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毕业于电子科技大学，拥有11年大数据经验，现任字节跳动生活服务数据治理负责人。曾就职于字节、阿里、京东等头部企业，多次主导规模化数据体系建设，涵盖离线/实时数仓、全域数据治理等核心领域，并探索数据湖、大模型等前沿技术落地。大厂期间多次获得公司级高绩效及核心奖项，主导的治理项目收益显著。
字节生服数据治理之稳定性建设实践 
在生服业务稳定性保障非常严峻且体量大，人配合难度大，协作团队多，治理工具缺乏的情况下展开系统化治理，核心措施包括建设运营体系（基线&尾节点体系、资产标签体系、资产血缘体系、资产生命周期）、全链路治体系（事前约束能力，事中巡检能力，事中应急能力，事后治理能力）、组织保障&资源保障&工具武器库保障（大盘体系、值班武器库、基线诊断武器库、治理平台）等措施，稳定性&治理效率显著提升。
演讲提纲：
1. 背景：生服业务经4年烟囱式建设，暴涨数据量稳定性保障带来了前所未有的挑战，亟需体系化、高效稳定的治理体系
2. 治理挑战：数据体量大，规范&动员人难度大，协作团队多，高效治理工具缺乏
3. 治理体系架构：整体视角介绍字节数据治理稳定性架构方案
- 组织保障：与协同团队合作共赢，展开生服内部团队协同方案，生服上游团队协同方案、平台团队协同方案并推进
- 资源保障：队列优化、使用规范管理等
- 全链路治理建设
○ 治理基座层建设：建设数据能力和高效数据产品
○ 治理执行层建设：包括事前、事中（调度前&调度中&调度后）、事后详细介绍治理能力建设等
○ 治理评估层建设：度量体系建设（北极星指标+过程指标）
- 运营保障：从基线+尾节点管理、标签管理、血缘管理、生命周期管理
- 工具保障：内部工具建设（大盘体系、值班、基线诊断、基线链路优化），外部工具建设（治理平台、计算平台）
4. 未来规划：基于大模型等新型技术进一步探索治理提效&自动化治理技术
听众收益：
- 如何协同团队内部数据同学近两百人，上游团队N千人节奏性推动数据治理
- 如何系统性+高效的保障团队核心资产万任务级的稳定产出
- 事前事中事后又有哪些异于同类公司的方法论
