Uber案例|如何迈向更好的数据之旅 打造高效的数据生产力

Uber公司在其运营中依赖于大数据和数据科学，以推动其数十亿次乘车和送货服务。尽管Uber能够扩展其数据系统，但随着公司规模扩大，数据管理和处理中的问题越发明显。这些问题包括数据重复、发现问题、工具之间缺乏集成、日志记录不一致、缺乏流程、以及对数据所有权和服务水平协议(SLA)的缺乏。Uber意识到需要从根本上解决这些问题，并采取了整体性的方法来改进数据记录系统、工具和流程。这包括创建关键数据的权威来源、标准化日志记录、提高数据生产力、以及实施组织级的数据管理。Uber还发展了数据质量和层级的概念，定义了数据质量检查，创建了元数据目录，以及标准化了应用程序上下文日志记录。此外，Uber还集成了数据工具和流程，以改善数据质量和管理。通过这些措施，Uber旨在建立一个更强大的数据文化，并继续对其数据工具和流程进行改进以提升整体数据质量。