北森CTO張慶化：利用Spark實現數據驅動價值

1. 我們了解到你這次組織團隊人員一起來參與，參會人員在公司具體負責哪方面業務？

張慶化：北森這次基本上是所有核心團隊組團參加這次Spark大會，有負責平臺研發的部門負責人、負責北森Sys系統運維的App運維部門負責人，還有負責產品技術研發的技術人員。

本次Spark大會，我們比較關注的是Spark在實時數據計算以及實時數據分析方面的應用，并準備把Spark的技術引入到北森的技術體系中。

北森技術團隊為北森業務在大數據方面已經做了很多高價值體現，有獨立的數據產品提供給用戶。今年我們希望在技術層面進一步提升，尤其在實時計算和流式計算方面技術的引入方面，以實現為用戶提供更滿意的服務。

CTO俱樂部會員、北森CTO張慶化

2. 在本次峰會中，你最希望了解哪方面的技術？最關注哪些話題？

張慶化：本次峰會，我最想了解Spark在實時數據計算以及實時數據分析方面的應用，以下幾個議題我會重點去關注：

• Transwarp Inceptor：基于Spark引擎的高速內存分析和挖掘工具
• 基于Spark Graphx的大規模用戶圖計算和應用
•  面向實時計算和ETL處理的Shark應用

3. 北森目前技術團隊規模和構成是怎樣的？北森的技術發展重點是什么，有哪些戰略發展規劃？

張慶化：北森是目前國內SaaS領域規模最大的公司，現在的技術團隊有100多人，分別在北京和南京，由基礎平臺團隊、產品開發團隊、運維OPS團隊及前端架構團隊組成。

北森的技術發展重點分為以下幾部分。

1. 多租賃架構技術的深化。SaaS的發展趨勢已經由提供統一化的產品轉向根據用戶的個性化需求作一定程度上的定制，具備用戶隨需定制的能力將成為SaaS提供商的巨大優勢。而隨需定制能力的基礎是多租賃架構。北森的多租賃架構能提供給用戶在數據、界面、功能、業務邏輯方面的定制能力。
2. 數據驅動的用戶價值，輔助用戶決策。北森做SaaS產品已經11年多，因為是做人才管理平臺的，通過一個人在企業中必經的選用育留生命周期的人才數據積累；在保證用戶數據安全以及私密性的前提下，利用大數據技術對數據進行挖掘，能提供給用戶獨有的附加值，北森已經提供給用戶一套完善的數據追蹤服務，以及大量的行業數據分析模型，幫助企業做好人才管理。
3. DevOps以及對系統的Insight能力的構建。北森有專門的DevOps團隊，負責開發森的一體化持續集成的系統，已經很大程度上實現了產品發布的自動化。另外，我們通過APM（Application Performance Monitor）技術，實時收集線上系統運行的性能數據，及時掌握系統運行健康狀況，每天會有大量的用戶行為數據、速度訪問數據、系統異常數據進入數據倉庫，我們每天會得這些數據做大量分析模型建立，產生各類報表數據以便支持線上產品運營和支持對體系的性能進行持續優化。

4. 隨著北森的人才測評系統和招聘管理系統等產品的發展，積累了大量的數據資源，關于大數據分析有什么樣的需求？北森目前亟待這方面技術解決的問題是什么？

張慶化：北森的人才測評和招聘系統的長期使用，積累了大量的數據，如何幫用戶挖掘已有數據的價值成為我們的一個重大的挑戰。人才測評數據和招聘數據都保持每天超過上十萬級別的數據入庫。

測評產品可以提供行業、地域等方面的對標數據，幫助用戶更好地理解自己人才數據所處的位置，這個數據對用戶有著巨大的價值；招聘產品可以通過實時分析各個招聘渠道有效性，在效率和成本投入方面都起到了很關鍵的決策因素；

北森對大數據分析方面有實時和非實時的需求，實時的數據分析包括對線上請求數據進行實時分析，用以發現危險的用戶行為，并予以及時預警或處理。比如對線上性能數據的實時收集，用來展現系統運行健康狀況以及系統預警等。

非實時的是主流，包括我們對用戶行為的分析，用來幫助優化產品設計、指導產品運營。對海量數據進行統計分析，來形成業務對標數據等。

我們面臨的主要問題是業務復雜，有來自業務的，也有來自系統本身的數據，還有需要面對不同的需求。如何在保證數據安全的前提下，有效地解決這些問題，對我們的大數據體系提出了很高的要求。

5. 北森有句觀念“不能給用戶帶來價值的創新應該進回收站”，運用大數據分析為用戶帶來可觀的價值這方面能否具體談談？

張慶化：北森現在已經實現了數據驅動產品設計和運營。一個業務功能上線后，我們會跟蹤這些功能的使用情況，用來發現功能設計中隱含著的缺陷，并及時予以改進。我們還會在用戶行為中發現用戶的需求，并及時地推出滿足用戶需求的功能。

現在基本上實現了用戶行為分析特征用戶訪談產品持續改進這樣一個良性循環，能持續服務好用戶，并幫助企業做好人才管理，讓用戶享受我們北森人才管理平臺帶來的便捷，這都說明大數據體系建設至關重要。

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