性等特點(diǎn)。

所謂概率準(zhǔn)確性就是說無(wú)論如何積極的使用最新最高級(jí)的算法，無(wú)論如何實(shí)時(shí)的更新模型，無(wú)論多么努力的清洗數(shù)據(jù)總會(huì)很多bad case摻夾其中。如果以工程的角度把這些負(fù)例當(dāng)bug來看，那么這個(gè)bug可是無(wú)窮無(wú)盡永遠(yuǎn)修不完的。所以數(shù)據(jù)產(chǎn)品往往只能做到高概率的正確，在很多場(chǎng)景就足夠好了。之所以要強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)，我認(rèn)為這可以說是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的世界觀之一了。

做軟件開發(fā)，網(wǎng)站應(yīng)用開發(fā)或者是數(shù)據(jù)流等工作很多年的人對(duì)準(zhǔn)確的定義往往更加嚴(yán)苛。對(duì)他們來說，自己的產(chǎn)品離準(zhǔn)確度達(dá)到100%也許也總有差距，可一個(gè)產(chǎn)品只達(dá)到80%的準(zhǔn)確性就沾沾自喜了實(shí)在讓人難以理解。

可是”泛泛來講”，能達(dá)到80%準(zhǔn)確的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了，很多投入無(wú)數(shù)人力物力數(shù)十年的技術(shù)積累也難將準(zhǔn)確度提高個(gè)10%。所謂“泛泛來講”原因就是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品所要解決的問題本身對(duì)準(zhǔn)確性的定義就很難衡量，以搜索引擎為例，相關(guān)性應(yīng)該是衡量搜索結(jié)果好壞的最重要標(biāo)準(zhǔn)之一，從早期的tfidf, page ranking,到后來各種plsa, lda, wordvec2等技術(shù)的引入。我們還是明顯的看到各個(gè)搜索引擎的相關(guān)性是在提高了，可是相關(guān)性的準(zhǔn)確度達(dá)到80%了么？什么又是相關(guān)性的準(zhǔn)確性呢？所以這些事往往只能比較出現(xiàn)在比過去做得好，可是何為進(jìn)化的終極至少目前大多講不清楚。

自適應(yīng)性就是指大數(shù)據(jù)產(chǎn)品一般不是一個(gè)發(fā)行版，執(zhí)行著固定的邏輯不是靜態(tài)的一成不變的，而是總是隨著趨勢(shì)的改變、數(shù)據(jù)的積累，適應(yīng)著行為的變化而自適應(yīng)的反饋出相應(yīng)的結(jié)論。所以大數(shù)據(jù)產(chǎn)品是靠數(shù)據(jù)變得鮮活起來的，自身的邏輯只是給數(shù)據(jù)提供一個(gè)骨骼，支撐各個(gè)數(shù)據(jù)在各個(gè)位置發(fā)揮自己的作用而已。

所謂閉環(huán)性是指大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的決策會(huì)直接影響業(yè)務(wù)的表現(xiàn)，業(yè)務(wù)的表現(xiàn)會(huì)提升用戶的體驗(yàn)，而用戶體驗(yàn)的改善又會(huì)更新數(shù)據(jù)的特性，最終數(shù)據(jù)不同又會(huì)使產(chǎn)品的決策不同。

那么性質(zhì)差不多講清楚了，開始講講各個(gè)要素吧

數(shù)據(jù)

巧婦難為無(wú)米之炊，但是光有原始數(shù)據(jù)也肯定是不夠的，除了對(duì)數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)刻畫能力的要求之外（以上因素往往受業(yè)務(wù)邏輯限制），對(duì)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)品來說，涉及每一個(gè)元數(shù)據(jù)必須清晰到每一個(gè)細(xì)節(jié)并且很好地進(jìn)行清洗。所謂清晰的到每一個(gè)細(xì)節(jié)，就是說對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的column或者日志中的字段，我們都要知道詳細(xì)的定義，知道每個(gè)取值的含義，進(jìn)一步的最好知道詳細(xì)的計(jì)算邏輯。如果只是依賴文檔當(dāng)然是很快的一種上手的方式，但文檔更新的滯后性往往造成了一些字段含義被誤解。

比如有一個(gè)字段為了節(jié)省空間是用bit的方式存儲(chǔ)的，文檔可能是這樣介紹的，該字段共用了兩個(gè)bit分別表示兩個(gè)地區(qū)是否命中一個(gè)邏輯，1代表命中。于是就可能出現(xiàn)了這樣一幕，我們需要取第二位對(duì)應(yīng)的地域的信息的統(tǒng)計(jì)結(jié)果時(shí)，某位工程師寫了.filter( _ >=2)這樣的簡(jiǎn)單易懂的代碼，對(duì)兩個(gè)地域來講這個(gè)邏輯雖然不好但是不錯(cuò)， 但殊不知這個(gè)文檔已經(jīng)過時(shí)很久，其實(shí)已經(jīng)是對(duì)應(yīng)了四個(gè)地域，這個(gè)條件會(huì)將很多其它情況通過過濾。

所以每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)在知道定義之后，統(tǒng)計(jì)其最大，最小，null的數(shù)量，分布情況是一個(gè)基本而且必須的過程，如果有條件最好畫一個(gè)一目了然的histgram或者boxplot更好。然后看每一項(xiàng)根據(jù)這個(gè)定義是不是可以解釋。數(shù)據(jù)清洗的過程當(dāng)然是基于了對(duì)每一個(gè)字段的理解深刻進(jìn)行的。一個(gè)大公司往往會(huì)有專門的團(tuán)隊(duì)對(duì)于核心數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，即使這樣，數(shù)據(jù)清理所占的工作量依然是巨大的，而對(duì)一個(gè)從raw data開始的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)清理的工作量甚至可能會(huì)超過總工程量的80%

人

人也是我認(rèn)為最重要的一條。而對(duì)于人的特性中我并不認(rèn)為最重要的是技能或者背景，更多的我認(rèn)為是懷疑和求是的精神。我和很多各種水平，各種背景的數(shù)據(jù)工程師工作過，有的可以對(duì)一些比較復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的每個(gè)細(xì)節(jié)侃侃而談，有的甚至連線性回歸的關(guān)鍵指標(biāo)都講不出來，但實(shí)際上從對(duì)一個(gè)產(chǎn)品的貢獻(xiàn)度來講后者未必低于前者。

所以一個(gè)不錯(cuò)的數(shù)據(jù)工程師，會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法當(dāng)然好，但最重要的是有懷疑和求是的精神。我認(rèn)為做數(shù)據(jù)，其實(shí)就是在抽象對(duì)世界的一個(gè)認(rèn)知，講真理什么的就講遠(yuǎn)了，但是我們要不停的考慮數(shù)據(jù)的可解釋性，策略結(jié)論的合理性，反面樣例存在的原因。既要不停的用一般的common sense去度量每一步的數(shù)據(jù)，又要依賴數(shù)據(jù)工具和各種metrics去公正的評(píng)估策略的結(jié)果，還要相信數(shù)學(xué)模型得到的結(jié)論不停修正自己的世界觀。

數(shù)據(jù)流的自動(dòng)化搭建

這里所講的數(shù)據(jù)流并不是單純的數(shù)據(jù)采集清洗以及存儲(chǔ)的過程，還包括了自動(dòng)挖掘，特征提取，模型訓(xùn)練和模型發(fā)布上線的過程。這個(gè)因素給人的印象似乎和前面談的不一致，這好像是在說純工程上的問題。但在一些場(chǎng)景之下，數(shù)據(jù)模型的高速迭代對(duì)業(yè)務(wù)來說就是一個(gè)非常重要的改進(jìn)。曾經(jīng)在做一個(gè)項(xiàng)目里預(yù)估模型時(shí)，單是從每天更新一次的模型提高到了一天四次更新，在各方面線上表現(xiàn)就有了明顯的提升。

所以在項(xiàng)目的初期，也許確實(shí)沒有必要做到高頻的更新，但設(shè)計(jì)中應(yīng)該涵蓋對(duì)這種時(shí)效的提升考慮。比如只要做大機(jī)器夠多,MR數(shù)量夠多，模型更新的頻次就能增加，這樣就算可以接收的設(shè)計(jì)。如果能利用一些data streaming技術(shù)如spark來做實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)那就更牛了，可是也要具體場(chǎng)合具體分析，如果每天的業(yè)務(wù)量本身就有限，又何必搞那么復(fù)雜，過猶不及。但是無(wú)論如何，無(wú)論是data pipeline還是模型分布，中間任何一個(gè)環(huán)節(jié)需要人手工做某些事情是絕對(duì)不能忍受的。

重視線下和線上評(píng)估的設(shè)計(jì)

線下評(píng)估省錢省力省時(shí)間，可是線上才是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，這也引入了三個(gè)問題，線上模型表現(xiàn)和線下訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理的一致性，線上實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)以及線下評(píng)估的不斷完善。這三個(gè)問題每一個(gè)都可以展開講很久，都是值得我們不斷努力改善的方向。

選擇適合的算法

這個(gè)只簡(jiǎn)單講兩句，未必復(fù)雜的高級(jí)的算法就是好的，未必別人的最佳實(shí)踐就是可以復(fù)制的。選擇算法的時(shí)候，對(duì)于自己精通的算法，即使簡(jiǎn)單只要用的恰當(dāng)也許效果也相當(dāng)不錯(cuò)，當(dāng)然我們也不能故步自封在已知的領(lǐng)域，不停嘗試新的技術(shù)也是推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品不停進(jìn)化的動(dòng)力。

明確方向和目標(biāo)

之所以講了這么多點(diǎn)才講到似乎應(yīng)該第一個(gè)講的需求分析，就是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的不確定性決定的。要解決的問題雖然明確，但是解決的方法卻不是唯一的，而且很可能是需要不停探索嘗試才能解決的。我們每做一個(gè)原型，每做一個(gè)分析的時(shí)候只要不停的問自己，這個(gè)數(shù)據(jù)說明了什么，這個(gè)數(shù)據(jù)是否有用，這個(gè)方向是否可能跟要解決的問題在某個(gè)維度有一個(gè)小的夾角，這些工作都可能成為后來非常有意義甚至是決定性的因素。

人工干預(yù)

講到這個(gè)點(diǎn)的時(shí)候，我猶豫了很久，因?yàn)檫@個(gè)點(diǎn)就像是要向大家介紹一個(gè)會(huì)給自己帶來某些好處的劣習(xí)一樣。一切大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的最終形態(tài)應(yīng)該是由數(shù)據(jù)和模型來闡述它自己而沒有任何人工的因素。

我所經(jīng)歷的好多比較大的項(xiàng)目也都是在向著這個(gè)方向努力，可是不得不說，對(duì)于業(yè)務(wù)剛剛上線的時(shí)候，簡(jiǎn)單暴力的人工規(guī)則往往效果極佳，所以很多項(xiàng)目都是到了人工干預(yù)不再見效的時(shí)候才開始引入機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，到目前為止我無(wú)法判斷這是不是最佳實(shí)踐，畢竟當(dāng)初開開心心加入的規(guī)則在去除的時(shí)候則是萬(wàn)般艱難，各種規(guī)則的疊加造成了牽一發(fā)而動(dòng)全身。但一開始就能做到毫無(wú)人工干預(yù)，讓模型來解釋自己是否又太過理想呢。