最近看新聞，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)已經(jīng)是北京大學(xué)高考入學(xué)門檻較高的專業(yè)了，其實(shí)"Data Science" 這個(gè)詞性感了快十年了，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而言，相當(dāng)于性感了一個(gè)世紀(jì)。

從“數(shù)據(jù)說話”，”DT 時(shí)代”，到 “數(shù)據(jù)中臺(tái)”，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（Data Drive/Data Driven)”，數(shù)據(jù)體系的不斷演進(jìn)正在持續(xù)的改變大家的工作與決策方式；正在不斷的革新大家的思維方式；同時(shí)也產(chǎn)生了新的商業(yè)邏輯，新的發(fā)展機(jī)會(huì)。

1976 年，Pascal 作者 Nikalus Wirth 曰：Algorithms + Data Structures = Programs.

就像之前的“SOA”，“云計(jì)算”等概念一樣，目前數(shù)據(jù)科學(xué)自身的概念還在不斷的變革，各家公司的實(shí)踐者們一邊摸索，一邊獲利；一邊總結(jié)，一邊布道；當(dāng)然同時(shí)還參雜著很多湊熱鬧的同志把概念折騰的更加模糊。所以數(shù)據(jù)科學(xué)本身的能力邊界，方法論體系，好實(shí)踐等等還沒有完善的建立起來，有很多問題沒有辦法很好的回答。由此就會(huì)產(chǎn)生一些迷信和誤會(huì)，”強(qiáng)行數(shù)據(jù)“，”隨意數(shù)據(jù)“，”政治正確數(shù)據(jù)“等等情況比較常見, 無論是實(shí)際的操作層面，還是方法層面，都存在著一些不小的誤會(huì)。這也是我打算總結(jié)一下在數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐中存在的陷阱與缺陷的緣由。

這篇分享是根據(jù)我自己的工作經(jīng)驗(yàn)，和對(duì)相關(guān)資深同事的訪談總結(jié)而成。它的正確性受限于我個(gè)人的認(rèn)知水平和目前行業(yè)的發(fā)展水平，它整理了一些目前可能存在的問題，但未必是長久的道理。希望大家讀的時(shí)候批判性的看待。拋磚引玉，如果有不同想法歡迎大家跟我隨時(shí)溝通與驗(yàn)證，結(jié)論本身也可以隨時(shí)更新。

陷阱與缺陷 1：數(shù)據(jù)質(zhì)量殺死自動(dòng) / 智能決策

網(wǎng)易嚴(yán)選的很多業(yè)務(wù)，比如風(fēng)控業(yè)務(wù)，核心驅(qū)動(dòng)力是數(shù)據(jù)及算法。我們在風(fēng)控業(yè)務(wù)起步的時(shí)候就建立了數(shù)據(jù)算法驅(qū)動(dòng)風(fēng)控的方法體系，所以能保證很小的團(tuán)隊(duì)（3 個(gè)人）來支撐嚴(yán)選幾十個(gè)內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)場景，每天執(zhí)行百萬次風(fēng)險(xiǎn)決策。當(dāng)然，這是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)決策 / 智能決策帶來的力量。成功的美好，或許會(huì)讓你按耐不住的想把很多業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)方式轉(zhuǎn)型過來，但遺憾的是，數(shù)據(jù)質(zhì)量保障的缺失會(huì)讓這一切變成隨時(shí)會(huì)倒塌的空中樓閣！事實(shí)上，絕大部分組織對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的理解 支撐不了更加自動(dòng)和智能的決策場景。強(qiáng)行轉(zhuǎn)型與減員增效會(huì)讓他們原本穩(wěn)定的業(yè)務(wù)接近崩潰。

嚴(yán)選風(fēng)控出現(xiàn)過幾次大的故障都跟數(shù)據(jù)質(zhì)量緊密相關(guān)。今年 8 月份的時(shí)候，風(fēng)控在執(zhí)行每周誤判巡檢的時(shí)候發(fā)現(xiàn)整體疑似誤判率增加了 4 倍。最終定位原因是設(shè)備號(hào)相關(guān)的日志內(nèi)容有些異常。從而導(dǎo)致了相當(dāng)一部分用戶的行為（簽到操作）被錯(cuò)誤的執(zhí)行了攔截。

這是一個(gè)很有意思的案例。一些關(guān)鍵的決策：比如用戶是不是壞人？某個(gè)商品要采購多少量？可能會(huì)依賴于很不被重視的某個(gè)線上日志的一小部分內(nèi)容。我們的整個(gè)質(zhì)量保障體系很難把視角投入到某個(gè)具體應(yīng)用的某個(gè)日志字段在高壓力下會(huì)不會(huì)出錯(cuò)？在傳統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量保障理念里，日志字段的某個(gè)偶爾的小錯(cuò)誤，沒人會(huì)把它當(dāng)作 Bug，開發(fā)人員更不會(huì)去關(guān)注。但如果你一旦把 數(shù)據(jù)當(dāng)作了生產(chǎn)資料，如果我們不對(duì)應(yīng)用質(zhì)量保障的理念和工具進(jìn)行革新，你的大量的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，訓(xùn)練好的算法模型，做出的決策可能很不可靠，因?yàn)槟愕纳a(chǎn)資料本身就是垃圾，而古語有言：Garbage in , garbage out。

還有一個(gè)驚人的現(xiàn)狀是，大量用于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜 SQL 并沒有進(jìn)行真正的測試，甚至，大量的數(shù)據(jù)系統(tǒng)并不存在一個(gè)所謂的測試環(huán)境。我們很難像測試線上服務(wù)（比如訂單系統(tǒng)）那樣去測試數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程的正確性。那么這樣通過幾萬行，甚至幾十萬行（嚴(yán)選）SQL 生產(chǎn)出來的數(shù)據(jù)到底能不能用？這個(gè)問題其實(shí)很難回答。

數(shù)據(jù)的可靠性是組織在轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過程中一個(gè)非常大的陷阱。

大家都在討論數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性，但是內(nèi)心又默默覺得這個(gè)事情比較低級(jí)。因此，我們很少見到有團(tuán)隊(duì)會(huì)把大量聰明的大腦投入到數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障上。

除了資源投入的缺失，很多數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的認(rèn)知也是各不相同。我曾經(jīng)跟一位在數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè) 15 年，為某知名公司數(shù)據(jù)體系做出巨大貢獻(xiàn)的前輩做過一次深入的溝通，聊起數(shù)據(jù)質(zhì)量，”你覺得數(shù)據(jù)質(zhì)量是什么？“ 他的回答是：“數(shù)據(jù)質(zhì)量，真正需要考慮的是指標(biāo)一致性。”。瞧瞧，就算是非常資深的同行，他的認(rèn)知還是不夠完整，按他對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的理解，數(shù)據(jù)的支撐能做到報(bào)表給人看，這個(gè)層面就很好了，要落地到戰(zhàn)術(shù)層，落地到線上自動(dòng)決策基本不可行（因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量的故障難以像線上程序故障一樣快速修復(fù)，它是一個(gè)持續(xù)污染的過程）。

數(shù)據(jù)做為智能決策的輸入，是動(dòng)態(tài)變化的。它沒法像代碼的依賴那樣做靜態(tài)分析，它的依賴層次動(dòng)態(tài)而不穩(wěn)定。

陷阱與缺陷 2：數(shù)據(jù)科學(xué)的"科學(xué)”在哪?

數(shù)據(jù)科學(xué)是我們常常說起的一個(gè)詞，也是形容我們?nèi)粘９ぷ鞯囊粋€(gè)詞，但當(dāng)我們說起的時(shí)候，內(nèi)心就會(huì)有些心虛，就光看到數(shù)據(jù)了，“科學(xué)”在哪里？如果沒有”科學(xué)“的部分，我們的產(chǎn)出的結(jié)論會(huì)不會(huì)有問題？

這是一個(gè)最常見的問題，數(shù)據(jù)科學(xué)的從業(yè)者們，不知道什么是”科學(xué)“。所以江湖上才會(huì)有 SQL Boy, SQL Girl 的稱呼。

一個(gè)常見的問題是數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的相關(guān)性到底是不是真的相關(guān)？我們做數(shù)據(jù)分析往往能看到很多有趣的相關(guān)性，比如最近幾個(gè)月買了拖鞋的用戶，看起來有更大的可能性在最近一個(gè)月復(fù)購另外一個(gè)商品。但是，這個(gè)相關(guān)性到底是不是真的存在，還是只是偶然的巧合（False Postive）？我們的分析報(bào)告很容易對(duì)這個(gè)問題視而不見。但如果這個(gè)相關(guān)性本身經(jīng)不起推敲，它又如何來指導(dǎo)我們的工作呢？數(shù)據(jù)分析報(bào)告難道要靠運(yùn)氣來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展么？

就算我們有不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，給每個(gè)假設(shè)都加上了 P Value, 我們往往還很容易把相關(guān)性與因果性給搞混。兩個(gè)事情相關(guān)，并不能得出結(jié)論說他們之間互為因果。我們需要通過因果分析的方法，為數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性提出符合業(yè)務(wù)邏輯和商業(yè)邏輯的解釋。

如果數(shù)據(jù)分析遺漏了因果分析這個(gè)過程，就會(huì)得出一些奇怪的結(jié)論。比如，我們發(fā)現(xiàn)較大的用戶，買的鞋子一般也是大號(hào)。如果缺乏基于業(yè)務(wù)邏輯的因果分析我們可能會(huì)這樣指導(dǎo)運(yùn)營工作：為了讓用戶的腳變大，我們應(yīng)該多賣大號(hào)的鞋子給他們。

但有的時(shí)候，我們很難直接的分析出數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，很難直觀的得出結(jié)論，這個(gè)時(shí)候，我們需要借助科學(xué)實(shí)驗(yàn)，幫我們更深入的理解我們的業(yè)務(wù)。

如何去做科學(xué)實(shí)驗(yàn)，我結(jié)合滴滴謝梁大神的觀點(diǎn)（謝梁，數(shù)據(jù)科學(xué)中的“科學(xué)”），總結(jié)如下：

通過對(duì)數(shù)據(jù)的敏銳度和業(yè)務(wù)的熟悉程度，發(fā)現(xiàn)和定義問題；

提出結(jié)構(gòu)化，可量化的假設(shè)；

設(shè)計(jì)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)?？茖W(xué)與實(shí)驗(yàn)是緊密關(guān)聯(lián)的。在嚴(yán)選和很多公司，我們往往利用實(shí)驗(yàn)來判斷方案的好壞。但是，其實(shí)實(shí)驗(yàn)更多的是用于幫助我們驗(yàn)證假設(shè)，幫我們更加深入的理解我們的用戶（著名實(shí)驗(yàn)公司今天頭條 CEO 說：更多的時(shí)候，AB 測試幫助我們理解用戶，而不是幫助我們決策）。設(shè)計(jì)一個(gè)好的實(shí)驗(yàn)，并不容易，需要根據(jù)假設(shè)梳理出要驗(yàn)證的指標(biāo)，樣本集，可控制的因子（往往是流量）。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，需要極強(qiáng)的專業(yè)性。

收集與分析數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)并不僅僅是直觀的去看趨勢的高低。分析數(shù)據(jù)首先需要對(duì)業(yè)務(wù)的主要指標(biāo)及其相關(guān)性有清晰的概念，需要把指標(biāo)之間的相關(guān)因子量化，甚至可計(jì)算。我認(rèn)為是先有結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化、量化的體系，再有數(shù)據(jù)分析。所幸的是，結(jié)構(gòu)化的體系我們可以用系統(tǒng)和服務(wù)來支撐。我們團(tuán)隊(duì)今年主要在設(shè)計(jì)與研發(fā)的 DIS 系統(tǒng)（嚴(yán)選數(shù)據(jù)智能平臺(tái)），一個(gè)主要目標(biāo)就是解決這個(gè)問題。

分析人員需要專業(yè)的量化分析能力、統(tǒng)計(jì)學(xué)能力。

陷阱與缺陷 3：操縱，誤導(dǎo)，數(shù)據(jù)的民主化不足

數(shù)據(jù)民主化在國外的數(shù)據(jù)社區(qū)討論的很多，國內(nèi)聊的比較少。數(shù)據(jù)科學(xué)家們通過黑魔法制造出一些模型來，然后告訴業(yè)務(wù)同學(xué)該怎么決策，告訴高層業(yè)務(wù)指標(biāo)完成的好不好。數(shù)據(jù)的能力被限制在某一個(gè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)，但它的產(chǎn)出卻又跟業(yè)務(wù)緊密相關(guān)，這些未知會(huì)給業(yè)務(wù)人員和管理層帶來恐懼與不安，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)給的結(jié)論會(huì)不會(huì)有可能是被操縱的？會(huì)不會(huì)有意無意的誤導(dǎo)？這些問題會(huì)很容易讓團(tuán)隊(duì)之間滋生不信任。

所以數(shù)據(jù)民主化不足帶來的一個(gè)重要問題就是信任問題，那該怎么解決？

嚴(yán)選在一次產(chǎn)技共創(chuàng)會(huì)中，有同事提出，要跟業(yè)務(wù)“談戀愛”。對(duì)于眼下的現(xiàn)實(shí)，這確實(shí)是解決信任問題的一個(gè)好辦法。阿里的曾經(jīng)的數(shù)據(jù)一把手車品覺老師也說過類似的話：數(shù)據(jù)同學(xué)要會(huì)"混，通，曬"，跟業(yè)務(wù)同吃同行，建立信任，才能互相成功。

但這終究不是一個(gè)可規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化的解決方案 。去年，我們在考慮 2019-2020 年嚴(yán)選數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展的時(shí)候，想了很久這個(gè)問題。如何去降低數(shù)據(jù)使用的門檻，讓一切更直觀和更容易解釋？我們開展的一些項(xiàng)目，SQL on AI, Data Intelligence System(DIS)，算法平臺(tái)等，一個(gè)共同的目標(biāo)是 降低數(shù)據(jù)使用門檻，并通過產(chǎn)品的方式固化甚至可視化數(shù)據(jù)分析過程。

陷阱與缺陷 4：數(shù)據(jù)預(yù)測未來不是理所當(dāng)然，預(yù)測的成功不僅是算法模型

老板們經(jīng)常會(huì)把算法能力簡單化：預(yù)測的不準(zhǔn)？找兩個(gè) NB 的算法專家做個(gè)模型就能搞定！遺憾的是，現(xiàn)實(shí)并不這么簡單，你可能找 100 個(gè) NB 的算法專家都沒用。

有人見過用算法來預(yù)測下一輪雙色球中獎(jiǎng)號(hào)碼的么？有人用算法來預(yù)測接近混沌狀態(tài)的股市漲落么？作為一個(gè)旁觀者，你能利用算法來預(yù)測意甲的每場比賽成績么？

有的業(yè)務(wù)問題本身是無法預(yù)測的，因?yàn)樗^去沒有關(guān)系（比如雙色球）；有的業(yè)務(wù)問題預(yù)測成本很高，短時(shí)間內(nèi)無法做出有價(jià)值的模型（比如預(yù)測股市，預(yù)測比賽等），需要考慮投入與回報(bào)。事實(shí)上，很多算法的成功落地應(yīng)用，不光是需要有合適的模型，還需要大量維度的數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料，更關(guān)鍵的是要有一個(gè)完善，可靠的 算法工程體系。而后者，往往會(huì)被決策者忽略。

決策者在考慮利用算法模型去預(yù)測未來時(shí)，他需要想明白 投入與產(chǎn)出，組織需要投入的不止是 幾位算法大神就行，還需要建設(shè)完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)體系，還需要建設(shè)完善的算法工程體系。決策者如果期望數(shù)據(jù)和算法能發(fā)揮突破性的效應(yīng)，需要有魄力把成本投入到自己目光不能及的地方，比如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，比如算法工程。

陷阱與缺陷 5：空中樓閣 - 基礎(chǔ)設(shè)施與基礎(chǔ)能力的不完備

這個(gè)問題比較抽象，對(duì)于 BI/ 算法 / 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的同學(xué)而言，可能不好理解。不過大家只需要記?。簲?shù)據(jù)的最底層，搖搖欲墜，并不堅(jiān)實(shí)，同樣需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)精心守護(hù)。

大家在興奮的玩耍數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)前進(jìn)的時(shí)候，如果回頭望望做 Data Infra 的同學(xué)，如果他們告訴你其實(shí)你在用的數(shù)據(jù)能不能真的算出來、有沒有算對(duì)，他們也沒多少信心的時(shí)候，你會(huì)不會(huì)覺得心驚肉跳，會(huì)不會(huì)覺得人生其實(shí)有些虛無？如果大家有機(jī)會(huì)采訪下各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，可以問問他們被抱怨最多或者故障最多的技術(shù)團(tuán)隊(duì)是哪個(gè)？相信答案都比較一致：“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)團(tuán)隊(duì)”。包括嚴(yán)選的前面幾年，這個(gè)情況也非常嚴(yán)重（當(dāng)然現(xiàn)在也沒好多少）。數(shù)據(jù)故障頻出，數(shù)據(jù)產(chǎn)出排期長、節(jié)奏慢、不穩(wěn)定等情況都很常見，很多時(shí)候我們是用睡覺時(shí)間在做人肉保障。每每回想起來，都會(huì)心驚。

這當(dāng)然并不是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)基礎(chǔ)行業(yè)的從業(yè)者敬業(yè)精神不足或者能力不足。而是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)體系其實(shí)并沒有一個(gè)非常堅(jiān)實(shí)的工程基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施可靠性不足：數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的計(jì)算系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的分析引擎，這些服務(wù)的可靠性相比其他的在線服務(wù)低一大截。數(shù)據(jù)平臺(tái)每天的定時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，比如 Hive，或者 spark，成功率如果有 98%，已經(jīng)算是很不錯(cuò)了，而線上服務(wù)系統(tǒng)，如果可靠率長期在 98% 以下，相關(guān)團(tuán)隊(duì)的同學(xué)很難堅(jiān)持一年不被優(yōu)化。就算數(shù)據(jù)成功的被計(jì)算出來了，我們的分析引擎，比如 impala，查詢成功率也長期低于 95% 以下，在嚴(yán)選這個(gè)數(shù)據(jù)還要更差一些，impala 的查詢失敗或者超時(shí)，幾乎每天都有不少。

計(jì)算模型不完備和廣泛的誤解：大數(shù)據(jù)的計(jì)算有兩個(gè)模型：Streaming，Batch。兩個(gè)模型對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施各自獨(dú)立發(fā)展，誰也不理誰。同時(shí)，由于信息流轉(zhuǎn)的速度問題，也有人把這兩個(gè)模型稱為實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(jì)算。雖然，Streaming & 實(shí)時(shí)計(jì)算；Batch & 離線計(jì)算，在很多現(xiàn)實(shí)場景中，存在著一致性，但本質(zhì)上，它們是兩回事。甚至很多從業(yè)者也無法清晰的分清楚這些基本概念，把實(shí)時(shí)計(jì)算和流計(jì)算等同，這給數(shù)據(jù)工作帶來了巨大的困擾。

為了適配這兩個(gè)計(jì)算模型，很多組織的 Data Infrastructure 團(tuán)隊(duì)會(huì)有獨(dú)立的流計(jì)算團(tuán)隊(duì)和批處理團(tuán)隊(duì)；會(huì)有實(shí)時(shí)數(shù)倉和離線數(shù)倉，會(huì)有實(shí)時(shí)指標(biāo)和離線指標(biāo)等等。這些數(shù)倉和指標(biāo)的研發(fā)人員存在著割裂，數(shù)倉建設(shè)方法論、指標(biāo)定義也不盡相同。維護(hù)成本和解釋成本都很高，出錯(cuò)幾率也很大。很常見的情況是一個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)需求，往往需要拆解成實(shí)時(shí)和離線兩個(gè)方案，共同去實(shí)現(xiàn)。這個(gè)糟糕的局面沒有變的更好。

LinkedIn、Uber、阿里等等公司都在嘗試做批流融合，嚴(yán)選也在嘗試，我們在做計(jì)算資源管理和調(diào)度層面的融合。但是，融合兩種完全不同的計(jì)算模型，是一件不美好的事情，直覺上也不大對(duì)。我覺得現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)問題可能并不是聚焦在批流兩種計(jì)算模型的不兼容上，而是聚焦在實(shí)時(shí)和離線兩個(gè)時(shí)間維度上的不兼容。由于歷史原因，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)往往需要依賴流計(jì)算模式來產(chǎn)生，從而產(chǎn)生了實(shí)時(shí)計(jì)算 == 流計(jì)算的誤會(huì)。而融合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與離線計(jì)算，解決起來就容易很多?。而流處理也需要走向更適合它的場景。

其實(shí)能總結(jié)的問題遠(yuǎn)不止這些，比如我們會(huì)擔(dān)心“算法替代思考，會(huì)不會(huì)傷害組織的遠(yuǎn)見？”、“大規(guī)模依賴 A/B 測試做決策，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營策略的短視” 等等。

新聞名稱：寫給大數(shù)據(jù)從業(yè)者：數(shù)據(jù)科學(xué)的5個(gè)陷阱與缺陷
當(dāng)前鏈接：http://m.rwnh.cn/news2/97702.html

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