阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案

阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。

奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。

基础产品：

大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）

是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

分析性数据库（AnalyticDB）

是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。

数据集成（Data Integration）

是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。

核心解决方案介绍：

（一）个性化推荐

根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。

业务需求：

1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。

2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升

3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。

典型应用场景：

1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。

2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

3.移动媒体：针对不同地域、不同爱好的用户提供个性化的内容推荐，新用户也能够享受到实时推荐，新发生的新闻也能够实时推荐出去，真正解决了海量新闻曝光的问题。

（二）数字营销解决方案

帮助您从无到有快速搭建自有营销推广系统，包括需求方平台（DSP）、供给方平台（SSP）及数据管理平台（DMP）。

业务需求：

1.垂直行业效果深耕：垂直行业推广方希望有更专业的营销推广平台，针对行业聚拢流量及优化效果

2.牌推广方有意提升营销投放效率和效果，传统线下交易和投放模式往线上程序化交易转移

3.媒体保护自身用户体验和品牌安全意识增强，希望能掌控推广方客户的行业和质量

4.企业自建营销系统技术成本高：企业需要自建数字营销系统，但技术储备不足。高技术门槛和人力投入限制DSP企业数量增长

典型应用场景：

1.中大型媒体自建营销系统：需要快速将核心流量以程序化交易方式变现的中大型媒体，为了实现对流量资源及推广方客户的完全掌控，可以选择自建营销系统。对于缺乏营销知识及技术人员储备的媒体，可以快速实现营销系统的搭建，达成商业目的。

2.推广方代理商搭建投放系统：已有推广方客户积累的代理商，为了节约中间环节的成本以优化推广方客户的效果，以及引入更多的媒体流量，可以选择自建投放系统。即便是零技术人员储备的代理商，也可以快速完成投放系统的搭建。

（三）企业数据服务解决方案：

深度挖掘企业与企业、企业与人物的关系，通过多位交叉分析及智能算法，构建基于企业全息画像和企业关系网络的风险洞察、市场监测、品牌监测、潜客挖掘等企业级服务。

提供需求：

1.全息画像：可查看企业基本工商信息，分为免费版本和付费版本。

2.关系网络：通过多位交叉分析和智能算法，挖掘企业股东、对外投资、高管对外任职等企业关联关系。

3.风险监测：提供企业舆情风险、司法风险、股权风险、变更风险等风险监测。

4.热点监测：提供企业所在行业热点监测、区域热点监测、固定网站热点监测。

典型应用场景：

1.风险洞察：全方位监测企业风险，并在风险发生时及时预警，帮助企业快速发现及应对危机。监测维度包括：企业舆情风险、司法风险、股权风险、财务风险、变更风险等。

2.市场监测：提供市场初探、新产品PR效果监测、产品推向市场效果监测。引入数据化决策模型和监控体系，提升投入产出比，为新市场提供生产决策依据。

3.品牌监测：自定义品牌监测指标，对品牌行业热点事件、区域热点事件、品牌舆情事件进行监测和深入分析，为企业品牌塑造打好进攻和防御战提供大数据支撑。

4.潜客挖掘：基于企业客户画像及企业需求，为企业推荐潜在客户，提供大数据拉客支撑。

（四）工业4.0大数据解决方案

致力于经济增长、能源需求、以及机器、设备组、设施和系统网络等实物资产角度，为工业客户提供基于人工智能的解决方案，在降低能耗、提升效率、减低成本、提升产值方面助力，引领工业4.0。

提供需求：

1.智能设备运维：为企业机器、设备组、零件、设施等提供：设备/固件实时异常检测、智能故障预测；智能备件；设备生命周期管理，降低运维成本

2.智能生产工艺：基于客户生产线设备仪器提供：工艺参数分析与优化；模拟仿真、生产JIT调度，提升生产效率与良品率

3.智能能源管理：为制造业客户提供生产过程的能耗分析与优化、新能源（光伏、风电、潮汐）产能预测，降低能耗，提升产值

4.智能行业监管：为工业/制造监管企业与职能部门提供上报数据反欺诈监测、生产废料分析、货运过程监管等服务，提升监管水平，优化环保工艺

典型应用场景：

1.风电机组的故障预测：风电机组远程故障预警及诊断系统实现机组故障自诊断，能提前预知潜在的，经过系统自主预诊断的故障的功能。与“运维窗口期预报系统”配合，可实现风电场运行维护的强计划性，大幅降低运维成本。

2.企业生产的产废次废分析：根据企业产品，原材料等数据建立企业产废模型，并可以根据模型预测分析结果对产废企业申报不合理情况做出预警，原材料消耗量受产品产量与危废产量影响，通过产废分析结果，优化人、机、料、法、环的“料”“法”两块，提升生产质量与环保工艺。