数据助理提供了数据查询能力，主播可以查询实时场次数据、核心指标趋势、带货成交数据，以及大屏监控、历史场次数据PK分析；也提供了智能能力，异常点检测、多模归因、直播诊断等能力，帮助主播定位直播过程中的优缺点；还提供了精细化运营能力，比如权益投放、粉丝运营、流量运营等等 。精细化运营效果又可以通过直播过程中的实时数据反馈出来，形成数据的闭环，真正实现了数据赋能主播、智能辅助主播决策 。
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数据建设
1. 数据链路

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基于早期对于数据助理产品的规划，我们做了详细的数据架构设计、平台调研选型，同时兼顾性能及成本 。

• 我们重点针对Lindorm和ADB进行了调研、验证和对比，由于产品特性（多维查询、实时性、灵活性要求比较高）最终选择了ADB进行支持 。
• 由于数据助理是直接服务与淘宝主播，所以对于稳定性要求非常高，为了保障产品的高可用，我们做了核心链路【计算、存储、服务】的双链路保障 。
• 通过霸下进行拦截恶意攻击流量，降低数据2/3的恶意无效数据访问，大大降低了存储及服务的资源消耗 。
• 在其他直播业务有复用需求后，我们也及时的升级了数据链路，提取实时数据中间层，DWS数据同时写入ADB、Lindorm、TT以支持不同直播业务场景的需求，做到了一份数据、一个口径、多场景复用 。

2. 数据分层

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数据链路中提到了建设直播数据中间层，接下来我们一起详细看下，中间层建设分为数据接入层、数据中间层【DWD、DWS】、业务应用层 。

• 数据接入层：主要来源于直播业务数据、集团公共层、达摩院智能数据
• 数据中间层：分为DWD、DWS层、维表、又包含实时数据建设和离线数据建设，以下重点将实时部分、离线数据建设和实时是保持一致的DWD层重点建设直播间明细层数据，其中包含直播间曝光、点击、观看、互动（评论、点赞、分享、关注等）、商品引导、商品成交、商品预售、直播间文本语义识别、多模归因、关键点识别等数据DWS层我们主要做了直播间、直播间+商品、直播间+渠道、直播间+来源、直播间+粉丝等直播间相关维度的汇总及趋势数据、同时还包含直播间的多模数据
• 维表：包含了直播业务链路中的各种维度数据，比如直播间、主播、商品、用户、商家、商品类目、渠道、来源等等
• 业务应用：这里主要是中间层数据服务的对象，包括达摩院直播赛道【数据助理、数字人、直播一体机、主播助理】、直播中控台、生意参谋、产品360等等

随着直播业务越来越火，达摩院直播赛道（数据助理、主播助理、虚拟人、直播一体机）以及集团其他直播业务产品线陆续启动，这套数据也得到了很好的复用；之后更是与集团DT团队、淘宝直播数据团队一起搭建了集团内容中间层，基于此也完善了达摩院自己的直播数据中间层 。
3. 架构总结

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整个数据助理产品数据架构建设，可以以上图作为总结，我们同时支持PC端或者APP端开播后的数据展示，多端保持数据一致性，实时数据下播后以下播报告的形式展现、其他产品形态与此类似，实时离线数据使用同一份、严格保证数据的口径一致 。与此同时我们有达摩院的智能能力加持，赋予了数据助理数据产品的智能化特性 。

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