快手内部采用的KwaiBI产品正致力于打造一个集数据获取与分析于一体的平台，这个项目前景广阔。该平台旨在提高数据获取和分析的效率，底层与多种数据源相连接，这些举措吸引了众多人的关注。
多种数据源对接
分析平台底层对接多种数据源的重要性不言而喻。在数据量激增的当下，大数据存储引擎、传统的关系型数据库和本地文件等，都构成了数据的关键来源。据2023年的数据统计，那些能够连接多种数据源的分析平台，在执行复杂数据任务时，其成功率比仅依赖单一数据源的平台高出约30%。
大数据存储引擎和传统关系型数据库各有千秋。比如，在某个具体的项目中，大数据存储引擎擅长快速处理大量数据，而传统关系型数据库在处理结构化数据方面则展现出其独到之处。
指标中台的管理
在数据接入环节，指标中台扮演了规范管理的角色。若指标和维度未得到有效管理，便会陷入混乱。以2022年某企业为例，因缺乏指标中台，数据指标杂乱无章，进而引发了决策错误。
通过指标中台，我们能对指标和维度实施标准化与规范化管理。这样做便于后续直接与分析平台对接，从而提升数据处理精确度和效率，确保数据品质。
用户画像与自主化数据集
用户画像信息可用于打造个性化的数据集，以辅助性能诊断分析。这对满足各类用户需求极为关键。以某视频运营部门为例，借助用户画像建立的数据集，可以精确识别不同年龄层观众的偏好。
有了这个工具，就能进行灵活的自助性能评估。用户可按需自行分析，轻松获得所需信息，有效减少时间和人力投入。
分析平台性能优化
分析发现，该平台在优化方面存在一定难度，然而，我们采取了多种策略来应对。2021年间，平台查询速度的缓慢曾导致多个项目进度受阻。如今，我们已通过实施缓存预热、物化加速和查询优化等多种自动优化措施，有效提升了查询效率。
数据内容优化依赖于以用户画像为依据的消费驱动，这一点同样关键。这样做可以从用户角度评估分析平台的表现，重点考察以下三个关键性能指标：平均查询时间、P90查询时间以及查询成功率。
平台性能多因素影响
一个完整的分析流程会受到众多因素的影响。分析系统不能仅凭自身努力。就好比一台复杂的设备，单靠一个部件的改进是远远不够的。
分析过程能揭示用户的搜索倾向等细节。这些细节对于构建数据仓库等活动具有指导意义，同时还能观察到分析系统内部的一些关键数据。
团队协作性能优化
团队协作对性能提升至关重要。分析平台负责平台性能的改进，数仓需针对问题构建和优化数据，而引擎团队则需提供引擎技术支持。
快手采用的快速生产模式，如加速功能等，充分展现了团队合作的精髓。若能在发现问题到改进的全过程中实现自动化或智能化，不仅能降低人力成本，还能提供高效的数据分析。你认为快手的KwaiBI产品距离实现全链路自动化还有多远？欢迎点赞、转发，并在评论区交流看法。
