在数字时代，数据犹如一颗珍贵的宝石。对于像快手这样的短视频平台而言，探索和构建短视频领域的数据是至关重要的。这是一段充满挑战与机遇的旅程，而今天，让我们一同深入了解快手短视频领域数据建设的方方面面。
一、快手早期数据建设的曲折历程
- 起步探索阶段（2016 - 2017）
- 在这个时期，快手的数据建设宛如一个蹒跚学步的幼儿，面临着诸多困难。数仓初始化的过程中，随着 APP 层业务形态的不断拓展，分析重点也发生了转变。用户域、设备域、生产域和消费域等各个板块都在发展，恰似一棵幼苗逐渐长出繁多的枝叶。
- 然而，这一发展也带来了一系列问题。DWS 聚合层和 DWD 明细层的数据需求急剧增加，ODS 贴源层的建设压力陡然增大，并且模型归属不清晰，就像一群迷失方向的候鸟，找不到自己的栖息地。
- 调整改进阶段（2018 - 2019）
- 为了解决前期出现的问题，快手进行了一系列调整。通过扩展主题域、新增主题层以及构建核心业务过程宽表和核心实体宽表等措施，仿佛为迷失的候鸟重新找到了归巢，有效地解决了模型归属不清的问题。
- 同时，大量冗余维度和相关指标的出现，使得使用者自助分析成本降低，需求也发生了转移。但新的问题随之而来，供需矛盾依然突出，数据建设始终滞后于业务需求，就像一辆缓慢行驶的马车，难以跟上业务发展这匹飞驰的骏马。此外，烟囱式数据建设加剧了人力和资源的紧张状况，“找数难” 成为了普遍存在的问题。
二、快手领域建设探索的方向与策略剖析
- 明确的目标设定
- 快手在领域建设探索过程中，确立了清晰的目标。这就好比一艘航行在茫茫大海上的船只，有了明确的目的地。其目标包括满足业务使用需求、提高数据复用性以及合理控制成本。
- 多元化的策略实施
- 提前规划与建设策略：快手如同一位高瞻远瞩的规划师，提前开展数据建设工作，预留数据能力，以提升业务满足率。例如，对 APP 层进行快速个性化支持的升级，扩大数据能力覆盖范围，合理安排主题层的 “需求转移”，并适当延迟公共模型下沉的时间。
- 用户场景聚焦策略：将用户场景进行细致拆解，如同拆解一台精密的仪器。注重阐述资产的场景服务能力，以此缩短用户获取路径，降低使用成本。
- 复用性强化策略：从业务场景阶段就强调相似性，促使相关资产能够相互引用，就像搭建积木一样，通过寻求复用，增强资产复用性。
- 领域驱动设计（DDD）策略：构建领域知识体系，识别领域问题，进而驱动业务建模。这就像一位指挥家，统一通用语言，使得建模师和使用者能够顺畅沟通，实现领域模型的复用，扩大数据能力覆盖范围。
- 动作拆解策略：在冷启动阶段建立领域知识，在日常阶段进行知识迭代。确定场景作为通用语言，基于场景进行沟通，由场景驱动模型，同时开展场景拆解、合并以及相关资产引用等操作。
- 建设流程与方法策略：涵盖申报阶段、建设阶段和运营阶段。在申报阶段，要明确领域名称、描述、目标和拆解等关键要素。建设阶段要延续之前有效的方法，如主题域划分和分层建设思想，对业务场景进行细化，提炼业务过程。运营阶段则要注重领域沉淀，提升资产易用性。
三、快手短视频领域建设实践的详细步骤
- 申报阶段：奠定基础
- 申报阶段是数据建设的基石，如同建造高楼大厦需要稳固的地基。在领域申报时，必须确保领域名称准确无误，描述清晰明了且语义连贯。以短视频领域为例，它涉及视频生产、审核、推荐等多个业务环节，领域描述应详细说明业务所涉及的工作内容、角色以及价值等。领域目标要明确数据能够解决的问题，领域拆解则要涵盖子领域拆解以及关键业务场景规划。
- 领域公示同样至关重要，它能够拉齐内外认知，促进合作。对外，要与业务方协调建设节奏；对内，要让团队成员了解规划内容、操作方法以及接口人信息，避免出现烟囱式建设的情况。
- 建设阶段：精心打造
- 在建设阶段，需要新增场景推导，维持现有的模型建设技术，并延续主题域划分和分层建设思想。这就像一位技艺精湛的工匠，精心雕琢一件艺术品。要对领域和子领域进行细致拆分，实施领域驱动设计，将细节拆解到位，对业务场景进行细化，提炼业务过程，同时还要提炼粒度、指标和维度等关键要素。
- 运营阶段：持续优化
- 运营阶段的核心是让领域沉淀，形成领域资产沉淀，目标是实现知识更新和能力盘点。这类似于对一台运行中的机器进行定期维护和升级，要对领域进行沉淀和审查，确保资产易用，使用户场景和分析诉求相匹配。
四、快手短视频领域建设的显著收益与总结展望
- 可观的收益呈现
- 通过快手短视频领域数据建设，实现了全场景覆盖，研发效率显著提高，资产复用性也大幅增强。这就好比为一支军队配备了先进的武器装备，无论是创作者、平台还是消费者，在视频生产、审核、推荐等各个环节都从中受益。创作者能够更高效地创作和发布视频，平台能够更精准地推荐视频，消费者能够更便捷地获取感兴趣的视频。
- 总结与未来展望
- 数据建设是一个持续不断的过程，犹如一场没有终点的马拉松比赛。它涵盖了数据技术和数据治理两个方面，随着后续分析场景的增多和复杂度的提高，需要持续通过数据技术手段和治理措施在成本和效率上取得平衡。对于像快手这样的短视频平台来说，要继续深入探索短视频、活动、直播等十大明星数据领域建设，不断开拓创新，以适应不断变化的市场需求。
