做好AI开放平台（三）：做好数据管理

　　编辑导语：AI作为新兴互联网趋势，其开发平台的关键在于高效的数据管理。本文将从功能服务数据管理和业务数据管理两大方面，深入探讨如何优化数据管理以提升平台效能。

一、功能服务数据管理

　　功能服务数据管理旨在为用户提供详尽的AI功能调用统计，以便进行状态分析。这包括服务数据总览与数据明细两个层面。

1. 服务数据总览：此部分主要展示功能服务的调用量及QPS（每秒请求数）。通过QPS，可以评估开放平台对业务的支撑能力。例如，在广告内容审核场景中，若QPS过低而调用量过高，可能导致广告视频无法及时投放，影响业务进度。

2. 数据明细：除了总览数据，用户还需能查询服务调用的具体明细，包括成功次数、失败次数及失败原因等。这些信息对于诊断服务状态至关重要，比如可快速识别是因平台分析超时还是输入数据无效导致的失败。

二、业务数据管理

　　业务数据管理则涵盖输入数据管理与平台消费数据两大方面。

1. 输入数据管理：AI分析中涉及的输入数据类型多样，如视频、图片、文本和语音等。平台需通过图表形式展示各类输入数据的时长、张数等统计信息，以便用户了解数据分布。

2. 平台消费数据：用户需能查看其账号的消费记录及余额信息，并设置预警机制，在余额不足以支持特定次数服务调用时及时通知用户充值，确保服务连续性。

三、小结

　　通过实施功能服务数据管理与业务数据管理，不仅能帮助用户有效监控服务状态及消费情况，及时定位问题，还能为开放平台提供更多商业洞察，挖掘潜在客户需求。这些措施对于提升平台用户体验及促进商业化发展具有积极意义。