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建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。

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可编程的、动态的、弹性基础设施：支持公共云、专有云、边缘计算等不同环境。
分布式应用架构：具备松耦合、可弹性扩展、高容错性等特点。

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数据驱动是一件好事，但在国内企业的落地中确实很“骨感”。数据驱动不是一个简单的工具，也不是多个分析师或者少个分析师的问题，而是整体的格局问题。“陈新祥在直播中提到。

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伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。

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1991年，特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出，再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(Alex Pentland)发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。

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在整个流程里，最关键的是要有专人做统一收口，基于对数据和采集的理解做分流，中间规范跟标准动作要规范，因为不论是新版还是新功能上线都要走这个流程。

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当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。

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当然，这是他们根据产品的情况以及公司所处的发展阶段做的取舍：当时公司不急着变现于是收入被拿掉了，日活做的数据没有太大作用于是被拿掉了，拉新也被拿掉了。

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同时，要把数据结果融入到团队的工作流程里去，比如可以在早上八点把团队最关注的东西发到邮箱，市场推广人员可以看到相应的报表。在上午十点的时候，产品经理可以登录后台看到更新的产品功能。

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与人类社会的历史相比，计算机的历史非常短暂，上世纪五、六十年代都能称为远古时期了。但计算机的历史又很神奇，早期的思想往往都很超前、很先进。