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酒店旅行在M端场景的数据智能化应用和探索
演讲介绍：酒旅业务小助手服务于酒旅事业部组织提效，借助大模型实现M端分析师、运营、销售各职能个人工作提效和跨职能的流程优化，我们围绕“数据-信息-策略-行动”建设核心能力，数据上，完成规模化取数能力的探索，信息上完成部分信息非结构化知识的接入，策略上实现了分析诊断和初步业务建议输出，行动上，将业务诊断建议的结果作用于播报工具、智能问答、销售等场景实现数据智能化闭环。
演讲大纲：
1. 架构革新：从传统指标仓库向AI驱动的数仓2.5层架构演进，实现分层架构的智能化简化
2. 资产转型：数据资产建设从服务人工分析转向支持人机协同的元数据体系建设
3. 能力升级：数据处理范畴从结构化数据扩展到非结构化知识增强与融合
4. 评估体系：构建端到端的AI取数准确性评估框架与方法论
听众收益：
1. 数仓扁平化架构升级：如何在传统数仓建模基础上实现数仓架构改造，并提升数据获取效率。
2. 非结构化知识清洗：如何基于业务实际know-why的非结构化知识，实现知识的运营管理和标准化清洗。
3. Agent架构演进：参照业界大模型的新技术实现预置工作流模式向自动生成工作流到智能体的演进。
落地挑战和方案重点：
1 AI取数场景的泛化问题
2 数据分析框架的泛化问题
3 预制工作流和agent的发展演进过程
4 数仓架构的宽表建模和性能优化
现任美团酒店旅行事业部数据团队负责人，聚焦数据智能在业务场景的产业化落地。拥有十年数据架构实战经验，曾参与数据平台方向从零到一的体系化建设，在实时计算引擎架构、流批一体特征工程平台、Data+BI融合分析体系等前沿领域具备一定积累，实现数据资产向业务价值的规模化转化。
现任美团酒店旅行事业部数据团队负责人，聚焦数据智能在业务场景的产业化落地。拥有十年数据架构实战经验，曾参与数据平台方向从零到一的体系化建设，在实时计算引擎架构、流批一体特征工程平台、Data+BI融合分析体系等前沿领域具备一定积累，实现数据资产向业务价值的规模化转化。
