滴滴怎样用数据驱动产品决策？
你知道动态调价乘倍数展示和加价展示对人们发单心理预期的影响么？
你了解滴滴出行 App 打开后展示周围实际车辆和展示周围虚拟车辆对订单成交率的影响么？
你想象过同一个 Appstore 中下载的滴滴出行 App，你父母看到的和你看到的长相完全不同么？
三年时间，滴滴出行已经是一个日成交订单过千万的 App，为了降低运营开销和成本，在产品体验上持续打磨成为我们的重点，每一个 feature 上线的决策也从产品经理单纯拍脑袋转变为用数据事实说话。
在 QCon 北京 2016 大会上，滴滴出行工程生产力团队研发技术总监齐贺，为大家分享了滴滴基于数据驱动理念打造的多功能平台 apollo，结合硅谷经验重点介绍了目前世界范围内最为先进的 feature 定向投放、灰度发布、ab test 方法。在此之上，基于在这个领域的探索，介绍了滴滴 apollo 平台整体技术架构和产品架构、运行在 apollo 平台上的一些有特色的应用案例。
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齐贺，滴滴出行工程生产力团队研发技术总监。长期致力于高效能团队建设，目前主要的工作方向是在移动互联网场景下，结合大数据技术，建立灵活、准确的产品研发闭环。推动灰度发布、ab 测试等实践在公司范围的落地，推进滴滴的数据驱动转型，同时也为组织效率提升方面贡献行之有效的方案。加入滴滴之前，在百度工程效率部任职，主要负责百度搜索架构，策略，展示广告，运营产品研发等个部门近 2000 名研发人员的效率提升，项目交付，项目管理咨询等工作。
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延展阅读（点击标题）：
QCon 上海 2016 将于 10 月 20~22 日在上海宝华万豪酒店举行，届时将有一大波技术专家带来精彩演讲。
张磊 阿里数据技术及产品部高级技术专家
拥有多年数据研发经验，现任阿里数据技术及产品部高级技术专家，参与过阿里集团的登月计划、公共层建立等多个重大项目。
《阿里巴巴的数据研发体系是如何建立和管理的？》
数据研发经常会遇到这些问题：
研发人数较多（超千人），频繁上下线，如何解决开发效率的问题？
业务高速发展，数据量爆炸式的增长，如何有效控制存储与计算的线性增长？
从数据采集到数据消费的整个链路非常复杂，如何保障整个数据链路的质量与产出时间？
大数据建设的标准规范，如何制定并有效的执行？
数据浩瀚如烟、纷繁复杂，如何能够迅速的找到自己想要的数据？
经过几年的摸索，我们通过 OneData 研发体系能够比较有效的解决上述问题。OneData 定位是：一个指标一个算法，一个维度属性只有一个名字，模型规范化，从算法定义、数据研发到数据服务，可管理追溯从而规避重复建设。
吴震 Netflix 软件工程师
目前在 Real-time Data Infrastructure 组工作，负责的数据流水线是 Netflix 的数据大动脉——传输数据从生产者到消费平台（如 Hadoop/ElasticSearch/Kafka）。近期完成了数据流水线从 Chukwa 到 Keystone 的演化。之前在 Cloud Platform 组工作，构建 Netflix 的微服务架构的基石。
Yahoo! Messenger 后台核心开发人员，参与了后台系统的彻底重写，并且支持异地多活数据中心和多台同时登录，独立设计和实现了基于内存的大规模分布式存储系统——用于管理状态的后台系统核心组件。
《打造万亿级别的数据流水线》
Netflix 是一个数据驱动型公司，许多产品决定是基于数据分析得到的洞察。几百个微服务系统每天产生万亿条消息和 PB 级数据，数据流水线负责从生产者到消费平台（如 Hadoop/ElasticSearch/Kafka）传输如此大规模的数据。此演讲将分享我们是如何做到的。
我们首先看看 Netflix 数据流水线过去几年的演化之路，然后深入探讨新的 Keystone 数据流水线的架构和一些设计抉择，分享 Keystone 在实战中遇到的问题和得到的教训，最后浅谈对 Keystone 未来的一些想法。
LinkedIn Kafka 组高级软件工程师秦江杰，苏宁云商 IT 总部执行总裁助理乔新亮，声网 CEO 赵斌，阿里巴巴无线技术专家隐风，华为软件云平台资深架构师苗彩霞，LinkedIn 业务分析经理赵晟等技术专家都将在 QCon 上海 2016 做分享，更多信息，可点击“阅读原文”，访问大会网站。现在报名，可享 9 折优惠。