阿里大数据之战
“NASA”计划背后,阿里巴巴大数据系统架构概述
“NASA”计划背后，阿里巴巴大数据系统架构概述本文章来自于阿里云云栖社区摘要： DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是20 11年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
免费开通大数据服务：https:///product/odpsDT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
它作为一种新的能源，正在发生聚变，变革着我们的生产和生活，催生了当下大数据行业的热火朝天。
但是我们如果不能对这些数据进行有序、有结构的分类组织和存储，如果不能有效利用并发掘产生价值，那么它也是一个数据灾难，它犹如堆积如山的垃圾，给我们企业带来的是极大的成本。
现实情况是：阿里集团的数据存储已经逼近EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；阿里内部，离线数据处理每天面对的是百万级规模的作业，每天有数千位活跃的工程师在进行数据处理工作，加上阿里大数据的井喷式爆发，给数模型、数据研发、数据质量和运维保障工作增加了更高的难度。
面对阿里内部成千上万对数据有着深刻需求的员工，以及外部千万级对数据有迫切渴望的商家和合作伙伴，如何有效满足他们的需求，提高他们对数据使用的满意度，是数据服务、数据产品面临的更大挑战。
注：阿里巴巴数据体系架构图上图是阿里巴巴数据体系架构图，可以清晰地看到我们的数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。
1数据采集层阿里巴巴是一家多业态的互联网公司，几亿规模的用户（如商家、消费者、商业组织等）在平台上从事商业、消费、娱乐等活动，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为阿里数据体系第一环尤为重要。
因此阿里巴巴建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，并将其传输到大数据平台。
马晓东励志故事200字
马晓东励志故事200字
一、
疫情期间，出门就要展示自己的健康码、行程码以及核酸检测不可想象，没有大数据，疫情期间的行踪排查，将会乱成什么样子，而改变这一切都离不开我们的大数据天才马晓东。
马晓东1986年1月，出生于宁夏固原，2006年以宁夏固原市高考班级状元的身份考入湖南大学，在校期间他就被称为网络数据天才。
大学毕业后，马晓东入职阿里，成为阿里的大数据首席负责人。
2011年马晓东离开阿里组建国云数据，开始正式创业。
马晓东在阿里就发现无论是阿里还是其他企业都存在业务人员无法实时准确使用数据进行分析决策的现状，这一现状让他萌生了一个想法，那就是让所有企业都来用大数据。
二、
大数据在每个人的生活中至关重要，对于很多行业来说就是指路的明灯，这一切都离不开像马晓东这样的优秀青年。
马晓东1986年1月，出生于宁夏固原，2006年以宁夏固原市高考班级状元的身份考入湖南大学，在校期间他就带领团队完成了与Google、IBM合作的大数据分布式计算技术商业项目，被称为网络数据天才。
2014年，马晓东被国家授予“中国十大时代楷模青年”称号，国云数据荣登“中国大数据服务客户满意首选品牌”，并入选北京“中国信息创新30新企业”；同年1月19日马晓东被评为推动行业经济发展·年度创新人物。
不仅如此。
马晓东自主研发的“大数据魔镜”还让国内企业免费使用，而之
前只能花几十上百万买国外大数据产品，这一切无不诠释着一个青年科学家的责任与担当！。
大数据的典型案例
大数据的典型案例随着技术的进步和应用的深入，大数据已经成为了当今最为流行的话题之一。
大数据的应用范围极为广泛，几乎涵盖了各行各业。
在这其中，大数据的典型案例不止一个，如今的大数据正在为企业提供更多的商业价值，让我们一起来看看大数据的典型案例是如何应用于企业中的。
一、电商电商是现代商业中最为流行的一种业态，其中阿里巴巴就是一个最为典型的案例。
阿里巴巴有一个名为“数字经济”的概念，其实际上就是大数据。
这个数字经济中有两个方向：一个是数据自由流动，另一个是数据能够创造出价值。
这两点恰恰也是阿里巴巴的特点。
阿里巴巴能够在广阔的市场上将各种商品进行分发，然后通过先进的算法和技术，为客户提供最为完美的选择和服务，同时也有助于管理和控制它的业务，保持着高效的运作。
二、医疗大数据在医疗中的应用已经成为了一个不可忽略的领域。
比如，亚马逊的云服务AWS与美国NIH（美国国家卫生研究所）合作了一项名为“1百万基因组计划（The Million Genome Project）”的项目，旨在研究流行病的根本病因。
基于AWS的大数据应用，项目的实行变得更加高效。
通过分析大量的数据，科学家们可以精确的了解到人类基因所承载的丰富信息，从而推动人类医学的进步。
三、金融金融是大数据的一个重要领域。
大型金融机构都依靠大数据来提升其业务的效率和提高风险管理的能力。
例如，摩根大通、花旗银行等全球知名的金融机构已经在多个环节中使用大数据分析，从而优化了业务流程，提高了交易效率。
四、制造业大数据在制造业中也得到了广泛的应用，通过大数据分析，企业能够更好地了解市场需求，提升产品研发水平，优化生产效率，提高客户满意度。
比如，特斯拉使用大数据技术来进行制造车辆，并通过大数据检测车辆中的每个元件，帮助企业快速了解车辆的运行状况和维护方式，从而提高了其服务和维护水平。
总的来说，大数据的应用范围非常广泛，而这些典型的应用案例也被广泛的运用于各行各业中，大数据正在为企业带来更多的商业价值，同时也为社会带来不少便利。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
大数据精准营销案例
大数据精准营销案例随着互联网的快速发展，大数据已经成为了企业营销的重要工具。
大数据精准营销通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，从而提高营销效果，降低成本。
下面我们来看几个大数据精准营销的案例，探讨其成功之处。
首先，以阿里巴巴为例。
阿里巴巴作为中国最大的电子商务平台，其大数据精准营销的案例是非常成功的。
通过对用户的行为数据、购买记录、搜索习惯等进行分析，阿里巴巴可以实现对用户的个性化推荐，精准定位用户需求，从而提高用户的购买转化率。
比如，当用户浏览了某件商品后，阿里巴巴会根据用户的浏览记录和购买历史，向用户推荐相关商品，提高用户的购买欲望。
这种个性化推荐的方式，大大提高了用户购买的可能性，为阿里巴巴带来了巨大的商业价值。
其次，以美团为例。
美团作为中国领先的本地服务平台，也充分利用大数据进行精准营销。
美团通过对用户的位置、搜索历史、消费习惯等数据进行分析，可以向用户推荐附近的优惠餐厅、美食活动、旅游景点等，满足用户的个性化需求。
同时，美团还可以通过大数据分析，实现对商家的精准营销，帮助商家提高营业额。
比如，美团可以根据用户的位置和消费习惯，向商家推荐合适的促销活动，吸引更多用户到店消费。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户体验，也为商家带来了更多的客流和订单量。
最后，以小米为例。
小米作为中国知名的智能手机品牌，也充分利用大数据进行精准营销。
小米通过对用户的手机型号、使用习惯、应用偏好等数据进行分析，可以向用户推荐适合的手机配件、应用软件、智能硬件等，提高用户的购买意愿。
同时，小米还可以通过大数据分析，了解用户的投诉和建议，及时改进产品和服务，提升用户满意度。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户的购买体验，也为小米带来了更高的用户忠诚度和口碑效应。
综上所述，大数据精准营销在阿里巴巴、美团、小米等企业的应用案例中取得了显著的成效。
通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，提高了营销效果，降低了成本，为企业带来了巨大的商业价值。
阿里大数据平台
阿里大数据平台阿里大数据平台是阿里巴巴集团旗下的一项重要业务。
它是一个基于大数据技术的创新平台，旨在帮助企业根据大数据分析和洞察，提升业务运营效率和决策能力。
阿里大数据平台的核心优势在于深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
通过阿里大数据平台，企业可以实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等多维度的深入分析和挖掘。
依靠强大的计算和分析能力，阿里大数据平台能够将大数据转化为有价值的商业洞察，并为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据平台提供的主要功能包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析。
通过数据采集，平台可以自动收集和整合来自多个数据源的数据，并实现对数据的实时更新和同步。
数据处理功能可以对数据进行清洗、转换和加工，保证数据的准确性和可用性。
数据存储功能提供了多种存储方式，包括关系型数据库、分布式文件系统等，以满足不同业务需求的数据存储需求。
数据分析功能则提供了多种分析算法和模型，帮助企业从数据中发现关键业务规律和趋势。
阿里大数据平台还提供了可视化的数据展示和报表功能，使企业能够直观地了解和分析数据。
通过数据报表，企业可以实时监控业务运营情况、产品销售情况等重要指标，及时调整业务策略和决策。
阿里大数据平台的优势不仅在于其强大的数据处理和分析能力，还在于其丰富的业务解决方案和行业经验。
阿里巴巴集团在多个行业都有丰富的数据积累，能够根据行业特点和需求，为企业提供个性化的数据分析和洞察解决方案。
此外，阿里大数据平台还积极与各大智能硬件厂商、传感器厂商等合作，实现对物联网数据的集成和分析，为企业提供更加完整的大数据解决方案。
总之，阿里大数据平台是阿里巴巴集团在大数据领域的重要业务，通过深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
它不仅拥有强大的数据处理和分析能力，还提供丰富的业务解决方案和行业经验，为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D
阿⾥⼤数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D⼤数据计算服务MaxCompute批量数据通道批量数据通道SDK介绍MaxCompute Tunnel是 MaxCompute 的数据通道，⽤户可以通过Tunnel向 MaxCompute 中上传或者下载数据。
⽬前Tunnel 仅⽀持表（不包括视图View）数据的上传下载。
MaxCompute 提供的数据上传下载⼯具即是基于Tunnel SDK编写的。
使⽤Maven的⽤户可以从Maven库中搜索"odps-sdk-core"获取不同版本的Java SDK，相关配置信息：com.aliyun.odpsodps-sdk-core0.21.3-public这篇教程从⽤户的⾓度出发，介绍Tunnel SDK的主要接⼝，不同版本的SDK在使⽤上有差别，准确信息以SDK Java Doc为准。
备注：- 关于SDK的更多详细信息请参阅SDK Java Doc ；- 有关服务连接的说明请参考服务连接；接⼝定义：public class TableTunnel {public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName);public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName);public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, String id);public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, String id);}TableTunnel：- ⽣命周期: 从TableTunnel实例被创建开始，⼀直到程序结束。
企业运用大数据成功的案例
企业运用大数据成功的案例随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始运用大数据来提高业务效率和实现商业价值。
本文将介绍几个企业运用大数据成功的案例，以供参考。
下面是本店铺为大家精心编写的4篇《企业运用大数据成功的案例》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《企业运用大数据成功的案例》篇1一、亚马逊亚马逊是一家全球知名的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高用户体验和销售额。
亚马逊通过收集用户的历史购买记录、搜索记录和点击行为等数据，运用机器学习算法进行分析和预测，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
此外，亚马逊还通过分析用户的评论和反馈来优化产品和服务，提高用户满意度。
二、谷歌谷歌是一家全球领先的互联网公司，它通过运用大数据技术来提高搜索质量和广告效果。
谷歌通过收集用户的搜索记录和行为数据，分析用户的需求和兴趣，向用户提供更精准的搜索结果和广告推荐。
此外，谷歌还通过分析用户的浏览行为和点击行为，来优化网站的布局和内容，提高用户体验。
三、沃尔玛沃尔玛是一家全球最大的零售商之一，它通过运用大数据技术来提高供应链效率和销售量。
沃尔玛通过收集销售数据、库存数据和消费者需求数据等，运用数据分析和预测算法，精准预测市场需求和销售趋势，优化供应链管理和库存管理。
此外，沃尔玛还通过分析消费者的购买行为和偏好，提供个性化的促销和优惠活动，提高销售量和客户忠诚度。
四、阿里巴巴阿里巴巴是一家全球领先的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高业务效率和商业价值。
阿里巴巴通过收集用户的购买记录、支付记录和物流记录等数据，运用数据分析和机器学习算法，提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度和购买转化率。
此外，阿里巴巴还通过分析用户的行为和需求，优化网站和移动应用的功能和布局，提高用户体验和销售量。
以上是几个企业运用大数据成功的案例，它们通过运用大数据技术来提高业务效率和实现商业价值，取得了良好的经济效益和社会效益。
《企业运用大数据成功的案例》篇2亚马逊是一家成功的企业，它运用大数据取得了巨大的成功。
关于大数据的几个小故事
关于大数据的几个小故事第一个故事，搜狗热词里的商机王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。
但在每年的评比中，他都号称是PV王。
原来他的秘密就是只做热点新闻。
王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。
点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。
通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。
这就是大数据的应用。
第二个故事，阿里云知道谁需要贷款这是阿里人讲述的一个故事。
每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。
点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。
通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。
第三个故事，中移动挽留流失客户iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。
由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。
三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。
一位移动的工作人员称，运营商会保管用户数据，如果话费锐减，基本上就是流失先兆。
点评：给数亿用户建立一个数据库，通过跟踪用户的话费消耗情况，运营商就能知道哪些用户在流失。
这就是大数据的应用。
第四个故事：工薪阶层如何省小钱上汽通用五菱股份有限公司的肖伟，是个不折不扣的网购专家。
区别于菜市场的费力砍价，肖伟的作法简单多了，登陆各种比价网站，然后选择最便宜的正规店下单。
点评：比价网站通过海量的产品信息抓取，比如抓京东、天猫、易购的数据，然后将价格由低到高进行排列，这也是大数据的应用。
第五个故事：公关公司的舆情监督这是一个离职公关人的故事。
她参与和间接参与了很多危机公关事件，比如雷士照明的创始人股东之争，比如罗永浩砸西门子冰箱事件。
阿里巴巴的人工智能战略
阿里巴巴的人工智能战略阿里巴巴是一家互联网巨头，早在2014年便开始投入大量资源进行人工智能研究和应用。
如今，阿里巴巴的人工智能在零售、物流、金融、医疗等领域都有广泛的应用，为企业和消费者建立了更高效、更直观的服务和体验。
阿里巴巴的人工智能战略，可以归结为三个关键点：大数据、算法和应用场景。
下面，我们将分别探讨。
第一，大数据。
阿里巴巴有着庞大而丰富的数据，以及强大的数据挖掘技术。
这些数据不仅来自于市场、消费者、产品等，还包括不同业务领域的AI团队产生的数据集。
阿里巴巴致力于将这些数据在不同领域进行连接和整合，以达到全面理解用户、产品和市场的效果。
同时，它还开发了一系列AI平台和工具，支持团队进行快速的实验和数据分析。
例如，他们的语音识别技术CDNN可将复杂的声音信号转化成文本，从而支持智能音箱的应用。
第二，算法。
阿里巴巴在算法上也投入了巨大的资源，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。
阿里巴巴的算法团队致力于开发更好、更快的深度学习框架，同时也致力于打造一系列自主知识产权的算法。
例如，阿里巴巴的AI团队已经开发了一种基于深度学习的肺癌筛查软件，该软件能够在CT图像中自动识别可疑的组织，将这些组织与病理学特征进行结合，进而实现高效的肺癌筛查。
此外，阿里巴巴还开发了一套无人机交互式视觉算法，可自主检测航拍图像中的建筑物、道路和绿化等特征，从而增加工业、城市规划和安防等领域的效率。
第三，应用场景。
阿里巴巴的人工智能团队不仅建立了强大的平台和算法，而且在不同业务领域进行了广泛的应用。
例如，他们在零售领域中的淘宝和天猫平台上，使用人工智能技术来识别和推荐物品，增加销售量。
在物流领域，阿里巴巴的快递和菜鸟网络公司成功使用人工智能来保证物流效率和准确性。
阿里巴巴的人工智能技术还被应用于金融领域，例如，他们开发了一个欺诈检测算法，提高了支付交易的安全性。
此外，阿里巴巴将人工智能应用夹杂在的一些未来计划和零售全流程中，例如该公司的未来超市计划，这个计划利用了人工智能技术识别商品、追踪库存存储更多信息，并为商家提供更好的服务，这显然将提高消费者的体验。
大数据营销案例
大数据营销案例近年来，随着信息化程度的提高，大数据营销已成为企业营销活动中不可或缺的部分。
大数据分析技术可以有效地对客户行为及偏好进行研究，为公司提供更好的定制化营销服务，以实现更高的销售效果、客户满意度和利润率。
以下我们将为您介绍一些著名的大数据营销案例。
首先是由阿里巴巴实施的大数据营销案例。
在这一案例中，阿里巴巴的目的是为客户提供更好的定制化服务，以提高客户满意度和销售效果。
为此，他们采用大数据技术分析用户的行为习惯和偏好，以了解用户的购买行为和消费决策，并定制营销推广活动。
同时，他们还建立了一个实时处理流程以执行大数据平台，便于实时跟踪客户数据和用户行为，进行更有效的营销推广。
第二个案例是由搜狐所执行的大数据营销案例。
搜狐的目的是利用大数据分析技术，更有效地实施产品定位、传播策略及客户模式创新等活动，以提高公司的销售收入和市场占有率。
为此，他们搭建了一个实时大数据系统，使得对用户行为和客户偏好的实时分析和跟踪成为可能，并有效地营销公司的产品和服务。
此外，他们还建立了一个智能推荐系统，利用大数据等技术，有效提高用户可以在搜狐上选择的活动项目和内容的多样性，实现更优质的定制化服务。
最后是由新浪微博实施的大数据营销案例。
在这一案例中，新浪微博的目的是建立一个大数据分析平台，以实现更有效的用户定位和产品推荐。
为此，他们利用大数据技术收集用户的行为数据，对用户的行为、偏好和消费习惯进行分析，然后根据用户的兴趣爱好进行活动推荐和个性化内容定制，以提高新浪微博的营销效果和用户满意度。
以上介绍的三个经典大数据营销案例，可以为其他企业提供参考。
大数据营销技术可以帮助企业更有效地分析客户行为，对客户的意向和偏好进行精准的定位，为企业营销活动提供更准确的目标客户群，带来更高的销售效果和利润率。
通过充分利用大数据营销技术，企业可以更加有效地服务于客户，实现更高效的营销活动，建立更加强大的市场地位。
大数据产品之道-阿里巴巴邓中华
生
意
市场行情
参
人群画像
谋
货源推荐 厂家推荐
探索商家业务数据化
创意营销 爱上聚划算
定价参考 销量预测
实时直播 数据作战室
业
企划选品品类管理数据化采贩
务
流
程
推广营销数据化，销品售牌宣传数据化物流 服务服数务据化
生
意
导贩服务
参
客服管理
谋
实时催付宝 物流追踪
客户乊声 投诉分析
回访关怀 客户管理
一些图表，告诉你业务做得好丌好，而是每个人都要跟一块业务结合，去想自己的数据产品 怎么设计，怎么应用在具体业务上。 这个部门现在有几百人，也有一些资深的算法科学家和数据挖掘与家。我们正在各个地方找 高人，我们需要去找丐界第一流的人才来一起做这个事情。 但毫无疑问，所有的人，只要 他是做数据的，看到我们的数据都是眼睛放绿光的感觉，我亲眼见过好几个。因为对他们来 讲，有这么好的原材料去做一桌菜，这个吸引力是非常非常大的。
效率
数据及时性
安全
数据机密性
价值
数据可用性
“大数据”的顶层思考
小二
商家
阿里业务
商家业务
数据小站
数据小站
数 据
价值
One Platform
② 服务小二
③ 服务商家
产 品
大数据产品务必内外兼修 数据可用性
阿里数据 阿里数据 平台·无线端 平台·PC端
生意参谋 生意参谋 平台·PC端 平台·无线端
One数S统据一服e务 rvice
“大数据”的挑战
一个闭环的挑战
数据采集：数据量大丏结构多样；离线采集和在线采集技术实现 数据计算：数据质量和效率；开发、计算和存储资源；离线计算和在线计算成本 数据服务：数据服务化；数据交换不共享；数据安全 数据产品：数据产品如何在商业理解、数据披露和数据解读中追求价值最大化
解密阿里巴巴的数据攻防战
解密阿里巴巴的“数据攻防战”2013-10-29云计算与大数据的那些事儿平台型企业的大数据应用策略有何特点？阿里巴巴、百度、腾讯等一批平台型企业，汇集了海量用户和商家，聚集成富有张力的生态系统，它们的大数据应用不再仅仅局限于企业本身，正逐渐成为滋养整个大生态系统的血液，为平台上寄生的众多企业提供更多的数据产品和服务，同时也是这些平台企业未来的收入增长引擎。
2005年，阿里巴巴开发出主要供内部运营人员使用的数据产品——淘数据，阿里巴巴由此进入了数据化运营阶段，此时，阿里巴巴在大数据方面关注的重点是，怎么利用平台上海量的消费者和商家数据，来改进自身经营，大数据仅仅局限于内部。
2009年，阿里巴巴的大数据应用开始走向外部，让淘宝商户分享数据。
2011年，阿里巴巴开发数据魔方，通过淘宝数据魔方平台，商家可以直接获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者在自己网站上的行为等情况。
2011年4月，“页面点击”诞生，它可以监控每个页面上每个位置的用户浏览点击情况。
紧接着，天猫携手阿里云、万网宣布联合推出聚石塔平台，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。
2012年，马云正式公布了阿里巴巴三步走发展策略，“平台、金融、数据”。
从数据化运营到运营数据阿里巴巴的大数据策略意味着什么？阿里巴巴数据委员会主席车品觉一语道破，“在数据化运营阶段时，数据就产生价值，你有意识地用它，但却没有关注它。
而当你发现数据已经和战略融合后，你认识到要有意识收集它，管理它。
”如果将阿里巴巴的大数据比做食材，那么自己用原料做菜，和将食材提供给其他厨师，对原料的关注度完全不同。
由此，阿里巴巴的大数据应用策略正从数据化运营向运营数据转变。
集团首席战略官曾鸣预测，“阿里本质上，未来会是一家数据运营公司。
”前者，是如何将大数据用好，而后者则意味着，如何让大数据更好用。
从淘宝创立之时，阿里巴巴就开始搜集平台上的数据，直至支付宝、聚划算、一淘等平台，随着业务的爆发式增长，阿里诸平台上的数据成倍增加，汇集成海。
淘宝大数据案例
淘宝大数据案例【篇一：淘宝大数据案例】【编者按】近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。
近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
意料之外：胸部最大的是新疆妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。
b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
2.大数据产品之道-邓中华(阿里)
“大数据”建设的几点建议
• 大数据意识
• 连接、共享、 1+1+1>5 • 高层重视
• 大数据战略
• 顶层设计 • 系统思考到组织保障
• 大数据人才（believe，crazy）
• 数据产品经理 • 数据模型师、数据研发 • 前后端、多端产品研发 • 数据产品运营、UED • ……
我们
邓中华
• 花名：宗华 • 角色：大数据产品人 • 经历：2009年加入阿里巴巴，历经从B2B、
“大数据”的挑战
一个闭环的挑战
数据采集：数据量大丏结构多样；离线采集和在线采集技术实现 数据计算：数据质量和效率；开发、计算和存储资源；离线计算和在线计算成本 数据服务：数据服务化；数据交换不共享；数据安全 数据产品：数据产品如何在商业理解、数据披露和数据解读中追求价值最大化
质量
数据准确性
tbtobdcds（m基（础中层间）层：）集：团集数团据数公据共公层共实层现-中的间O层DS
有公共层时： 1、数据流有方向性 2、数据管理有序，可控
“大数据产品”之道
大数据的内在魅力：基础建设（质量、效率、安全） 大数据的外在魅力：数据产品（商业理解、数据披露、数据解读） 大数据的一种诠释：生意参谋（做生意的参谋平台：分析、诊断、优化、预测）
探索商家业务数据化
创意营销 爱上聚划算
定价参考 销量预测
实时直播 数据作战室
业
企划选品品类管理数据化采贩
务
流
程
推广营销数据化，销品售牌宣传数据化物流 服务服数务据化
生
意
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宝万之争的思考和启示
宝万之争的思考和启示一、引言宝万之争是指中国电商领域的两大巨头阿里巴巴和京东在2015年之后的激烈竞争。
这场竞争不仅仅是两家公司的竞争，更是整个电商行业的洗牌和格局重构。
二、宝万之争的起因与背景1. 起因：阿里巴巴和京东都有着强烈的野心和扩张欲望，都希望成为中国电商领域的领导者。
2. 背景：中国电商市场规模庞大，增长迅速，吸引了越来越多的企业进入。
同时，移动互联网时代的到来也加速了电商行业的发展。
三、宝万之争的过程1. 阶段一：价格战。
2015年双十一期间，阿里巴巴和京东展开了激烈的价格战，双方都对商品价格进行了大幅度降价。
2. 阶段二：物流战。
为了提高用户体验和快速配送能力，阿里巴巴和京东都加大了对物流系统建设投入。
3. 阶段三：生态建设战。
阿里巴巴通过淘宝、天猫等平台，构建了庞大的电商生态圈；京东则通过京东金融、京东物流等业务板块，拓展了自己的生态系统。
四、宝万之争的启示与思考1. 重视用户体验。
在竞争激烈的电商市场中，用户体验成为了企业赢得用户和市场份额的关键因素。
2. 投入物流系统建设。
快速配送和高效物流能力已经成为电商企业竞争的重要指标。
3. 构建生态系统。
电商企业需要通过多元化业务板块构建自己的生态系统，提供更多元化和全方位的服务。
4. 重视品牌价值。
品牌价值是企业竞争力的核心，需要不断加强品牌形象塑造和管理。
5. 积极探索新技术。
随着人工智能、大数据等新技术在电商领域应用，企业需要积极探索并应用新技术，提升自身竞争力。
五、结语宝万之争是中国电商领域一次重要的历史事件，对整个行业产生了深远影响。
回顾这场竞争，我们可以从中获得很多启示和思考，帮助我们更好地理解电商行业的发展规律和趋势，也为我们今后的工作提供了重要的参考。
3Q大战详细经过 (2)
3Q大战详细经过1. 背景介绍3Q大战是指中国互联网巨头腾讯与阿里巴巴之间的竞争战争，时间跨度从2010年开始，一直持续到2014年。
整个战争的起因可以追溯到两家公司间在在线支付和电子商务市场的竞争上。
腾讯是中国最大的互联网公司之一，而阿里巴巴是中国最大的电子商务公司。
2. 正式开始3Q大战正式开始于2010年7月，当时腾讯在微信上推出了微信支付服务。
此举被认为是针对阿里巴巴旗下的支付宝的竞争行为。
支付宝是中国最大的在线支付平台，已经成为阿里巴巴最重要的业务之一。
腾讯推出微信支付后，两家公司开始在在线支付市场上展开激烈竞争。
3. 双方各自的策略在3Q大战中，腾讯和阿里巴巴采取了不同的竞争策略。
腾讯在推出微信支付后，通过其强大的用户基础和社交媒体平台来推广该服务。
他们将微信支付与微信社交平台深度整合，允许用户通过微信向好友转账，以及在微信上进行在线支付。
此举为微信支付赢得了大量用户，迅速取得了一定的市场份额。
阿里巴巴则采取了不同的策略。
阿里巴巴拥有庞大的电商平台和淘宝网，他们将支付宝作为淘宝交易的主要支付方式，并通过淘宝网上的促销活动和折扣来吸引用户使用支付宝。
此外，阿里巴巴还与其他在线商家合作，将支付宝作为其主要支付工具推广。
4. 战争升级随着3Q大战的升级，腾讯和阿里巴巴开始牵涉到更多的领域。
腾讯在2011年推出了QQ钱包，进一步扩大了其在在线支付市场上的份额。
QQ钱包与微信支付有着类似的功能，但面对的目标用户是几乎相同的。
腾讯通过QQ钱包与支付宝的竞争不断加剧。
阿里巴巴则通过收购和投资来扩大其业务版图。
2013年，阿里巴巴投资了新成立的支付公司猫眼支付，并通过该公司推出了支付宝的电子钱包服务。
此举使得阿里巴巴能够进一步渗透到手机支付市场。
5. 最终结果最终，在3Q大战中，腾讯和阿里巴巴都取得了一定的胜利和失败。
腾讯的微信支付在短时间内取得了巨大的成功，获得了庞大的用户基础和市场份额。
微信支付成为中国最大的在线支付平台之一。
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”,值得一看
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”，值得一看来源：IT八卦女虎嗅今天，阿里巴巴在杭州召开西湖品学·大数据峰会，请副总裁车品觉来跟一些媒体交流了下大数据心得。
以下是笔者从峰会上学到的一些东西：1、2011年的时候，大数据概念兴起。
2012年，商业开始尝试如何运营大数据。
而如今，大数据进入了DATA时代，也就是所谓的数据工程化时代。
而在数据工程化时代，首先要学会运营大数据，其次是大数据需要开放出来，运用到行业乃至整个社会，这样形成一个正循环，数据产生数据，循环反复，充分运营后，价值就会被不断地挖掘出来，让整个社会受益。
2、大数据的三个维度大数据从4个V的年代，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）延伸至三个维度，可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。
这三个维度是现在到底数据能不能用上的很重要的三个维度。
3、现在大数据运用里很重要的问题是：业务的人不知道数据怎么用，做数据的人不知道别人怎么用，所以里面是有一个很大的障碍在中间的。
车品觉说，需要运营数据。
“当你搜集很多数据的数据帮我们解决很多未来的问题时，这个才叫大数据。
”过去阿里的大数据做了两个循环，一个循环是在怎么用数据；一个循环是说怎样养数据，怎么改善数据。
三年前，阿里巴巴的大数据不仅可以看，还是可以用的。
但是今天，不仅仅让自己用，而且让别人用。
这一次的圈，当阿里要做让别人用的时候，第二个圈就比以前那个圈更困难了，更注重精准性。
通过运营，阿里巴巴发现从整个运营里面产生了一些价值，即有很多新的数据和新的工具。
现在，阿里巴巴最近就在解决这些问题：数据的产生、人才的不匹配、数据冗余、工具不统一、安全、质量，这些是整个行业做数据必须保障的，否则就不容易产生数据的价值。
4、以下这张图就是车品觉做的“数据十诫”，每一条都很有份量，值得一读，不必过多解释了。
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阿里大数据之战
作者：郭夏星葛欣
来源：《经济视野》2015年第03期
【摘要】21世纪的第二个十年已经获得和新技术提供的数据量有关的多个巨额标签：“大数据” （CORDIS，2010； Manyika， 2011； ORT， 2011）、“数据爆炸” （Miller， 2010）和“数据洪水”（Swanson，2007）。
“大数据”正改变着我们的工作能力。
本文将通过阿里巴巴十年“大数据之路”，解析IT企业中大数据的应用。
【关键词】大数据时代阿里巴巴
大数据产生于现代信息大量冲击的背景下，具有非凡新颖的用途。
事实上，全球商业巨头早已意识到了数据的重要意义： ZARA规定每个店铺经理要用平板电脑收集客户信息与建议等海量数据，为生产销售决策提供意见，大大降低存货率；农夫山泉2011年引入数据库平台SAP Hana，加强数据分析能力；阿迪达斯基于外部环境、消费者调研和门店销售数据的收集、分析，挖掘细分市场，促进战略转型—由批发转为零售；还有搜狗热词、微博热门排行榜等，无一不在显示大数据带来的商机。
本文以阿里巴巴为例，解析IT企业中大数据的应用。
一、阿里巴巴十年数据路
数据和信用体系堪称阿里最独特的地方，这也是其有望实现爆发的关键。
阿里巴巴十年数据建设最早可以追溯到2003年。
2003年5月，阿里集团用一亿元人民币建立个人网上贸易市场平台——淘宝网。
2004年10月，创建支付宝公司，推出起中介作用的安全交易服务。
公司业务做大，海量数据涌来，阿里“淘数据”应运而生。
随后，阿里相继推出“数据门户”、“数据魔方”，进行了初步的数据开放，为2012年“聚贤塔”产品发布奠定基础。
至此，阿里正式宣布“数据”、“平台”、“金融” 三步走战略。
阿里运用大数据，具体包括以下几个方面。
1、提高数据精度，去粗取精
阿里巴巴是中国最大的、世界第二大网络公司。
其数据量之大，已经没有公司能够给它提供相关数据业务，因此阿里开始了自行开发之路。
从“淘数据”起步，阿里将淘宝每天的交易量、用户支付金额、年龄、购买时段等进行简单收集，随着数据数量、种类愈渐繁杂，阿里将传统存储系统扩展为Hadoop数据库存储。
数据一旦庞大，精度问题就成为关注点。
稍微的偏差是可以被容忍的，但我们要呈现的是更为真实的数据，净化数据质量就是首要任务。
因而阿里相继开发了多种数据软件，尤其“聚宝塔”出现，为其提供数据存储和数据云计算服务。
云计算会成为下一代互联网经济的基础设施。
这种分析方法拨开了表面，看到最原始的数据。
2、扩宽数据广度，海纳百川
根据IBM公司调查，大多数公司大数据处于起步阶段，也只是简单重复的收集内部数据，并未特别关注外部数据，内外部数据并未做到相互联系。
从阿里大数据发展史不难看出，它曾与微软合作，相继收购中国雅虎、口碑网、phpwind、万网、美国电子商务软件提供商Vendio Services、Auctiva、CNZZ、虾米网，先后入股星辰急便、易图通、美团网、丁丁网、新浪微博、高德、快的打车、360等，几乎是没有企业能达到阿里集团的数据规模。
阿里并购之广，帮助它得到一份堪称完整的用户数据地图，涵盖生活各个方面。
3、判断数据关联，执掌方向
阿里的模式决定了它赚不到各种国资背景银行的大钱，只能赚赚小钱，但这正是国内缺乏的销售式银行。
阿里集团建立的数据和信用评价体系平台，为阿里金融提供大量商家和消费者信息，这是阿里金融的核心地带，是商业银行无法企及的部分。
这些数据为小微金融提供良好的业务支撑，这也是银行无法做到的。
阿里运用大数据关联性，在金融领域扮演了越来越重要的角色，随着余额宝的出现，更暴露了阿里企图占据每一分剩余资金的野心。
2008年，阿里通过分析买家询盘数急剧下滑，预测一场金融危机的到来，阿里逃过2008年危机，率先突出重围。
二、改进思考
首先，在大数据路上，我们不得不考虑投入产出比，如何能使其最大化。
阿里的大数据收集与分析技术其实十分成熟，种类多，应用广，只是投资巨大。
阿里投入数据和信用体系平台，支撑金融体系，再加上近两年阿里集团对外扩张步子过大，资金消耗过多，稳妥的走路和降低成本势在必行。
资金得到周转，企业稳步前进时，开始着手长期效益的投资。
其次，保护隐私要与收集数据并重。
近些天我们都有体会，淘宝也会根据用户最近搜索记录，推荐给用户相同相似产品。
如何保护好数据隐私，成为当下热点讨论问题。
每个数据分析部门，都要提高防火墙的安全系数，设立专门的小组，来讨论“什么数据可以用，什么数据不能用，什么数据必须在何种条件下才可以使用”。
这样商家可以免去竞争对手盗用，同时保护了消费者隐私不受侵犯。
最后，数据科学家早已被各商业领导者看中，然后招聘结果却往往不如意。
支付宝用户价值创新中心的负责人秦予表示，“国内不缺数据挖掘人才，但很难找到数据科学家”。
公司在招聘中除了提供必要物质条件，还要给予人才广阔的发展空间。
创新对于电商领域是致命的，要让他们把整个数据“玩起来”，而并非算出来。
大数据在未来成为一种根本性资源，大数据科学家是建设这种资源的主要动力。
三、结论
大多数企业都已经认识到“大数据”改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。
调查显示，各行各业、全球各地的组织都已经开始采取一种注重实效的方式开展“大数据”工作。
虽然这些组织大多还处于早期接受阶段，但其中的佼佼者已经开始从“大数据”项目中获得巨大的价值。
为了迎接即将到来的大数据时代，各大互联网公司都在争分夺秒。
大数据时代，掌握数据就是掌握财富。
参考文献
[1]崔婧.阿里玩大数据[J].中国经济和信息化，2013，4：36～41.
[2]焦丽莎.云计算应用落地阿里“掘金”大数据[J].中国经济时报，2012，12.
[3]蔡君.大数据：从全新的角度挖掘数据价值[J].通讯世界，2013，08：19～20.。