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数据质量和数据治理的关系 | 京东云技术团队

很多不太了解的人会认为:数据治理就是干数据清洗的。 近两年,在我们公司,数据治理团队在数据降本方面做的比较多,效果还不错,我们很多人可能以为:数据治理就是做数据清理的。 在京东科技集团数据治理工作组第一次全体会议上,我就讲过数据治理和数据清洗之间的关系: 数据清洗只是指通过识别和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题,确保数据质量的过程。 我的观点是数据质量和数据治理是一体的,没有数据治理,就不可能有良好的数据质量。通过进行数据治理,我们实现了数据质量。怎么会这样?那是什么意思?让我们来了解一下。 1 数据质量管理 更准确地说,数据质量或数据质量管理侧重于确保数据符合我们的数据质量维度。数据质量有很多维度,比如: •完整性:是否填写了所有相关字段? •有效性:所有值都符合吗?地址字段是否在正确的顺序和正确的拼写? •准确性:数据是否反映了现实世界中的人或物体? 米老鼠可能不是一个真正的销售对象。 •一致性:数据是否与理解的模式一致?例如,出生日期的数据格式应为 YYYY/MM/DD/。 •唯一性:是否有重复的记录? •及时性:它是最新的吗? 数据质量确保我们的数据符合这些维度。或者...

京东广告算法架构体系建设--高性能计算方案最佳实践 | 京东零售广告技术团队

1、前言 推荐领域算法模型的在线推理是一个对高并发、高实时有较强要求的场景。算法最初是基于Wide & Deep相对简单的网络结构进行建模,容易满足高实时、高并发的推理性能要求。但随着广告模型效果优化进入深水区,基于Transformer用户行为序列和Attention的建模逐渐成为主流,这个阶段模型的特点是参数的体量、网络结构复杂度呈指数级增长,算法建模的创新工作往往由于吞吐和耗时的性能算力问题,导致无法落地于在线推理获得效果收益。传统通过扩容资源的方式,其边际效应也在减弱,算力优化存在诸多挑战: 1、高算力需求下的资源成本边际效应问题:集群资源扩容是提升算力的一种传统方案,但算力需求的增加往往需要成倍数的资源增长才能抹平,带来了极强的边际递减效应。 2、复杂算法模型的在线推理算力扩展问题:推理引擎要求低延迟和高吞吐,而随着模型算法复杂度提升,突破计算资源算力上限(存储、计算),推理耗时显著增加,无法满足实时推荐系统的性能要求。 针对上述挑战和问题,广告算法架构在迭代演变的过程中,构建了一系列的优化体系,主要集中在两个方面: 1、架构层面:设计分布式分图异构计算框架,通过模型...

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