字节跳动用户反馈中台的大数据技术演进
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字节跳动用户反馈中台的大数据技术演进
话题概述:
随着互联网和智能手机的普及，人们的生活大多时候都离不开移动App，在信息量与日俱增的大数据时代，挖掘用户数据的价值变得越来越重要。用户数据可以分为很多种类，其中，用户反馈数据可以帮助发现热点问题、避免安全问题、优化产品体验、提升产品质量等。 字节跳动作为全球月活超19亿(截至2021年6月)的互联网公司，日均用户反馈超百亿级，其中包括App端内离线反馈、短视频评论、IM（Instant Messaging，即时通讯）反馈、电话热线反馈、举报反馈、海内外应用市场评论、内部运营工单，外部舆情等数据，在这场景下，快速识别用户意图、挖掘用户反馈价值是对平台能力的极大挑战与价值体现。 字节跳动用户反馈中台历经数据规模由万级到百亿级，由离线到实时的演进；从业务场景出发，借助大数据组件Flink、Clickhouse、ElasticSearch等，实现平台大数据架构的多次迭代升级。 本次分享，我们将从海量数据处理能力、大数据组件优化经验、大数据与AI相结合等方面介绍字节跳动用户反馈中台在大数据与AI领域的技术实践，分享用户反馈中台从发展初期到现在的发展历程。在业务场景越发复杂背景下，平台正借助大数据能力和AI能力，重点为业务提供安全问题、服务异常发现等智能预警功能。 同时也展望未来平台能力建设，让大家对反馈数据应用蓝图有进一步的了解。
演讲题纲:
1. 前言
2. 业务背景
3. 字节跳动反馈中台实时架构演进
4. 全球化的实时大数据中心
5. Flink+Clickhouse/ElasticSearch的优化经验
6. 现阶段挑战
7. 复杂业务场景的在线分析
8. 实时监控中心
9. 未来规划
话题亮点：
1. 支撑字节跳动全球业务的海量用户反馈
2. 全球化的实时大数据中心
3. 业界领先的客诉反馈解决方案
4. 复杂业务场景下的OLAP引擎优化方案
1. 了解用户反馈数据的价值。
2. 收获平台架构演进的理念和经验。
3. 大数据实时处理的优化之路。
4. 大数据与NLP相结合。
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