DataFun发布《DataFun数据智能知识地图》

近日，国内专业大数据及人工智能开发者垂直社区DataFun发布《DataFun数据智能知识地图》，DataPipeline凭借深厚的产品技术实力及丰富实践入选，成为数据采集与治理领域典型代表企业。 该《数据智能知识地图》历时多月精心打磨，内容涵盖数据采集与治理、数据架构、数据能力、数据应用等四大领域、15大数据模块，拆解了数据流转全流程，凝结了DataFun通过千百场直播分享汇聚合成的数据智能专家的力量。DataPipeline的入选再次彰显了产品综合实力与用户价值。 《DataFun数据智能知识地图》是由国内大数据及人工智能开发者社区DataFun发布的，旨在梳理和整合数据智能领域的专业知识。这张知识地图覆盖了四个主要领域：数据采集与治理、数据架构、数据能力以及数据应用，深入剖析了数据从采集到应用的全过程。其中，DataPipeline作为数据采集与治理的典型代表，其入选表明了其在该领域的技术实力和实践经验。 在数据应用领域，智能风控是重要的一环。智能风控涉及到模型搭建、数据挖掘、策略搭建等多个层面，包括机器学习、深度学习、关系网络等智能算法。它旨在提升风控的效果和效率，通过模型层、策略层、数据层和特征画像层的精细化操作，实现对各种风险的有效识别和管理。例如，策略层包括准入决策、营销风险、欺诈拦截等内容；模型层则涵盖了多种评分模型，如信用评分、反欺诈评分等，利用决策树、随机森林、神经网络等算法进行模型训练和评估。 数据层的详细解释展示了数据处理的步骤，从数据采集、存储、校验到实时和离线计算，保证数据的质量和顺畅流转。数据平台扮演着核心角色，负责数据接入、管理服务、校验、清洗、监控等任务。此外，特征画像层专注于特征的挖掘、计算、管理和监控，如性别、年龄、居住区域、消费能力等，通过各种特征方法（如NLP特征、图特征）进行特征提取和分析，为模型算法提供输入。 模型算法层详细阐述了模型建立的过程，包括问题定义、样本划分、模型训练、评估和监控，以及模型的推理计算和存储。决策应用层则介绍了如何利用决策引擎和规则策略来执行决策流程，例如欺诈识别、审批管理、风险管理等，同时强调了最优化算法和策略监控的重要性。 未来的发展趋势展望了自动化的风险识别、预训练知识图谱、隐私计算等先进技术的应用，以及数据中台、云原生大数据平台的发展，强调了数据仓库和数据湖在大数据处理中的作用。用户画像作为连接用户需求与产品设计的关键工具，其定义和八要素（PERSON）也得到了阐述，强调了用户角色的真实性和目标性。 总体来说，《DataFun数据智能知识地图》是大数据和数据智能领域的综合指南，涵盖了从数据处理到智能应用的全方位知识，对于理解数据驱动的决策系统和风控机制具有极高的参考价值。