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大数据资产管理在腾讯游戏的实践

分会场:  人工智能/AI驱动/AI实践

 

案例来源 :

案例讲师

刘天斯

腾讯互娱 数据管理负责人

刘天斯,从事互联网运维工作已十多年,目前就职于腾讯互娱,负责腾讯CDN、游戏大数据的运营,游戏大数据管理负责人。热衷开源技术的研究,包括系统架构、运维开发、负载均衡、缓存技术、数据库、NOSQL、分布式存储、消息中间件、大数据及云计算、Mesos、Docker、DevOps、AIOps等领域。擅长大规模集群的运维工作,尤其在自动化运维方面有着非常丰富的经验。活跃在国内社区、业界技术大会,充当一名开源技术的传播与分享者。

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案例简述

 

分享大数据资产管理体系如何在腾讯游戏的落地,以及在实施过程中的一些方案和思路,综合了运营经验+平台能力。

 

案例目标

 

腾讯游戏大数据每天以1.7万亿条记录,300T+的速度增长,如何解决数据的质量、安全、成本及有效管理等问题,同时如何度量数据的价值,利用数据提升企业的核心竞争力。面对这些挑战,我们启动了游戏大数据资产管理体系的建设。将大数据提升至企业资产的视角,通过面向组织中不同角色,提供多维度的信息透明与自主可控机制,涵盖数据资产成本、质量、安全及价值等,让数据的所有者很清楚了解当前数据资产管理的水平,包括如何低门槛使用数据资源、数据安全是否得到保障、数据生命周期管理是否完善、数据的价值如何衡量等。得益于各模块成熟的数据模型及多年数据运营沉淀,我们为业务提供了智能推荐、数据安全预警、价值与质量等级评估等服务。

 

成功(或教训)要点

 

1、数据资产价值的评估,“成本模式”适合内部结算,“市场价值”模式适合To B;

2、元数据管理是数据治理的核心,决定整个数据服务能力的“点”与“面”;
3、关于服务影响评估,结合数据+应用血缘关系链机制,协助达成质量管理预期;
4、定制数据重要级别标准,在数据生命周期管理、数据应用与价值评估方面具有意义;
5、数据资产管理与AIOps的结合,可以擦出不少火花,但依赖数据的标准化与运营经验,算法其后。

 

案例ROI分析

 

1、利用数据采集标准化+传输ETL+元数据管理,很好实现数据的集成;

2、提炼出一套数据资产价值评估的方法论,作为内部成本结算的依据;
3、通过与AIOps的结合,实现大数据仓库计算资源利用率最大化;
4、数据服务交付DevOps一体化,实现从数据生产到服务应用的全流程闭环。

 

案例启示

 

1、对业务方而言,可以清楚知道有哪些数据、数据的热度、数据权限、数据成本、数据价值、数据质量、数据应用等维度,帮助业务更好完成运营KPI;

2、对数据管理者而言,提供一个更加有效、可度量(质量、效果、成本、安全)的能力,更好实现数据资产管理;
3、对业务研发、运营、安全而言,提供高效的数据共享机制,更好地辅助运营。

 

案例在团队中的意义

 

数据资产管理体系建设,对规范大数据管理与运营起到决定性的作用,同时更好帮助业务人员完成运营KPI,提升产品的竞争力。让公司的决策者感知数据发挥的作用与价值。

 

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