IT新经济|为日均服务十亿人次做准备，美团数据团队如何走在业务前想问题
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大数据文摘出品
作者：朱玲
本文为清华大学大数据研究中心联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第六篇内容 。 《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析 ， 力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见 。 前往文末参与填写问卷 ， 将获得《报告》完整版~
“你每一次花钱 ， 都是在为自己想要的生活投票 。 ”
2010年3月4日 ， 美团网站上线当天 ， 美团创始人兼CEO王兴发出了这样一条微博 ， 希望以“吃”为核心 ， 去打造一个帮大家吃得更好 ， 生活更好的全方位生活服务平台 。
当然 ， 要协调日订单已经突破3000万单的外卖配送以及包括快驴、买菜、单车、酒旅在内的多个业务线 ， 一个稳定、强大的数据基础架构必不可少 。
王兴给美团定的下一个目标是每天服务十亿人次 ， 这个并发量对美团数据团队来说 ， 将是不小的挑战 。 但同时 ， 为了应对异常复杂的业务场景 ， 保证跟技术的极致融合 ， 美团数据团队也发展出了自己独有的特点 。
“指挥部”核心支撑 ， “小兵团”灵活作战
据美团数据平台负责人李闻介绍 ， 从宏观方面来说 ， 美团内部整个大数据团队主要涵盖两大技术方向：一个是数据研发方向 ， 涵盖面向数据资产的数据清洗、加工、整合、挖掘、管理、运营等技术领域 ， 主要包括批处理和实时数据仓库的建设、数据管理、数据价值落地以及数据运营；另一个是数据系统研发方向 ， 涵盖批处理、实时数仓开发工具链、BI系统、数据管理系统等数据系统研发 。
大数据团队作为一个整体 ， 希望通过数据内容建设、数据系统建设 ， 来提升美团整个公司数据质量、数据效率、数据安全 ， 以数据驱动的方式帮助公司完成业务目标 ， 持续提高公司的运营效率和核心竞争力 。
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美团数据平台&机器学习平台
但是 ， 涉及到实际的业务时 ， 美团跟不少单一业务线公司“数据团队中央化管理”又有所不同 ， 他们采取了基础研发部以“指挥部”的形式核心支撑 ， 各业务线通过自有的规模较小的嵌入式数据闭环形成“小兵团” ， 灵活高效的完成单线任务 。
李闻说 ， 美团是多业务线多BG的组织形式 ， 每一个业务线都有自己的研发团队 ， 即每个BG下面有自己的数据工程师（DE）和数据科学家（DS） 。 其中工程师团队主要负责中心化的公共数据建设 ， 而数据科学家团队则是面向公司集团层面的经营分析和决策 ， 一些涉及公司重大发展方向的战略性问题 ， 都会优先进行数据分析再进行决策 。
而在每个业务的“小兵团”之下 ， 也有一个中心化的大数据团队 ， 服务对象是全公司所有的业务线 ， 为全公司所有的BG业务线提供能力支撑 ， 这点与其他互联网公司相比也有很大的不同 。
这个中心化的大数据团队 ， 对全公司所有业务线提供全公司统一的数据技术平台和公共数据内容平台支撑 ， 以及面向集团的商业分析支持 ， 除此之外 ， 美团中小业务在孵化阶段 ， 也由这个大团队提供人力、技术资源支撑 ， 快速建立数据能力 。
这一组织形式是由美团复杂的业务场景特点决定的 。
美团目前有超过200个生活服务场景 ， 每个场景都具有自身的业务特点和数据维度特点 ， 如果只是通过平台式的数据中心来进行相关处理 ， 无法实现最高效的数据处理和灵活的技术迭代 。 而中心的平台能够在其中实现最大限度的资源协调 ， 并从集团层面处理可复用性的公共数据 ， 整体负责整个公司的公共流量、公共维度 ， 还有一些和用户相关的用户画像都数据内容 。
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