Daten-Intelligenz

Datenbuch: Wie Uber mit Metadaten Daten in verwertbares Wissen verwandelt

Actian Germany GmbH

17. Februar 2020

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Uber ist eines der faszinierendsten Unternehmen, die in den letzten zehn Jahren entstanden sind. Uber wurde 2009 gegründet und entwickelte sich zu eines der am höchsten bewerteten Startup-Unternehmen der Welt. Für ihren Erfolg gibt es sogar einen eigenen Begriff: "Uberisierung", der sich auf die Veränderung des Marktes für eine Dienstleistung bezieht, indem eine andere Art des Kaufs oder der Nutzung eingeführt wird, insbesondere unter Verwendung der Mobiltechnologie.

Von Peer-to-Peer-Fahrdiensten bis hin zu Restaurantbestellungen - es ist klar, dass die Plattform von Uber data driven ist. Daten stehen im Mittelpunkt des globalen Marktplatzes von Uber. Sie sorgen für bessere Nutzer bei allen Dienstleistungen für die Kunden und ermöglichen es den Mitarbeitern, ihre Arbeit effizienter zu gestalten.

Big Data allein reichte jedoch nicht aus. Die Menge der bei Uber generierten Daten erfordert einen Kontext, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wie viele andere Einhorn-Unternehmen, z. B. Airbnb mit Data Portal, hat das Uber Engineering Team Databook entwickelt. Diese interne Plattform zielt darauf ab, Metadaten zu scannen, zu sammeln und zu aggregieren, um den Standort von Daten in Ubers IS und ihre Bezüge klarer zu erkennen. Kurz gesagt, eine Plattform, die Rohdaten in kontextualisierte Daten umwandeln will.

Wie das Geschäft (und die Daten) von Uber wuchsen

Seit 2016 hat Uber seine Plattform um neue Geschäftszweige erweitert, darunter Uber Eats und Jump Bikes. Einige Statistiken über Uber umfassen:

  • 15 Millionen Fahrten pro Tag.
  • Über 75 Millionen aktive Radfahrer.
  • 18.000 Mitarbeiter seit seiner Gründung im Jahr 2009.

Mit dem Wachstum des Unternehmens wuchsen auch seine Daten und Metadaten. Um sicherzustellen, dass die Daten und Analysen mit dem rasanten Wachstum Schritt halten konnten, benötigte das Unternehmen ein leistungsfähigeres System zum Auffinden seiner relevanten Datensätze. Dies führte zur Schaffung von Databook und seiner Metadaten .

Die Entstehung von Databook

Die Databook-Plattform verwaltet umfangreiche Metadaten über die Datensätze von Uber und ermöglicht es den Mitarbeitern im gesamten Unternehmen, ihre Daten kennenlernen, zu entdecken und effizient zu nutzen. Die Plattform stellt auch sicher, dass der Kontext der Daten nicht unter den Hunderttausenden von Personen verloren geht, die versuchen, sie zu analysieren. Alles in allem ermöglicht Databook's Metadaten allen Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und IT-Teams, ihre Daten nicht nur zu visualisieren, sondern sie in nutzbares Wissen zu verwandeln.

Databook ermöglicht es Mitarbeitern, automatisierte Metadaten zu nutzen zu nutzen, um eine Vielzahl von häufig aktualisierten Metadaten zu sammeln. Databook stellt eine Vielzahl von Metadaten aus Hive, MySQL, Cassandra und anderen internen Speichersystemen zur Verfügung und bietet seinen Nutzern eine Nutzer mit einer Google-Suchmaschine oder einer RESTful API, um sie zugänglich und durchsuchbar zu machen.

Die Architektur des Datenbuchs

Die Architektur von Databook gliedert sich in drei Teile: Wie werden die Metadaten gesammelt, gespeichert und wie werden die Daten aufbereitet?.

Konzeptionell wurde die Databook-Architektur so gestaltet, dass sie vier Funktionen:

  • Erweiterbarkeit: Neue Metadaten, Speicher und Entitäten lassen sich leicht hinzufügen.
  • Zugänglichkeit: Dienste können auf alle Metadaten programmatisch zugreifen.
  • Scalability: Unterstützung von geschäftlichen Nutzer und technologischen Neuerungen.
  • Ausführung: Kraft und Geschwindigkeit.

Um mehr über die Architektur von Databook zu erfahren, lesen Sie bitte deren Artikel https://eng.uber.com/databook/

Wie geht es mit Databook weiter?

Mit Databook sind die Metadaten bei Uber jetzt nützlicher denn je.

Sie hoffen jedoch, noch weitere Funktionen entwickeln zu können, wie z. B. die Möglichkeit, Dateneinblicke mit Modellen des Maschinelles Lernen zu generieren und fortschrittliche Mechanismen zur Erkennung, Verhinderung und Behebung von Problemen zu schaffen.

Quellen

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