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不难看出，这些业内领先企业，无论是通过内部组织架构的调整，还是外部平台化的收割，都在不断夯实与沉淀自身的技术中台，从而进一步赋能自身业务的商业价值。

在移动营销领域，领先的移动营销平台 - 汇量科技(Mobvista，股票代码1860.HK)，自主研发了AI+Big Data技术中台架构，以数据智能驱动用户增长。这一技术中台架构包含了数据中台 Datatory，计算中台EnginePlus，以及机器学习中台MindAlpha等三个核心中台组件。

6月13日，在北京举行的主题为“数能驱动新变量”艾瑞年度高峰会议上，汇量科技集团副总裁朱亚东进行了“数据智能驱动用户增长”为主题的分享，解读汇量科技技术中台的布局及业务赋能。

AI+Big Data：汇量科技三大核心中台组件赋能用户增长

以AI+Big Data为基础的行业赋能包括：传统的电子商务、金融科技、互联网教育，移动信息分发等，今天已经渗透到了各行各业。在这样一个趋势下，汇量科技自主研发了AI+Big Data技术中台架构，包含：数据中台Datatory，大数据计算中台EnginePlus，以及大规模机器学习中台MindAlpha。

汇量科技，专注于海外营销与用户增长这样一个垂直领域，以AI+Big Data为基础的技术中台架构是怎样的?又是如何以此去做用户增长赋能的?

首先是数据中台 – Datatory;目前涵盖近百亿规模的用户设备，全球日活设备数9.5亿，用户来自200多个国家，涉及几百个用户标签，包括：基本的用户画像、兴趣标签、深度行为标签等;同时，运用Datatory还可以进行可视化的数据洞察分析，为产品和运营等业务工作人员提供可视化的商业智能分析。

百亿设备或者十亿DAU基础之上的大数据需要更高效的组织和计算。汇量科技自主研发了通用计算中台-EnginePlus。计算中台是基础的计算能力支撑，EnginePlus有几个特点：首先，EnginePlus可以支持混合云部署，并进行统一的资源调度，依据当前任务的特性，智能调度选择高效最优的计算集群;其次，EnginePlus可以支持混合云存储，无论你的数据存在AWS的S3，阿里云的OSS，还是本地的HDFS，EnginePlus会提供统一的访问接口，让具体的数据存储位置对用户透明;最后，EnginePlus提供了多范式的计算框架，可以进行大规模数据地高效实时处理。在这之上，EnginePlus还可以支持多个业务维度的数据分析和数据挖掘应用。

最后是大规模机器学习中台 - MindAlpha，它于2018年底发布，可以支持百亿特征并进行秒级实时学习。如今已经有很多机器学习的平台，而MindAlpha有一个显著特点，它可以提供一站式的机器学习服务。从业务的原始数据流接入到超大规模分布式模型的训练，到线上模型的实时预估，以及最后的模型实时学习更新，形成了完整的闭环链路生态。

应用场景：用户增长飞轮

汇量科技有了这样一个以AI+Big Data为基础的技术中台架构，如何去赋能自己营销领域的用户增长呢?举个例子，一个应用开发者需要将一款轻度游戏产品推广给高付费人群;首先，基于大数据统计平台，汇量科技可以给出高付费人群的基本预估，它会圈出一部分人群，这部分人群符合某种标签属性，以及高付费的倾向。然后，在此基础上，开发者可以继续进入汇量科技的程序化广告平台，通过相似人群算法，做进一步地做目标人群扩展。进一步地，如果开发者有包含多个待推广的产品矩阵，还可以进行程序化流量的千人千面投放，从而最终实现了用户增长的闭环链路。

在这个过程当中，无论是大数据统计平台，还是程序化广告平台，投放过程中的数据累积与反馈也都将很好地沉淀在这个AI+Big Data为基础的技术中台上。通过这样一个用户增长飞轮，到今天汇量科技服务了600多家企业出海。

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