Coinbase數據副總裁：揭秘區塊鏈行業的數據 3.0 之路_OIN:COIN

加密數據的復雜性為數據帶來了全新機遇，即企業進軍數據 3.0，通過系統化智能和自動化成規模地創造價值。

數據是一家企業的金礦，如果管理得當，除了可以作為讓每個人負責任的重要工具之外，還提供了清晰的信息和洞察，可以讓企業大規模改善決策。

然而多數企業滯留在數據 1.0 時代，即只是將數據業務作為人工和被動服務。 部分企業已開始走向數據 2.0 格局，即采用簡單的自動化來改善團隊生產率。而加密數據的復雜性為數據帶來了全新的機遇，即企業進軍數據 3.0 格局，可以通過系統化智能和自動化成規模地創造價值。這就是數字 3.0 之旅。

Coinbase 既不是金融企業也不是技術企業，而是一家加密企業。這種差別為我們如何處理數據的方式帶來了重大影響。作為加密企業，我們處理三種重要類型數據（而不像常規企業只處理一種或兩種數據） ，每種數據都非常復雜且各不相同：

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我們的工作重心一直是如何讓這些各不相同的數據協同工作，消除數據孤島，在問題出現前消除問題，為 Coinbase 創造之前可能不存在的機遇，以此實現規模化創造價值。

我個人曾就職于 LinkedIn 和 eBay 等高科技企業，以及包括 Capital One 在內的金融機構工作過，我親眼觀察到從數據 1.0 到數據 3.0 的演進。在數據 1.0 中，數據被視為一種反應性功能，可提供臨時性的人工服務或在緊急情況下就救險。

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在數據 2.0 中，采用簡單的工具和第三方解決方案將部分人工和重復性工作實現自動化，以提高團隊生產率。然而，多數情況下數據團隊依然依賴增加人手來創作更多價值。終于來到數據 3.0 時代，開源和內部技術協同創建數據系統，從根本上實現價值創造的規模化。

數據 3.0 帶來的最大收益是效率和所有數據流中的一致性。它使企業能夠構建全面的數據基礎，服務于企業的長期成功，同時以有限的資源滿足眼前的需求。當企業規模較小且變化迅速時，這種情況可能并不明顯，但是隨著企業規模的擴大、經歷快速增長，各數據流之間缺乏一致性的問題可能會成為一個巨大的痛點，如果沒有早早未雨綢繆，往往很難糾正。

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即使是世界上最好的技術企業，也可能存在由不同的工程團隊創建量身定制的數據產品和服務來解決特定的痛點，結果養成不良的習慣。這可能會在端到端數據系統的標準化工作流中留下巨坑，導致大規模構建和運營數據變得困難。更糟糕的是，這些一次性的工作可能會變得足夠大，以致成為獨立系統，需要花費相當多的時間來進行整合和遷移。這些通常成為遺留系統，隨著時間的流逝，這些遺留系統會給公司帶來沉重的技術負債。

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鑒于區塊鏈技術和數據用例不斷發展，我們的數據 3.0 工作遠未完成。我要說為我們取得的進展感到非常自豪。下圖概述了迄今為止我們的工作和系統。

無論采用特定技術的選擇是什么，都需要針對三個主要組成部分制定明確的策略：存儲的分離、計算的分離，和「單一事實來源」的語義。將這些組件實現脫鉤，并制定清晰的技術策略，可以避免隨著企業發展而出現性能和擴容瓶頸。

雖然我們使用內部技術、開放源代碼工具和供應商解決方案相結合的方案來滿足各種需求，但我們在每個類別確定特定解決方案時進行了明確的權衡，因此不會在將來造成重復或歧義。我們管理事件系統、數據編排工作流、商業智能層和實驗平臺都實行這一原則。它還帶來高度脫鉤和可擴容的架構。

盡管在近年來圍繞人工智能的炒作中，機器學習是「最吸引眼球的」，但它也是數據團隊中最具跨職能作用的組成部分。我們真正的端到端機器學習平臺 Nostradamus 支持 Coinbase 的所有機器學習模型，包括數據管道、訓練、部署、服務和實驗。因為機器學習平臺是在綜合考慮數據生態系統所有其他部分的基礎上構建的，所以它不僅旨在使機器學習能夠解決眼前的問題，而且還能隨著業務一同增長和擴容。

這兩個領域可能是數據團隊中對最終用戶最友好的部分，因為它們基本上是提煉的數據洞察的表示層，旨在使我們的客戶滿意并為其創造價值。它們還是上述所有工作的最直接受益者。

數據團隊最重要的職責是，數據科學家應該使自己脫離機器，專注于使機器能夠以可擴容的方式提供數據，并為消費者創造價值（而不是成為機器和數據消費者之間的中間人）。

撰文：李玥（Michael Li） ，Coinbase 數據副總裁

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