滴滴公司的数据体系构建了一个强大的精益生产和敏捷创新框架，旨在提高数据的价值和效率，同时降低成本。在滴滴的背景下，数据不仅仅是交通大数据的集合，包括车辆定位、路径规划、用户叫车信息等，它还通过数据资产化、数据平民化、数据服务化和数据智能化实现了数据的全面利用。
滴滴的数据体系面临诸多挑战，如业务烟囱导致的数据孤岛、创新力不足、计算存储能力滞后、数据文化不强、数据质量混乱、高投入低产出、使用难度大以及变现效率低下等问题。为解决这些问题，滴滴构建了数据智能中台，通过数据资产化打破数据壁垒，强化安全合规与治理，推动信息数据化和业务信息化，使数据成为决策、运营和研发的核心驱动力。
精益数据生产价值链是滴滴数据管理的关键，包括分级监控、复盘和自动化，确保高价值、高可靠性和高效率的数据服务。敏捷数据创新则通过结果导向、自配置、模仿和自助化来激发创新潜力。数据创新网支持快速响应多场景、全链路的复杂需求，而多团队间的协作则通过数据生产价值线和数据创新价值线来协调。
数据治理体系是滴滴数据系统中的另一个重要组成部分，包括数据资产、安全合规以及服务驱动的全面量化。通过智能数据目录（如DataGraph）来促进数据的发现、理解和信任，通过众包机制提升数据协作。数据文化的培养也至关重要，滴滴通过持续改进和尊重人的原则来构建这一文化。
在技术基础设施层面，滴滴使用了一系列数据系统工具链，包括数据开发、测试、发布工具，以及实时计算、Hadoop、Key-Value和OLAP系统，如Flink、Water、Druid、HBase、Presto和Clickhouse。此外，DataRank提供了资产价值评估，DataHub整合了数据全链路，DataGraph建立了数据图谱，这些都提升了数据的可用性和效率。
在实际应用中，滴滴的数据系统服务于各个业务领域，包括业务分析、运营营销、产品优化、财务管控和CXO决策支持。通过实时数据集成服务，数据能够在秒级内同步，提供高效率的全方位服务，并且全链路能力覆盖，确保了数据的稳定性和可靠性。
为了确保数据质量，滴滴实施了一键埋点系统，记录用户行为轨迹，实现了数据采集的高准确性和全链路监控。数据开放率接近100%，同时进行了隐私数据的脱敏和严格的权限管控，确保数据安全无事故。通过指标口径管理、元数据管理和资产价值评估体系，滴滴实现了数据的精益生产和持续可信赖。
总结来说，滴滴通过精益生产与敏捷创新相结合的方式，打造了一套高效、灵活且安全的数据体系，将数据转化为业务价值，推动公司持续发展。这种模式不仅解决了传统数据管理的问题，还激发了数据创新，使得数据在滴滴的各个业务环节中发挥出巨大作用。
