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简介： 阿里巴巴数据体验技术团队从一开始建设就致力于打造数据畛域体验技术的标杆。通过多年的深耕，造成了一整套面向两个阶段的用户产品的体验技术架构。本文重点介绍团队在 SQL 编辑器，BI 平台，数据可视化，数字艺术，数据安全畛域的相干见解，以及在技术上的建设和将来倒退门路。
在数字经济时代，数据的重要性堪比石油。大数据的四个特点：Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（商业价值高），只有正当利用数据并对其进行精确的剖析，将会给企业带来很高的价值回报。
在数据建设侧，阿里巴巴数据体验技术团队实现了大型 Web 利用架构，TypeScript 计划的 Iron-Redux，加 API 服务 Pont。下层特色的服务编排引擎和 SQL 编辑器的深挖，在工具层体验能力增色不少。在数据生产侧，咱们致力于构建以 BI 为搭建数据报表等外围能力，下层特色的数据可视化，数据艺术和数据安全都在各畛域有深度奉献。
SQL 编辑器
在数据采集，加工，治理，利用的链路中，编辑器都充当着开发者最重要的搭档。在前端畛域，编辑器是高复杂度的畛域，而 SQL 编辑器在这个畛域中又是垂直畛域的建设。咱们在设计编辑器的过程针对了解语法和了解语境这两个点作了深入分析和优化。
了解语法
回顾人学习一门新语言的过程，无外乎两种形式，要么翻阅百科字典，从 a 到 z，无论常用字还是生僻字，能够组成哪些词语，悉数记于脑中；要么与人交谈，记下其他人遣词造句的习惯，转为己用，与人交谈的次数越多，交谈的人群范畴越广，积攒下的话术也越为丰盛，面对同一个问题，心中可供选择的答案也越多。
编辑器了解语法的过程亦是如此，基于产生式进行剖析或是基于样本进行模型训练与辨认。一门语言的产生式定义能够视为这门语言的百科字典，详尽的枚举出词法和语法的所有场景，清晰的描摹出边界。SQL 语言的语法绝对简略，结构性较强就比拟适宜采纳基于产生式剖析的计划。而对于 Python，Shell 这类语法简单，或灵便度高的语言，基于产生式剖析提供的关键词提醒，在理论利用中难以真正起到进步开发效率的目标，基于业务场景的历史数据进行模型训练，提供蕴含业务含意的代码片段的提醒显得更有意义。
了解语法能够说是编辑器最为根底的能力，不同的编辑器计划均有不同水平的实现，在咱们的方案设计与实现的过程中，最为关注的三个方面别离是可扩大，易保护，高性能三个方面。
可扩展性
编辑器的载体产品常常提出一些定制化的需要，譬如反对变量语法，注入全局变量，或者是调整提醒内容优先级，新增一些快捷键操作。只管最终成果的出现都是在界面上，理论解决这些问题的原点却不尽相同。因而，对编辑器作了三层架构设计，产生式层，解析层，组件 UI 层，各层级间明确 API 标准来保障能力的解耦与扩展性。
易保护
在需要反对的过程中，咱们无可避免的要对语言的产生式进行批改，在这个过程中任何思考上的忽略都有可能引入二义性语法，或者左递归语法，导致解析异样，无奈提醒出正确的信息或是陷入死循环。于是，产生式调试是语法拓展的外围工作之一，咱们须要追踪用户输出的解析过程，在哪一个子句处没有匹配到指标产生式，从而去查看相应的产生式定义是否存在问题。
高性能
高性能的保障和提醒精度的调控，提醒规定的设计是相辅相成的。总能找到一处语法定义是 LL(k) 辨认不了，然而 LL(k+1) 能够辨认的。性能的要求导致咱们不能有限的进步回溯的步长，然而同时还要达到肯定精度的要求。
因为 SQL 自身流程控制能力上的局限，在理论开发中往往须要借助 transform 或 udf 的计划，联合 Python，Shell 一起开发。将来，咱们也会用机器学习的计划，来反对 Python，Shell 的语法提醒能力。
了解语境
为了做到了解语境，在充沛了解语法的根底上，还要进一步对语法所在的上下文进行剖析，能力得出最终的论断。语法解析的过程实际上就是将用户输出转化为形象语法树的过程，因而了解语境所需的上下文尽在树中。然而在为编辑器赋予了解语境能力的过程中，咱们发现最大的挑战并不在于剖析逻辑的实现自身，而是在于它的复制量产。因为业务上要求反对的方言泛滥，方言彼此间有着或多或少的语法差别，既要放弃不同方言间语境理解能力的齐平，又要防止冒烟囱式开发。通过剖析咱们发现针对每一种语境了解的实现，关注点都集中在几个要害的终结符与非终结符定义上，围绕这些要害节点，建设一个无限状态机，新的方言接入时提供一个映射关系来阐明要害节点之间的映射，语境理解能力就实现复制量产。这套机制的建设也意味着编辑器能力凋谢的议题中，语境理解能力的凋谢曾经初具雏形。
了解语境的另一方面体现在与数据分析能力的联合。联合数据探查的能力，对于数据研发中一些常见的数据品质问题能够做到前置检测，在开发过程中予以提醒并疏导解决，从而改变传统数据治理计划流程滞后，导致计算资源节约的问题。以数据歪斜治理为例，当用户工作执行失败，通过探查剖析发现是因为数据歪斜所致，因为数据歪斜存在一个继续期，因而在继续期内，用户开发中再次操作引发歪斜的字段时，会将热值信息予以提醒，疏导用户进行改写。除去这个例子，其余类型的数据品质问题，诸如暴力扫描，join 两侧字段类型不统一，以及其余 map join 优化场景都能够通过开发时的检测与提醒进行躲避。
语法提醒
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关键词修改
BI 平台
BI 平台是帮忙咱们更好地利用数据进步决策品质的中后盾利用架构。它是从大量数据前端利用中积淀进去的，下层撑持了 Quick BI，Quick A+ 等数据产品，会集并积淀了数据分析的外围能力。
Quick BI 是 BI 平台反对的外围，也是数据中台拳头级产品。2019 年，成为中国首个且惟一入选 Gartner BI 魔力象限的产品。BI 是一个典型的重交互场景，整个 BI 的剖析链路包含数据引入、数据建模加工、报表搭建、交互剖析、拜访分享和集成。
BI 是十分有挑战的搭建场景，搭建能力对阿里数据中台来说，就像水和空气一样重要，搭建能力很大水平决定了数据中台竞争力。大量的产品须要搭建的形式来赋能业务人员，相似 Powerpoint 一样富客户端的交互方式；动辄百万条数据的加载对性能的挑战，单页面我的项目、ISV 凋谢生态对接等对工程化充斥挑战。因而，咱们形象出渲染引擎内核 bi-designer 同时反对了两个 BI 的疾速迭代。
目前，咱们携 bi-designer 退出到阿里团体低代码引擎组织，成为外围架构组的一员，专一于数据畛域搭建方向，正在踊跃的递交提案拓展阿里低代码引擎协定，并进行 bi-designer 规范化革新，与 AliLowCodeEngine 引擎进行代码交融。
bi-designer 数据搭建引擎有如下几个特色：
三合一布局
咱们三种业务场景人造须要三套布局的能力：
- 数据搭建 – 流式布局
- BI 报表 – 磁贴布局
- 大屏 – 自在布局
bi-designer 通过插件机制内置了这三种布局能力，使流式、磁贴、自在布局间可无缝切换，在不同的产品透出不同布局能力。自在布局采纳 Keynote 高仿真计划，反对吸附、对齐、组合、锁定等性能；磁贴布局也做了高度自应用、宽高智能拖拽等体验优化。
数据模型驱动
BI 搭建领有弱小运行时剖析能力，比方基于 OLAP 数据模型的同数据集主动关联性能，在图表内点击、框选操作触发其余组件查问并主动过滤筛选。
简略的联动配置背地须要一套运行时解析能力，bi-designer 提供了一套运行时事件机制 runtimeConfig，将任意组件配置映射成简单事件关联成果，比方点击管制图表属性变动、点击管制取数参数变动、点击管制筛选条件值的变动。在取数上也内置了数据模型解决，针对筛选条件多对多关联、联动、值同步，以及任意组件（如线图）具备展现与筛选双重性能的能力。
懒渲染
因为 BI 场景数据量动辄上百万条，咱们在做了大量组件优化的同时（虚构滚动、数据抽样等），bi-designer 渲染引擎也内置了组件按需渲染的能力。
对于数据取数场景，咱们也做了特地优化，懒加载的组件不会阻塞取数，而只阻塞组件自身渲染，这样能够在组件呈现的霎时间接加载数据，而不是从新取数。
被集成能力
BI 报表在阿里外部和云上市场都有强烈被集成诉求，若干张报表或者设计器集成到已有零碎逐步成为一种趋势，咱们开发了 bi-open-embed 并集成 bi-designer 能力，让渲染引擎能够被轻松集成到任意平台。咱们对 Client、Server 端形象了三层通用中间层 – PostMessageProxy、Router、EmbedAPI，别离定义了音讯派发、指令接管以及指令执行，Server 端底层对接 bi-designer 引擎，Client 端对接接入方利用。
被集成畛域中，组件平安隔离咱们也下了功夫，从组件打包阶段开始，就利用构建工具进行款式隔离，组件脚本加载时进行 JS 环境变量隔离。在集成 API 上咱们也从权限体系开始设计，到报表区块、筛选、主题等模块的管制，还可反对动静传入取数参数影响报表取数后果等等。
低代码
低代码能力也是咱们数据搭建平台往年重点建设方向之一。低代码包含 NoCode 与 LowCode，NoCode 就是基于模型或者标准化模版，不须要写代码即可反对通用场景搭建，LowCode 则是在 NoCode 的根底上，辅助大量业务逻辑代码，比方变量绑定或者或者动作，实现更多定制业务逻辑的笼罩，其适用范围更广。
团体中后盾搭建采纳 LCDL（Low-Code Definition Language）形容低代码业务协定，次要包含利用低代码定义语言、页面低代码定义语言、组件低代码定义语言。围绕这三个外围协定，拓展出四个可插拔的外围模块：
- 入料模块：让渲染引擎可接入任何物料，并辨认物料特色，主动实现对接。
- 编排模块：设计器外围性能，包含组件编排、逻辑编排、事件编排等，是搭建的外围。
- 渲染模块：搭建产物须要被散发到不同端，甚至小程序，从安全性到兼容性都是渲染模块要解决的问题。
- 出码模块：所有低代码搭建产物都可出码，使产物可二次开发，FY21 还会继续摸索 Pro-Code 与 Low-Code 齐全互转。
数据搭建场景较为垂直化，且可依赖数据模型驱动，所以很久以来都没有强烈低代码诉求。但随着数据中台业务越做越大，盒马、菜鸟、本地生存、饿了么等等经济体 BU 数据团队的退出，具备低代码能力的数据产品搭建诉求越来越强烈，所以咱们往年退出了团体低代码引擎组织外围团队共建，向组织输入数据场景搭建能力，从组织获取低代码引擎能力。
数据可视化
人类在解决信息的能力，视觉远超其它五感解决能力，在《Information is Beautiful》一书中，作者将视觉类比成计算机网络的带宽，达到 1250MB/s，触觉排在第二类比成 USB 接口，有 125MB/s，听觉和嗅觉类比成硬盘只有 12.5MB/s，而味觉就忽略不计了。数据可视化，就是在咱们荡涤要害数据之后，将数据出现给用户，就像一道菜品精美的摆放，给你带来更多设想。
可视化始终是数据分析重点一环，工业界和学术界在可视化的钻研也有高度重合的局部，脱离了剖析的可视化是短少灵魂的。上图来自于一家调研公司，能够看到数据分析有一个倒退阶段，形容剖析，解释剖析，摸索剖析，预测剖析，标准剖析。标准剖析是数据分析的最终阶段，它曾经能够解决咱们怎么做的问题，类同于人工智能的终极阶段。
而可视化在之前的几个阶段都有一一匹配的能力，这也是可视化与大部分认知不同的中央，可视化远远不只是解决数据如何展现的问题，更重要的是如何传递信息，甚至解决的是如何传递更多的无效信息。
基础架构
咱们团队在这四个阶段都有布局，在可视化图表上，也是咱们立身之本。咱们在 BI 工具倒退上构建了整体数据团队可视化能力，基于 D3，G2 构建了欠缺的根底层。联合业务能力在工具层，领有欠缺的交互式剖析能力。通过下层图形语法和数据模型规范的映射，咱们得以用一套架构来实现可视化内核，在内核层大量加强了根底库的能力。
BI 场景有极其丰富的可视化场景，目前 Quick BI 反对 40+ 种图表，包含用户最罕用的折线图、柱状图、沉积面积图、条形图、饼图和桑基图、排行榜、指标卡趋势图这些业务场景化图表。
如何让这些图表更疾速的开发和扩大始终是咱们要解决的问题。因而，咱们形象出了 charts-bi 图表公共层，它包含对立的数据处理层、图表默认配置管理、图表极限状况解决、子图表、子组件包含图例和 Tooltip 等原生的渲染。只管，咱们图表渲染底层基于 G2，但能够说咱们的 BI 场景图表是 G2 在团体利用最丰盛的场景之一，同时咱们也深度参加了可视化基建的共建。
通过一年多的致力，2019 Quick BI 在 Gartner 象限报告中在数据可视化上在满分 5 分的状况下达到了 4.7 高分，超过微软 PowerBI，仅次于以可视化著称的 Tableau。报告称 Quick BI 在数据可视化性能方面被评为卓越。它反对丰盛的图表类型和相似 Excel 的报告。它还为参数化数据获取和基于表单的回写提供了专用性能。
智能可视化
智能可视化是一个跨界畛域，诸如主动洞察，可视化设计，可视化配置举荐都是智能可视化的方向。Gartner 预测，将来数据分析是加强剖析时代。普通用户发现数据洞察的老本很高，用户须要尝试找到有法则的一些指标，通过可视化的形式来验证甚至是发现法则，这种重复试错的老本十分高。因而，主动洞察能够说是对用户在根本业务洞察之外的补充。
主动洞察可能在用户提供的数据集上，主动进行特色的剖析，数据荡涤，依据梳理的 insight 类型进行主动的匹配，找到暗藏在数据集中的常识，提供给用户。这条链路的一直优化，最终手工剖析的时代也会被主动洞察所代替，只有一个按键就能够让用户找到最无效的信息。
近几年，产学研一体趋势显著，微软的 Power BI 在这个畛域颇有建树，推出了 Quick Insight 就是与 MSRA 单干，是主动洞察方向的垦荒者之一。往年，团队在对内侧的 BI 工具上曾经落地了主动洞察性能，提供给小二更智能的数据决策工具而为之致力。
在将来布局上，数据世界实在的描述不应该是动态的，它是实在在变动的，咱们在变动中须要出现一个变动的法则，这是古代数据分析上比拟缺失的。将来，在数据故事和主动洞察上发力。将数据可视化能力从动态交互剖析，倒退到动静交互剖析上。进一步，开掘数据中更多无效信息，辅助人作决策。
数字艺术
如果说 BI 和数据可视化是帮你从数据中发现信息的工具，数字艺术则是展现和流传你的数据故事的媒介。无论是一个大屏，还是一个可交互安装、Web 页面、富媒体，作为数据可视化的延长，咱们始终在摸索更新鲜的模式，更前瞻的技术，来让你的故事领有怦然心动的力量，在从纷纷的信息中怀才不遇，毋庸多言，便能感动听众。
团队与 UED 严密单干，负责了团体多年的双十一和九号馆的大屏和互动展区设计开发，反对了团体 PR、GR 部门泛滥的高级接待和对外拜访流动，同时以技术支持和平台反对的模式，帮助团体各个 BU 团队开发数据可视化、BI、大屏、展现型内容和流传内容。
在这个过程中，积攒了一套从数据处理算法、到渲染引擎、可视化框架，以及搭建平台的解决方案。
异构渲染
为了满足不同场景和内容的展现需要，充分发挥不同渲染平台的劣势，咱们在渲染框架中原生反对了跨平台渲染。
通过一套对立的数据源 / 数据算法，对立的天文空间标准，和对立的相机状态定义，来保障不同渲染架构输入的渲染后果空间对齐，而后通过实时推流和 WebView 对不同渲染架构的内容进行交融，实现多种平台渲染内容的合并输入。
通过异构渲染，咱们得以在一个场景中，交融来自 Polaris 的实时数据可视化能力、UE4 的细节制作和渲染能力、G2 丰盛的可视化图表、高德宏大的地图数据，各取所长，交融为一个可交互的实时渲染内容。
Web3D 渲染引擎
无论技术风行趋势如何变动，Web 平台仍然承载着咱们和核心技术和产品模式。咱们始终置信，Web 平台有着未被挖掘的弱小表现力。受限于设施性能和兼容性的斗争，大家曾经习惯将 3D on Web 视为一种能用即可的“降级计划”，然而 Web 技术的应用领域曾经产生了微小的变动，基础设施和硬件设施也一直的更新换代，古代 Web3D 渲染引擎，不应该总向十年前的游戏引擎看齐。
咱们的渲染技术始终以 three.js 为根基，作为标杆级的 WebGL 引擎，three 无可匹及的弱小社区反对着咱们的疾速倒退，当咱们试图解脱 webgl 的限度时，抉择保留了 three 所有的下层设计和场景定义，兼容少数 three 接口和社区插件的状况下，重写渲染层，实现了（过后）性能最残缺的 WebGL2 引擎，显著晋升性能成果，实现在浏览器中实时渲染上亿顶点的大型场景。同时引入了高效的 GPGPU，来实现更加简单的粒子动画。
从 WebGL2 到未成行的 WebGPU，限度 Web 3D 渲染能力的曾经不再是图形 API，而是渲染流水线和图形算法，渲染管线不降级，图形 API 再怎么降级也不会带来质的变动。
在 2019 年，咱们作出了一个大胆的尝试，间接将桌面游戏引擎的高清渲染管线，实现在 WebGL2 之上，并在双十一我的项目中应用。
参照成熟游戏引擎的渲染管线设计，咱们应用多种渲染门路来渲染场景的不同成分，对不能残缺反对 Deferred Shading 的材质，或者须要兼容的现有入库组件，应用前置渲染或者不残缺的提早渲染，其中根底场景应用残缺的 Deferred Shading 管线。Deferred Shading 管线中，除了取得在 shading 阶段弱小的性能管制，残缺的 GBuffer 更是解锁了泛滥屏幕空间算法，让咱们能够高效的进行 SSAO 和 SSR 等简单计算，甚至能在笔记本上晦涩运行。
高清渲染管线为 Web 端的渲染能力迈上了一个新的平台，使得泛滥新技术的引入成为可能，咱们能从学术、游戏、影视畛域的最新成绩中吸取营养，而不必再受限于实时渲染技术倒退初期的古老算法。这也将是惟一一个有能力施展 将来 WebGPU 后劲的渲染管线。
3D 地理系统
3D 数据可视化的场景尽管简单而零散，然而少数和天文数据强相干，为了进步开发效率和服用能力，咱们在 three 的通用场景定义之上，设计了一个轻量级的地理信息系统 — Polaris。将视觉效果的开发和业务逻辑的开发，全副简化为 Layer 开发，合乎 schema 的 Layer 能够自在叠加、组合、继承，而后交由 Polaris 渲染器渲染。同时积攒了一套上百种 3D 组件的 Layer 组建库。
在 Polaris 中，咱们依照实在比例和地理位置构建世界，能够向 Google Earth 一样，在一个三维场景中绘制从星系到地球、国家、始终到某个城市的某个楼宇外部，通过一个长镜头，将所有的场景贯通起来，造成一个连贯的数据故事，而非 PPT 个别的拆散图表。
算法服务
一个 3D 空间的构建，是对大量原始天文数据的层层解决，解决的过程往往从高德的原始天文数据开始，通过过滤、简化、拔高，变为 3 维模型，而后通过算法进行细化、匹配，生成修建细节，而后依据 DEM 生成地形和山脉，对于特写区域，须要通过人工制作高精模型，再通过算法对齐天文空间，如果是城市景观，还能够通过算法生成车水马龙、广告牌、霓虹灯等装璜内容。
所有这些过程都波及到宏大的数据输出和简单的计算逻辑，咱们曾经在不同业务场景中生成过 30 多个城市和所有省份的场景数据，并且数据源和场景构建的需要在不停的更新着，手工治理将是一笔微小的累赘。因而咱们构建了一个天文数据算法服务，来为 UE4 和 Web 端渲染平台提供等效的服务。
数据安全
数据产品中有表现力丰盛的数据可视化能力、有高效的数据解读能力，但背地也暗藏着各种各样的数据安全危险，这些数据可能波及到交易数据，也可能是行业趋势数据，这些数据如果产生透露被不法分子利用极有可能对团体和客户造成重大的损失，所以数据产品的各个生产环节都须要具备平安进攻计划。
对于整个数据安全体系，从数据生产到数据查问的链路须要做数据脱敏和差分隐衷，前端是数据产品向用户展现和交互的最初一环，也是整个生产链路中数据安全保障的最初一环。咱们也须要配合全链路的数据安全建设，做到事先，事中和预先的保障。
数字水印
数字水印是在事先环节，起到警示、震慑的作用，揭示产品的访问者产品中展示的数据属于机密信息，不可流传；以及在预先环境，帮忙案件追究，当访问者对页面进行截图和流传后，能够精确的定位到案件的当事人，帮助案件侦破。传统的网页水印计划是在端上间接绘制水印信息笼罩在文档流上或作为背景图片，但只有是具备一点前端常识的人都能够通过浏览器的调试器对水印信息进行删除甚至是篡改，所以咱们要确保水印的真实性和水印的巩固性。
水印生产次要分两类。明文水印，它是指将可读的信息（用户姓名或其余警示信息）生成水印图片，次要目标是起到警示作用；加密水印，咱们团队和平安专家一起共建的，将水印信息加密为不同模式的图片计划，比拟有代表性的是联合了文件数字水印的实践：点阵水印、隐秘水印、浮雕水印，此类水印的特点是信息无奈被篡改，次要用于案件追踪。
水印在生产环节进行了加密，因为无奈解密，解决了水印的篡改问题。在水印部署过程中须要克服水印被删除的问题，咱们针对常见的水印删除伎俩进行进攻：
1）网络干涉，阻止页面获取水印资源（图片和 SDK），对图片二进制流和 sdk 资源下发均采纳与业务代码进行混同，确保水印部署和业务逻辑执行过程穿插执行，无奈独自中断。
2）环境及 DOM 干涉，通过批改和删除 DOM，对浏览器的 DOM 和要害原生 API 进行劫持验证，确保 DOM 的批改可被监听和还原，无奈还原的状况将中断业务逻辑。
3）交融部署：对于重要的数据信息，通过 canvas 或图片形式渲染代替原有的 DOM 渲染，此时数据信息和水印信息交融为一个原子节点，无奈独自删除。
4）信息差伎俩：每个数据产品的页面均混合部署多套水印计划，通过虚实联合（可见水印、不可见水印）的形式确保不法分子无奈齐全删除掉页面中的水印。
除了以上攻防伎俩，咱们还在进行一些新型水印生产及部署方向的钻研，目标是从更实质的方面对水印进行加固同时升高水印对产品的视觉侵入，目前具备可行性的是边缘水印（将水印的生产和部署在客户端进行，强化水印和页面内容的交融）和血统水印。
数据监控
监控在数据产品中不仅是生产平安的重要局部，同时也是数据安全的重要保障，通常的监控次要关注 JS 报错和 API 接口报错，但数据产品须要对数据逻辑进行监控，例如用户正在剖析本人商业数据，忽然实时数据显示利润激烈上涨，这很容易造成用户的恐慌。
咱们在实现了监控平台 Clue 的根底建设上同时也在做很多数据场景的垂直建设：
** 非法环境辨认
**
因为有数据透出，总是有黑灰产一直成长。他们通过第三方插件爬取数据接口，对数据进行非法汇总和反推，这时就须要对用户应用产品的浏览器环境进行查看，为打击黑产提供法律依据。针对这种场景咱们会对局部原生 API 进行数字指纹加持，通过特色匹配，定位非法插件。
诊断报警
监控平台中报警的及时性和准确性是重中之重。对于数据展示来说，某些数据趋势跌 0 对于大客户和来说肯定是呈现了问题，但对一些小众客户或行业来说，局部指标的跌 0 可能是失常体现。因而，咱们须要抽取指标信息、行业信息、大促信息等在内的多种特色对报警模型优化，通过报警信息的反馈机制一直的对报警模型继续优化，通过模型预测的形式对报警阈值进行动静调整，促使报警逐步趋于精确。
写在最初
将来，数据与智能占据了风口。依附着云上计算能力，提供弱小的渲染与数据分析能力。在流程研发，剖析洞察，科学决策等方面都是体验技术施展至关重要力量之处。倚靠业界和学界前沿方向摸索，数据体验技术围绕数据利用的全生命周期进行建设和打造，数据的将来是星辰大海，望有志之士一起前来发明将来！
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