做好AI开放平台（三）：做好数据管理

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编辑导语：目前，AI是新的互联网潮流。而做好AI开发平台，一个关键因素是，做好数据管理。本篇文章中，作者从功能服务数据管理和业务数据管理两方面，分析了如何做好数据管理。感兴趣的小伙伴不妨来看看。

AI开放平台除了为用户提供丰富的AI功能外，还需要提供为用户数据管理功能。

本文将从以下几点说明来说明如何做好开放平台的数据管理。

一、功能服务数据管理

调用统计数据主要是为便于用户分析调用AI功能时的状态分析，分别包括数据总览、数据明细。

1. 服务数据总览

服务数据总览是对功能服务调用量、QPS的统计；如下图是百度AI开放平台的总览数据查询。

其中调用量可以观察到指定时间内每天的调用情况，这里的调用不区分成功、失败和排队，只要发起过调用都可以纳入统计；

其次是QPS的统计，QPS表示每秒请求数，意思是服务器在单位时间内处理了的请求数量，通过QPS可以评估当前开放平台对业务的支撑程度。

如果QPS过低，调用量过大，则很容易造成大量请求排队，延误了业务发展；

比如当某广告商需要在广告投放前先经过内容审核，确定不违规（涉黄、涉暴、涉政等），如果QPS过低，可能会导致生产的广告视频无法及时投放出去。

2. 数据明细

通常情况下，只有总览数据是不够的，还需要支持用户查询服务调用的明细数据。

明细数据可以包括调用成功的次数、调用失败的次数、调用失败的原因，以及不同分析类型的调用次数。

（1）提供分析成功、分析失败次数统计，以及失败原因

统计有利于帮助用户掌握服务调用的状态，当服务失败占比超过阈值时，首先可以通过失败原因查看是因为开放平台分析超时，还是因为自身提供了无效的数据。

比如在视频分析时，通常开放平台支持直接传入URL调用。

但是有些URL无法解析出视频，就容易导致出现批量失败情况。

这个情况下，如果有失败次数和失败原因的统计就可以快速辅助定位问题。

（2）不同分析类型的数据统计

主要是将服务进行细粒度化，以原子能力的形式进行统计；

比如上述提到的视频内容审核，包括涉黄、涉爆、涉政、广告等不同维度的检测，在数据统计时，就需要能分别统计出最小维度的数据情况；

二、业务数据管理

除了上述对服务的数据统计，还需要进一步提供对业务数据的管理。

业务数据管理可以包括两个方面：

1. 输入数据的管理

在AI分析中输入数据类型通常包括视频、图片、文本和语音，平台需要提供数据图表能展示输入数据的时长、张数等。

比如视频或者音频时，会统计分析的时长，如果输入数据是图片，会统计分析的张数等，其他还有针对文本类型统计；如以下百度对视频的统计：

2. 平台消费数据

业务数据管理中另一块是需要支持对账号消费数据记录、预警；

通常AI开放平台需要用户预付费购买流量包或者先存入一笔金额，后续的服务调用会按照产品价格进行扣款。

因此平台需要能够提供入口支持用户快速查看消费记录、余额等信息。

同时最好能有预警机制，在金额不满足单次或指定次数服务调用时进行消息通知，提醒用户尽快充值；如百度提供的消费统计样例如下：

注意：关于在开放平台的数据统计，除了在客户侧提供当前账号的数据统计，还需要在开放平台的后端管理平台针对所有用户账号进行数据统计，能够让加深系统的客户运营，了解客户现状，进一步进行商业化。

三、小结

通过为用户提供功能服务数据管理、业务数据管理，一方面可以满足用户需要，帮助用户快速定位服务调用中出现的问题，和掌握自身消费状况。

另一方面有利于开放平台根据消费状态挖掘更大潜力的客户需求。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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