1、数据开发的生产环境隔离演讲人：崔博雯小米数据工场研发负责人2023 背景思考&选型落地路径业务实践背景小米数据平台发展历程多平台统一数据平台开发在线化建设201920212022各平台覆盖度各异账号与权限体系不同缺乏统一的业务视角统一的元数据/权限/调度支持多种引擎/多数据源覆盖离线/实时开发场景开发生产环境隔离标准化开发流程WebIDE建设小米数据平台发展历程201920212022统。

2、快手数据服务体系建设实践演讲人：陈硕 快手 指标中台技术负责人2023 数据服务领域建模快手数据服务发展历程快手数据服务平台技术架构未来展望数据服务领域建模数据服务的目标电商消费订单数仓表根据消费信息推送优惠券电商GMV趋势表数据赋能业务数据资产数据服务业务系统建立数据与业务之间的服务通道ETL电商消费订单服务数据服务场景举例数据服务场景问题-1电商消费订单表营销推送服务根据消费信息推送优惠券适。

3、低代码指标平台构建可的敏捷指标具宗正 Kyligence 资深技术布道师 2023 数字化转型与指标建设的挑战：低效价值转化Kyligence Zen站式指标平台低代码指标服务的核价值从数据驱动到指标驱动到 2025 年绝多数将会使数据来优化他们作的乎各个数字化转型与指标建设的挑战：低效价值转化站在数据治理的视，指标就是通的数据语数仓/数据湖的架构范式从数据归集转变为数据联结可信和效率可信是协作。

4、CDP在Qunar精细化运营中的建设实践张杰去哪儿旅行数据平台团队负责人2023 张 杰2015年加入去哪儿旅行大数据总监，数据平台团队负责人近十年大数据工作经验，对数据仓库、数据平台、数据治理有丰富的实践经验，始终以数据赋能业务为目标2021年度金项奖2022 CSDI SUMMIT主题分享InfoQ QCon+出品专题课亿级别收益CDP成果Qunar对外直播大数据系列分享CDP业务背景CDP。

5、流批统的低代码数据开发平台赵荣 2023年4易云乐数据平台现状和挑战1.1 平台架构 1.2 问题挑战 1.3 建设理念1场景化落地3.1 数据产品指标开发场景 3.2 索引构建场景 3.3 内容投放动化场景 3.4 CK使优化站式数据开发平台FastX2.1 背景 2.2 设计理念 2.3 效果 2.4 平台架构未来规划4.1 平台规划324数据平台现状和挑战1.1 平台架构 1.2 问题挑战。

6、?7 7?+?研?研?1200+1200+?务?&?600?+?450?+?1919?+?模?D?研?DCM?2000+2000+?2000?30+?1700+?ISO?9001?27001?研?APP?/?ID-MAPPING?标签加工RFMAIPL?/?务?&?BI?务?模?模?Open?API?模?数据采集SDK?/?数据源管理任务管理数据导入工具数据表映射数据校验MySQ。

7、基于统一语义层构建的智能化数据分析平台演讲人：张仲良小米数据服务研发负责人2023 业务场景系统架构重要模块产品介绍业务场景众多的业务部门，复杂的业务需求 业务类型跨度大，含智能电子产品、IOT设备、互联网、智能工厂等；数据种类多，互联网数据量级大、研产供销服业务数据复杂、人力和财务数据权限管控和数据加密要求严格；集成内部大数据平台作为数据源，集成内部飞书IM，嵌入能力支持文档嵌入、业务系统嵌入。

8、2023 DataFunConOPPO大数据诊断平台设计与实践演讲人：戴巍-OPPO-数据平台架构师目录背景技术方案实践效果总结与规划Contents01 背景背景/OPPO大数据现状数据量：1EB+系统组件：20+离线任务：百万实时任务：数千数据分析师/开发师1000+数据开发人员水平参差不齐，问题排查难任务链路长，组件众多，运维复杂僵尸任务和不合理任务治理难度大背景/业界产品对比开源产品 D。

9、演讲人：李培殿小米数据湖研发负责人 2023 Iceberg 核心特性Iceberg 在小米的应用场景未来规划Iceberg简介Iceberg 是什么？Iceberg Is an open standard for tables with SQL behavior.-Ryan Blue事务性、Schema EvolutionAviod unpleasant suprisesAviod unple。

10、输入标题Title2023 DataFunCon智能化、自动化，揭秘字节跳动数据质量前沿探索演讲人：周方圆 火山引擎DataLeap团队输入标题Title智能数据质量What&Why&How输入标题Title行业动向国内的互联网行业更彻底的进入了大数据的应用时代：云上大数据体系：数据收集、存储、处理、应用的技术栈加易用、低门槛，同时有更成熟的数据应用工具，如可视化、自动化决策、机。

11、抖音集团面向多样应用场景的数据准备实践演讲人：陈昌源 火山引擎DataWind资深研发工程师2023 抖音集团的数据应用数据准备介绍抖音集团的数据准备实践火山引擎的数据准备抖音集团的数据应用抖音集团的数据规模超过EB级API超过1亿 TPS百万级日均数据处理作业量总数据量业务日常晚高峰埋点流量抖音集团的数据应用架构PortalPortal、账号体系、账号体系、SDK/APISDK/API用户标签。

12、Big Data:A Piece of Cake我们是谁？茄科技（SHAREit Group）作为第批出海的全球化互联科技公司，持续践全球化发展战略，主要从事移动互联软件研发、全球移动告解决案、跨境付解决案等互联服务业务SHAREit数据：服务 SHAREit 业务，同时将技术能和场景理解产品化，赋能外部客户使命与愿景使命：让数据易如反掌愿景：让企业拥有低槛低成本的案，落实数据法论，快速试错，获。

13、李奎(Liko)哔哩哔哩 资深数据产品经理 2023 埋点标准化背景埋点标准化背景 标准化实践策略标准化实践策略 后续展望后续展望埋点标准化背景埋点标准化背景 埋点的定义 什么是埋点 埋点的作用 一个 demo某个用户在某个时间点在某个地方以某种方式完成了某个具体的操作distinct_id:liko,time:00,type:track,event:“click,prop。

14、基于DataOps构建数据产流线易数帆 数据产品专家 徐华1、DataOps相关介绍 2、易数据概述 3、为什么需要DataOps流线 4、流线的六个环节详解 5、两条流线的探索AgendaDataOps背景介绍DataOps解决的问题1、DataOps相关介绍 2、易数据概述 3、为什么需要DataOps流线 4、流线的六个环节详解 5、两条流线的探索Agenda易数据的发展历史2006分布式。

15、,目录,阿里巴巴数据需求流转介绍,1,阿里巴巴数仓建模最佳实践,2,阿里巴巴数仓建模实操演示,3,数据模型应用-数据资产介绍,4,Contents,01 阿里巴巴数据需求流转介绍,阿里巴巴数据需求工作流转介绍,|,阿里巴巴数仓建模最佳实践,阿里巴巴零售数仓建模最佳实践,|,核心输出1：零售行业数仓顶层设计输出,公共层-数据域,应用层-数据集市,业务分类,阿里巴巴零售数仓建模最佳实践,|,核心输出。

16、?0?32?C?Hpa?tSO?eS?SO?e?SO?C?o?t?MaxCompute?MaxCompute?+SO?d?m?SO?xu?+SO?d?SO?d?SO?MHSO?/?SO?/?t?e?o?t?SO?SO?t?o?t?SO?C?0?,?,?SQL?MaxCompute?/?/?/?MaxCompute?Timetravel?/?:?SQL?Schema Evolution?Pipel。

17、演讲人：胡峰BiliBili资深研发工程师 2023 CONTENTS背景目标体系架构案例分享未来展望背景目标背景目标背景目标第一阶段第一阶段OLTP（联机事务处理）需求第二阶段第二阶段OLAP（联机分析处理）需求第三阶段第三阶段解决BI和报表需求第四阶段第四阶段系统对接OLTP（事务处理）和OLAP（报表分析）的需求主要解决数据业务化的能力 数据库阶段数据库阶段数据仓库阶段数据仓库阶段数据平台。

18、2023 DataFunCon大数据平台自治在线优化AI 探索与实践演讲人：黄丹青腾讯大数据大数据平台大脑项目负责人目录趋势与挑战自治方案自治实践总结展望Contents01 趋势与挑战挑战数万计服务器千万级任务复杂系统多技术栈Continually Online Optimization趋势自治系统（Autonomic Systems）超级自动化（Hyperautomation）决策智能（De。

19、数仓 Onedata 体系建设方法论演讲人：邓成聪2023 讲师介绍 邓成聪，2000年毕业于武大大学，层服务于IBM，埃森哲，百度和华为，邓成聪是前百度大数据资深产品设计师、华为AI平台高端产品专家，一手孵化了华为ModelArts(获得斯坦福大学及全球智博会双料冠军)，曾代表华为参与编写中国人工智能平台标准。邓成聪也是TOGAF注册企业架构师（95分，全球历史最高分）。邓成聪在数据建模领域有。

20、基于资产健康度量化的小米数据治理实践演讲人：孟熠小米数据技术专家2023 小米数据治理里程碑资产健康度量化及产品化未来规划小米数据治理里程碑数据现状数据成本数据生产数据使用数据安全随着业务增长，存储、计算量日趋增长凌晨资源抢占严重，重点业务无产出保障找不到数据、找到不敢用、烟囱式建设数据无分级隐私数据无保护小米数据治理三级火箭数据基线产保障集团元数据仓库集团数据资产管理平台集团数据公共层数据治理。

21、OPPO数据湖仓技术演进演讲人：付庆午OPPO大数据平台架构师2023 OPPO大数据架构演进Shuttle2.0大数据计算引擎加速Glacier数据湖仓服务底座湖仓非结构化领域技术探索OPPO大数据架构演进OPPO大数据架构演进数据规模：300P+任务规模：30w+SLA准点率：85%存在众多稳定性问题例如：Shuffle不稳定元数据单点Dag调度任务编排Oflow接入层LivyHiveser。

22、演讲人：潘松杜网易资深大数据平台开发工程师 2023 背景及现状解决方案实施过程成果和总结背景及现状背景及现状数据集成数仓建模数据访问模型生命周期刻画数据组织数据生产数据数仓建模标准流程模型分层设计准则使用数据意义：从业务数据中来，通过转换、计算、整合，提取有价值的信息，最终反馈给业务，为业务发展持续赋能。业内数据仓库建设的现状业内数据仓库建设的现状背景及现状物理模型万+开发任务近万个指标数千+。