DataFunCon2023（北京站）：数据智能创新与实践大会  

个人介绍：2015年硕士毕业北京邮电大学，同年加入百度，先后负责百度商业广告体系产品报表、商业分析体系、客户报表、图灵数据平台等工作。图灵实时数据分析平台将百TB大数据查询场景平均耗时降至秒级，助力百度商业数据分析效率提升30余倍。高查询效率，高基础数据时效性让图灵平台成为商业业务数据分析的首选，为业务高速迭代做出巨大贡献。图灵平台先后丰富了数据集成、数据例行加工能周边能力，凭借强大的功能及优越性能，图灵平台从服务商业业务场景逐渐拓展至搜索、feed、百度APP等商业外多个业务线，成长为百度MEG体系最受欢迎的数据分析平台。

演讲题目：百度图灵湖仓查询优化

演讲提纲：

百度商业体系广告是一个强数据驱动的业务系统，对快速的数据分析查询的诉求十分强烈。同时，一个广告数据的应用场景极其多样，有面向数据分析师使用的长时间窗内多维的业务数据指标分析，有面向RD进行系统诊断、策略调优的Trace类分析，有面向QA&RD使用的常态监控数据查询需求。多样的场景、复杂的日志构成、用户对查询效率的更高诉求，在过去几年中催动着图灵平台不断进化。过去几年，图灵数据分析平台在数据建模优化、查询多引擎使用，智能调优等多个方面完成诸多卓有成效的工作。

主要内容包括：

1. 百度商业数据分析业务介绍

2. 图灵的数据分析挑战

3. 百度商业湖仓数据建模介绍（扁平分层与面向使用频次优化的加速数据层）

4. 图灵数据分析的架构选择

5. 图灵智能查询分发

6. 图灵智能调优（APM+optimizer）

听众收益：

1. 如果建设一个高效的湖仓数据模型？

2. 什么是一个好的数据分析引擎？

3. 如何通过智能调参，实现提速30%