大数据之路阿里巴巴大数据实践
论大数据在物流管理中的应用研究
论大数据在物流管理中的应用研究在当前信息时代，大数据已经成为人们谈论的焦点话题之一，因为它可以帮助企业处理和分析海量数据，从而为企业提供更强的决策支持。
随着互联网技术的发展，大数据已经被广泛应用于物流管理领域，成为现代物流管理中重要的技术手段。
本文旨在探索大数据在物流管理中的应用研究，并从实际案例出发，分析大数据技术对物流管理的优势和存在的问题，进而为企业提供参考意见。
一、大数据与物流管理物流管理是指企业在生产、流通、销售等过程中，对货物、信息和财务等进行计划、组织、指挥、协调、监督和控制的一种管理方式。
而大数据则是指海量、高速、多种形态的数据集合，它由传感器、智能手机、社交媒体等多种数据源产生，并被存储、处理和分析。
两者结合在一起，可以为企业提供更加有效的物流管理方案。
具体而言，大数据在物流管理中的应用主要包括以下几个方面：1、物流信息共享传统物流管理模式，企业之间的信息难以共享。
而大数据技术可以将各个企业的数据集成到同一个系统中，实现数据的互联互通，使得不同企业之间可以共享物流信息。
这样可以消除物流信息的不对称，形成更有效的物流管理方式。
2、物流数据分析大数据技术可以帮助企业对从供应链到客户管理的所有过程进行实时、准确的数据分析和监测。
基于分析结果，物流企业可以根据市场需求贴近客户，以及及时地进行货物紧急管理。
这种方式可以有效地节约成本，并提高客户满意度。
3、物流预测分析大数据技术可以对物流信息、需求、天气、交通等因素进行实时分析和预测，在火车、航空等物流运输方式中根据预测数据进行更优化的操作，在物流运输中为未来确定信息和进一步优化物流提供更优的方案。
4、物流网络优化大数据技术可以通过对不同的物流网络进行建模和分析，设计更加合理的物流网络，以减少物流成本、提高物流速度和可靠性。
运用大数据技术，优化物流网点，调整物流路线，尽快处理物流资源, 以避免物流资源浪费和不必要的物流费用。
二、大数据在物流管理中的案例研究1、运用大数据预测市场需求以中国的电子商务公司阿里巴巴为例，阿里巴巴发起了大数据战略，通过传感器数据和手机应用程序，花了数亿美元来收集数据。
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。
⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。
我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。
通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。
以此来实现数据格式的统⼀。
产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。
产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。
中华创新创业理论与实践案例
创新创业特点
• 注重技术创新与市场需求相结合
• 强调团队协作与创新驱动
• 善于利用互联网技术与全球化资源
中华创新创业面临的挑战与机遇
挑战
机遇
• 创新创业竞争加剧，企业生存压力增大
• 国家政策支持，为创新创业提供良好环境
• 知识产权保护不足，创新成果易被模仿
• 科技进步与全球化为企业发展带来新机遇
• 创新创业人才短缺，制约企业发展
滴滴出行的创新创业策略
• 产品创新：共享出行、智能交通等
• 营销创新：大数据、人工智能等技术应用
• 组织创新：扁平化管理、合伙人制度等
滴滴出行公司的成功经验
• 坚持创新与创业相结合
• 抓住市场机遇，实现快速发展
• 注重人才培养与企业文化
案例六：美团点评的创新创业之路
美团点评公司简介
• 创立时间与背景
中华创新创业理论与实践案例
01
中华创新创业背景及现状
分析
中华创新创业的时代背景与发展历程
01
改革开放以来，中国经济体制转型
• 从计划经济向市场经济转变
• 政府鼓励创新创业，推动经济发展
02
科技进步与全球化
• 互联网技术的普及与发展
• 全球化背景下的国际竞争与合作
03
中华创新创业的发展历程
• 20世纪80年代初期，个体户创业兴起
全球化背景下的创新创业
• 融入国际创新创业体系，加强国际合作与交流
• 利用全球化资源，提高创新创业水平
⌛️
中华创新创业的未来发展策略
政策支持与引导
⌛️
• 完善创新创业政策体系，
提高政策效果
• 加强创新创业政策支持，
创新管理的精典案例课件
用户体验至上
不断创新
苹果始终将用户体验放在首位，通过 简洁、直观的设计和易用的界面，让 用户能够轻松地使用产品。
苹果不断推出新产品和技术，在设计 和功能上不断创新，以满足用户不断 变化的需求。
紧密整合硬件和软件
苹果的硬件和软件都是自主研发的， 这种紧密的整合使得产品功能更加协 调，用户体验更加一致。
特斯拉的自动驾驶技术能够实现高度自动化的驾驶功能。
03
超级充电站网络
为了解决电动汽车的充电问题，特斯拉建设了覆盖全球的超级充电站网
络。这一网络不仅提供了快速充电服务，还通过太阳能和储能技术，实
现了清洁能源的利用和储存。
02 案例二：苹果的创新之路
苹果的背景与简介
苹果公司成立于1976年，总部位于美 国加利福尼亚州库比蒂诺市，是一家全 球知名的科技公司，主要涉及电子产品
、软件和在线服务。
苹果公司由史蒂夫·乔布斯和斯蒂夫·沃 兹尼亚克创建，初期以销售个人电脑为 主，逐渐发展成为全球最具影响力的科
技企业之一。
苹果公司的产品线不断扩大，包括Mac 电脑、iPhone、iPad、iPod、Apple Watch等，以及软件和服务如iOS操作
系统、App Store等。
苹果的创新战略
苹果的创新实践
01
iPhone
苹果公司发布了一系列具有影 响力的产品，其中最著名的就 是iPhone。它不仅改变了手机 行业的格局，也深刻影响了人 们的生活方式。
02
iOS操作系统
苹果公司发布了一系列具有影 响力的产品，其中最著名的就 是iPhone。它不仅改变了手机 行业的格局，也深刻影响了人 们的生活方式。
谷歌通过跨界融会不同领域的 技术和资源，创造出具有竞争
数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建
数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建产品经理学习资料数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建本文尝试凭借笔者的理解构建一套数据产品经理能力模型，作为自己未来学习的方向。
本文共分四个部分：第一部分，从招聘市场需求入手，看市场上的招聘高级数据产品经理都需要掌握哪些硬实力；第二部分，结合一些数据产品经理的分享，梳理数据产品经理的朋友圈，因为沟通者一定程度决定了需要掌握多少“共通语言”；第三部分，构建数据产品经理能力模型；第四部分，详解一些数据产品常常接触的概念和系统。
一、从招聘要求看能力要求笔者在拉勾网和猎聘网上搜索数据产品经理和高级数据产品经理，将岗位职责汇总整理，招聘方对于数据产品经理的需求如下所示：1、熟练使用MySQL，SQL、Hive等语言；2、熟悉数据生产加工流程；3、对主流大数据产品、BI产品；4、对数据仓库技术及理论有基本的了解，并对其发展趋势有深入了解；5、了解数据分析，数据建模和数据挖掘技术及理论；6、能很好地掌握产品思路、技术方案、商务策略等，驱动各角色解决问题，具有良好的商业洞察与判断，很强的逻辑思维能力、产品策划、品牌包装与宣传能力，对数据和业务敏感，有一定技术背景优先考虑。
从上面的企业招聘需求可以看出，数据产品经理除了需要具备一些普通产品经理基础能力外，对数据分析，商业智能，数据挖掘等技能有着非常高的专业门槛。
虽然数据产品经理也细分出应用方向，大数挖掘方向，数据分析方向，但为了更加有效的共同，还是有必要补全知识结构。
数据产品经理多是数据分析师和数据开发通过内部转岗完成的，笔者属于电商产品转应用方向数据产品，在发挥业务理解优势的同时，需要快速补全数据分析相关知识，便于与对接同事高效协作。
二、数据产品经理的朋友圈曾经分析过AI产品经理模型，也是从产品经理的朋友圈说起，因为产品经理很多时候承担着协调推进角色，也承担了部分”翻译官“的觉，将业务需求转化成不同的语言表达，找老板要资源，请开发写代码，叙述清楚页面设计要求，这个时候就需要产品掌握不同分科中的一些”黑话“，让对方感觉你是自己人，数据产品经理也是同样的，我们来看看数据产品经理的朋友圈，也有助于进一步理解数据产品能力模型。
数字化转型的本质、路径、阶段和挑战
01企业数字化转型的本质数字化可以将人类所处的真实世界和虚拟数字连接起来，从中寻求全新的商业模式。
数字化转型基于数字化新技术出现和发展，能够帮助企业将原有传统业务与数字化技术进行结合，以解决企业发展过程中的实际问题，同时帮助企业快速创新以应对不确定性，最终实现企业业绩增长和可持续发展的变革要求。
企业数字化转型不是为了数字化而数字化，而是为了商业成长。
企业数字化不仅限于IT领域，还包含客户服务、运营、销售、营销、财务、高管、供应链、人事、后勤、客户关系、生态、法务以及其他各类企业事务，是企业对商业成长的不懈追求。
企业数字化领域发展呈现两类特征：▪伴随企业信息技术的发展，企业信息化逐步覆盖企业内部的各个部门，只不过企业内部信息流、资金流和物流的发展层次存在差异。
这里的层次主要包括单一业务单元的信息集成（比如单独的研发管理系统）、跨单元的信息集成（比如ERP系统）和全价值链周期的集成（比如产供销服一体化体系），企业的数字化领域发展的目标就是解决企业内部价值链上所有单元的信息化无缝对接和联动。
▪过去，企业信息技术的发展更多集中在企业内部，但是随着客户需求和内外部环境的变化，单靠企业内部的信息化已经不能满足企业转型需求。
企业增长的驱动因素从企业内部的信息化集成走向产业链的信息集成，从单一企业资源走向产业链资源整合。
企业数字化转型需要协同企业战略，而不是追求眼前效益的战术。
其本质是重构企业资源，通过数据技术切入企业业务流，形成企业数据智能应用闭环，使企业的生产经营全过程可度量、可追溯、可预测、可评估、可优化。
重构的企业资源为企业带来了新的价值链数字化工具，可助力企业进行数字化转型。
▪整体协同：业务中台、数据中台、AIoT中台、组织中台。
▪研发设计：趋势预测、设计众筹、仿真测试、新品试销。
▪生产制造：物联网状态感知、实时数据分析、最优算法、数据化干预与执行。
▪产品服务：产品全生命周期设计、客户旅程服务、远程诊断、智能敏捷运维。
电子商务心得体会(13篇)
电子商务心得体会(13篇)从某件事情上得到收获以后，写一篇心得体会，记录下来，这么做可以让我们不断思考不断进步。
心得体会是我们对于所经历的事件、经验和教训的总结和反思。
下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的心得体会范文，我们一起来了解一下吧。
电子商务心得体会篇一随着互联网的普及和技术的发展，电子商务成为了各个行业发展的必然趋势。
电子商务，简单来说就是利用互联网进行商业交易的过程。
在数字化时代背景下，电子商务不仅是商家的必然选择，也是消费者的主要购物方式。
推广电子商务成为了商家必须面对的问题，成功的电子商务推广是企业信息传递和品牌认知的有效途径，更有利于提升企业知名度和销量。
在推广电子商务的过程中，我收获了许多心得体会。
推广电子商务过程中，需要明确推广的目标。
例如，提升网站访问量、增加订单成交量、提高回头客转化率等。
不同的推广目标需要采用不同的推广策略。
除了常用的搜索引擎优化、社交媒体营销、内容营销外，还可以结合博客、论坛、微信群等多种渠道进行推广。
在确定适合企业发展的推广策略后，应注重推广内容的质量。
对于产品的描述要详细、准确，同时遵循道德规范，避免虚假宣传。
第三段：重视品牌形象和用户体验。
品牌形象和用户体验对于电子商务的推广非常重要。
品牌形象是企业形象的体现，是建立和维护企业良好声誉的重要手段。
在推广电子商务的过程中，应重视建立品牌形象。
用户体验则是提高用户满意度、吸引用户购买的关键。
优化网站的界面设计、购物流程、客服质量、售后服务等环节，提高用户的购物体验，增加用户口碑。
第四段：注重数据分析和优化。
在电子商务推广的过程中，数据分析和优化是不可或缺的部分。
数据分析可以帮助企业了解当前的推广效果，以及发现问题并及时进行优化。
对于交易数据、广告数据、流量数据等进行分析，根据分析结果进行调整和优化，使推广策略更加精准和有效。
在电子商务的推广过程中，策略的制定、品牌形象和用户体验、数据分析和优化等方面涉及较多知识和技能。
维度建模和指标体系构建
维度建模和指标体系构建01数仓建模综述数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多：•降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费•提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量•提升质量：优秀的模型设计能够保证数据口径一致，降低bug率数据建模的实现方式有很多，常用的比如ER模型，Data Vault模型等。
目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型，其中典型的代表如星型模型，雪花模型。
一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：1.业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域2.层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰3.规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范，建立统一的指标体系4.事实表设计：根据单一/复合业务过程确定事实表主题，确定最小粒度5.维度表设计：根据业务确定实体，补充实体属性字段优秀的层次设计可以保证数仓表数量在可控范围内增长，同时保证数据产出流逻辑清晰，便于后期维护和扩展。
良好的规范设计规定了统一的命名规则，保证各个业务过程的实体/指标的完备和唯一性。
02设计原则按照《大数据之路——阿里巴巴大数据实战》，维度建模应该符合以下几个规范1.高内聚，低耦合：从业务流程和数据访问特性两个角度考虑，针对业务粒度相近，业务流程相近的数据应该放在同一个表中（例如广告数仓中通常会把广告的点击/曝光/转化多个业务过程数据放在同一个宽表中），针对经常要在同一个场景下访问的数据，也应该放在同一个表内。
2.公共处理逻辑下沉和单一：公用的逻辑应该封装在底层表中，避免公用逻辑直接暴露给上层，同一个公共逻辑需要收敛，避免在多个地方同时存在3.适当冗余：考虑到mr/rdd计算框架下join运算的资源损耗，可以通过适当冗余字段处理减少join操作4.命名一致/可理解：同一个业务含义的字段命名必须相同，且直观可读。
2024年大数据工程技术职业生涯规划书
中国it产业在20xx年缺乏的主要人才包括：软件外包、软件测试、硬件技术、网络技术、游戏动漫、通讯产业人才。
中国it产业20xx年走势决定了上述人才就业走势，一方面，中国it产业结构正在从一个it外包制造中心过渡为一个it创造、出口中心，技术人才需求大大加强;另一方面，电信重组大戏加快、网络游戏产业在大经济环境中一枝独秀，都决定了中国it产业仍然需要大量人才。基于个人的性格特点和个人优势，以及一些外部因素，如：在网络方面：专业课设有《计算机网络》，并获得网络工程师资格认证，对网络知识比较熟悉。软件方面：编程能力较强，熟悉多种编程语言，细心严谨等原因，把未来职业目标定在两个方面：其一是网络技术主管，具体发展路径：大学毕业----普通网络工程师----网络安全工程师----技术主管。
众多业内人士对于软件行业的迅速回暖十分看好，在过去的30年软件行业平均增长率为9%，在过去10年间平均增长率接近20%。因此以这样速度来看，中国还是全世界成长性最好的一个区域，国内软件企业面对的是一个很好市场，而从业者也会在这个市场中觅得更好的机会。正如东软ceo刘积仁认为，目前是中国软件行业获得更好人力资源的最后阶段。中国电子信息产业发展研究院(ccid)针对20xx年人才市场的最新调查数据显示，目前it行业每年存在至少50万的软件人才缺口，并且还在以每年20%的速度增加。
2、职业兴趣探索报告
喜欢在无人监督的情况下工作，事务分析和执行能力较强，做事精益求精，细心谨慎，有条理，喜欢独立思考但注重团队合作。适应的工作环境：有自由度而不过分约束，既有团队合作又能充分发挥个人才能的环境。
3、自我分析小结
期望在工作中能够有一定的自由度，对烦琐的工作能有耐心地完成，能够发挥个人自主独立性和责任感，而且能够以自我监督的形式使自己的工作按照自己的计划顺利进行。期望工作中既能体现团队合作又能给予个人发挥的空间。
数字时代下的创业创新之路
数字时代下的创业创新之路引言如今，我们正处于一个数字时代，数字化已渗透到我们生活和社会的方方面面。
数字技术的快速发展给创业者带来了无限的机遇，然而，这个时代也同时带来了巨大的挑战。
在数字时代下，创业创新的道路将会因此发生巨大的变革和挑战。
本文将探讨数字时代下的创业创新之路，并提供一些有关数字时代创业创新的实用建议。
1. 数字时代的创业创新机遇1.1 数字化社会的需求面数字化已改变了人们的生活方式，人们变得更加依赖互联网和移动技术。
这一切都导致了对数字化产品和服务的巨大需求。
创业者可以通过技术创新，满足人们对便捷、高效和个性化的需求。
1.2 数据驱动的商业模式数字化时代的一个重要特征是大量数据的产生和收集。
创业者可以利用这些数据来了解市场趋势、用户需求和消费者行为，从而构建数据驱动的商业模式。
这种商业模式可以帮助创业者更好地预测市场需求，优化产品和服务。
1.3 云计算与人工智能的发展云计算和人工智能的发展为创业者提供了丰富的技术资源和工具。
创业者可以利用云计算来降低成本、提高安全性，并实现灵活的业务拓展。
人工智能技术可以帮助创业者优化业务流程、提高生产效率，并提供更加智能的产品和服务。
2. 数字时代创业创新思维2.1 审视传统模式的局限性在数字时代，传统的商业模式和思维方式可能会面临挑战。
创业者应该审视传统模式的局限性，思考如何通过数字化技术和创新思维来打破传统束缚，创造新的商业价值。
2.2 探索跨界创新的机会数字时代的创业者可以通过跨界创新来发现新的商业机会。
他们可以将不同领域的知识和技术进行整合，创造出独特的产品和服务。
跨界创新可以带来新的竞争优势，并在市场上脱颖而出。
2.3 鼓励开放式创新与合作数字时代的创业创新更加强调开放式创新和合作。
创业者应该与其他企业、创业团队和科研机构建立合作关系，共享资源和知识，共同创造更大的商业价值。
开放式创新可以加速创新的速度和规模，并降低创业的风险。
3. 数字时代创业创新的关键要素3.1 用户体验和个性化在数字时代，用户体验和个性化已成为创新和竞争的关键要素。
跨境电商助推“数字丝绸之路”建设的机遇、挑战与策略
》经济研究犠也細r数字绷之谿fg的机過、腻与耦陈福炯刘野程大中摘要在建设“数字丝绸之之”过程中，中国具有良好的数字基础设施，庞大的数字经济规模与国内电商市场，较强的制造业、服务业发展实力，借助国家创新驱动发展战略和“互联网+”战略，构建发展数字经济、数字贸易与数字网络较强的“软硬件”体系。
中国只有秉承互学互鉴的“丝略精神”，致力提升互联互通水平，构筑面向2】世纪的“数字丝绸之路'，努力把“数字丝绸之路'建设成和平之路、繁荣之路、开放之路、创新之路文明之路才能与“-带一”沿线各国“同心共筑发发梦”，并与之共商未来，共建梦想，共享繁荣。
关键词“一带一路'倡议“数字丝绸之之”建设跨境电商数字化物流体系中国图书分类号F724.6文献标识码A文章编号1671-4741（2021）02-0072-06一、“数字丝绸之路”建设的提出中国国家主席习近平于2013年9月和10月分别提出建设“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的合作倡议。
①习近平主席在2017年5月14日'一带一路”国际合作高峰论坛上提出，“要坚持创新驱动发展，加强在数字经济、人工智能、纳米技术、量子计算机等前沿领域合作，推动大数据、云计算、智慧城市建设,连接成21世纪的数字丝绸之路（Digital Silk Road）”，进一步丰富了“一带一路”倡议内涵。
建设“数字丝绸之路”，是信息化时代构建互利共赢的“利益共同体”和共同繁荣发展的“命运共同体”的新型现实路径。
在“一带一路”倡议、“互联网+”“数字丝绸之路”建设的时代背景下,我国正在把发展数字经济、信息化建设、跨境电商等作为经济高质量发展与产业转型升级的重要切入点。
致力于贸易畅通的跨境电商是实现“五通”的核心内容与手段，推进“数字丝绸之路”建设的当务之急就是发展跨境电商（Cross-Border Electronic Commerce）。
大力发展与“一带一路”沿线国家的跨境电商，正成为助推“数字丝绸之路”建设的重要抓手和主要方式。
阿里巴巴的大数据之路JStorm与Blink的发展史
阿里巴巴的大数据之路JStorm与Blink的发展史■林琳在阿里巴巴的发展过程中，流数据处理一直是业务中很重要的一部分。
和数据分析平台不一样，阿里巴巴内部的流数据处理平台有很多套。
在阿里巴巴的流数据发展历程里，有2个著名的流引擎JStorm和Blink产生着深远的影响。
这种影响并不仅仅在阿里巴巴集团的内部，并且扩散到了全球的开源世界。
比起其他用于集团内部的流计算引擎，它们更易于被人所熟知，今天就来重点分析一下这2个流计算引擎的发展。
Storm和JStormStorm是被Twitter收购以后才开源出来的流计算引擎。
阿里巴巴集团是在封仲淹带领的团队下才开始使用Storm的。
Storm这种流计算引擎是用一种比较小众的函数式编程语言Clojure开发出来的。
国内的Clojure专家屈指可数，因此阿里巴巴使用Storm时遇到了很多的问题。
毕竟有些时候需要去增加或者改变一些功能，而这就意味着需要对系统进行改进或者定制，但是Clojure语言十分小众，懂这种编程语言的人尚且不多，更不用说专业去修改了，所以，这些都决定了这种工作非常难以展开。
鉴于Storm十分难以改进和定制，又是当时开源世界里最成熟的流计算引擎。
于是，从2012年开始，阿里巴巴决定用Java对Storm进行重写，这就是JStorm项目的由来。
按照封仲淹的观点来说，JStorm就是Storm二次开发的产物，它可以让用户无缝地从Storm迁移到JStorm。
阿里巴巴选择用Java进行开发，这让开发进度明显加快。
而且，源于阿里巴巴的应用规模、对数据实时性等种种要求，团队对JStorm也进行了很多优化。
可以这么说，JStorm的出现，解决了Storm存在的很多问题。
2015年11月19日，阿里巴巴集团正式向Apache基金会捐赠了JStorm。
JStorm成为了Apache Storm下面的一个子项目，并在Apache基金会里继续孵化。
那段时间，JStorm的作者们对于开源表现出非常大的积极性。
《决战大数据》读后感
《决战大数据》读后感《决战大数据》读后感范文《决战大数据》读后感1大数据在如今的时代是一个耳熟能详的词，也就在那么很短的一个时期，大数据火爆全网，所有的公司和个人都崇尚大数据，好像谁不知道这个名词就彻底out 了。
就拿我这个吃瓜群众来说吧，一直以为大数据离我们很远，对大数据的理解也就是很多很大的数据，虽然每天都能在网上看到各种相关的消息。
后来慢慢的就有些理解了，原因并不是我有多好学，而是慢慢的习惯了网上购物。
有一天我发现很有趣的现象，平常我经常在网上找各种自己需要的资料，而网页上就总会出现广告，这很正常大家也都习惯了。
但如果我今天在百度或淘宝上搜索了某件商品，那网页上的广告推荐就会是我搜索相关的这类商品。
起初我很惊讶，后来才知道这是大数据的运用。
就这样我知道了广告的投放是对大数据的分析而来。
大数据有没有被神化我不知道，但有一种很受大家认可的观点是这样的：谁拥有大数据，就相当了拥有了聚宝盆。
印象最深刻要数共享单车，自2016年底开始如同雨后春笋般的爆发开来，一不留神就发现街道边摆满了五彩的自行车，当风口来临时，每个人都想成为在风口飞翔的猪。
而就在共享的理念生根发芽时，人们并没有找到共享单车的盈利模式在哪，但有一点是所有人都坚信的，在解决最后一公里的同时，能累积大量的数据，而在未来，数据一定可以变现。
这些算是我对大数据最深的理解了吧，直到我看到了《决战大数据》这本书。
品觉老师通过这本书带我系统的了解了一遍大数据，大数据当然不是简单的一堆超大数据而已，并且数据本身并没有什么商业价值。
它的价值在于利用数据与数据之间的关系来还原人们的行为和生活场景。
大数据的概念和运用需要一位大师用一本书的篇幅才能展现出来，我的三言两语当然没有这样的能力。
但通过对这本书的理解，我有了自己对大数据的理解。
现在的人们对于电视电影都不陌生，而且在观看时，我们都是站在上帝视角，我们知晓影视中所有人物的行为甚至心理活动。
但我们都明白这在现实中是不可能实现的，现实中每个人都是独立的存在，拥有很多绝密的隐私和自由的大脑，这些都是别人无法窥探的，不管跟你多亲密的人都只能看到你的某一部分。
2020秋招阿里巴巴大数据面试带答案！
1.5 Spark 做 过 哪 些 优 化
优化说完会问你为什么？原理是什么？
Spark 优化细则较多，以后我会把我整理的笔记逐渐上传
2. 将分割好的 <key,value> 对交给用户定义的 map 方法进行处理，生成新的 <key,value> 对。
3. 得到 map 方法输出的 <key,value> 对后，Mapper 会将它们按照 key 值进行排序，并执行 Combine 过程，将 key 至相同 value 值累 加，得到 Mapper 的最终输出结果。
1. 常规性能调优 2. 算子调优 3. Shuffle 调优 4. JVM调优
1.6 Spark 内 存 管 理
有关 Spark 的内存管理请看我的下一章 Spark 内存管理
2 算法部分
2.1 单 向 链 表 翻 转
定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。
示例:
输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL
Executor 上执行。
1.1.2 Yarn Cluster 模式
Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。
1. 在 Yarn cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster。 2. 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。 3. Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，
“数字丝绸之路”带来发展新机遇
我国信息通信业国际合作成效显著“一带一路”国际政策交流合作不断深化中国发起了携手构建网络空间命运共同体行动，提出并推动达成《“一带一路”数字经济国际合作倡议》《中国-东盟关于建立数字经济合作伙伴关系的倡议》《金砖国家数字经济伙伴关系框架》《全球数据安全倡议》《中阿数据安全合作倡议》《“中国+中亚五国”数据安全合作倡议》，并牵头制定了《跨境电“数字丝绸之路”带来发展新机遇“数字丝绸之路”作为共建“一带一路”的重要组成部分，自2017年正式提出以来，共建国家信息通信领域合作持续深入。
截至2022年底，中国已与17个国家签署“数字丝绸之路”合作谅解备忘录，与30个国家签署电子商务合作谅解备忘录，大幅提升共建国家数字基础设施能力和网络互联互通水平，为当地经济增长和数字化转型创造新机遇，成为“一带一路”高质量发展的重要引擎。
未来，中国将持续与“一带一路”共建国家和地区共同把握数字经济时代发展机遇，共建数字基础设施，共享数字技术发展红利，共促经济社会高质量发展，让古老的丝绸之路重新焕发勃勃生机。
商标准框架》，加强顶层设计和制度基础。
同时通过“一带一路”国际合作高峰论坛、世界互联网大会等国际会议平台和G20、APEC、国际电信联盟等国际组织，大力推动与共建国家开展政策规划、技术研发、标准制定等方面的务实合作。
“一带一路”沿线信息联通水平不断提升中国积极推进数字基础设施互联互通，加快建设数字交通走廊，多条国际海底光缆建设取得积极进展，并与周边国家建立多条跨境陆缆传输系统，进一步提升了我国与“一带一路”■ 樊思晨 ︱ 文共建国家的网络互联互通水平。
中国广泛参与共建国家通信网络建设，承建了马尔代夫国内骨干海缆、巴布亚新几内亚国家海底光缆、肯尼亚光缆骨干网、乌干达国家骨干网等国家骨干网项目，有效提升当地网络服务能力。
此外，中国还与印尼、加纳、尼日利亚等国合作开展农村地区移动通信网络覆盖，加快网络向偏远地区普及，帮助消除数字鸿沟。
【阿里巴巴公司管理现状与运营模式调查报告】阿里巴巴调查报告
【阿里巴巴公司管理现状与运营模式调查报告】阿里巴巴调查报告北京信息科技大学结课报告《管理实践调查》学生任务书题目阿里巴巴公司管理现状与运营模式调查报告班级工商管理1908 学号2019011833 姓名徐苗一宁成绩阿里巴巴公司管理现状与运营模式调查报告一．阿里巴巴集团简介阿里巴巴集团的使命是让天下没有难做的生意。
我们旨在赋能企业，帮助其变革营销、销售和经营的方式，提升其效率。
我们为商家、品牌及其他企业提供技术基础设施以及营销平台，帮助其借助新技术的力量与用户和客户进行互动，并更高效地进行经营。
我们的业务包括核心商业、云计算、数字媒体及娱乐以及创新业务。
除此之外，我们的非并表关联方蚂蚁金服为我们平台上的消费者和商家提供支付和金融服务。
围绕着我们的平台与业务，一个涵盖了消费者、商家、品牌、零售商、第三方服务提供商、战略合作伙伴及其他企业的数字经济体已经建立起来。
二阿里巴巴集团现状分析一、阿里业务板块阿里巴巴是国内最大的电商平台，位列中国互联网巨头“BAT”之一。
2017年财年（20103~20103）收入已达到1583亿元，同比增长57%，5年复合增速51%。
从2017财年起，阿里将其业务分为四大板块（1）核心电商业务（由国内外的零售、批发电商平台以及营销平台构成）；（2）云计算业务（阿里云）；（3）数字媒体与娱乐业务（优酷土豆、UC网页等）；（4）创新业务及其他（包括YunOS、高德地图、钉钉等）核心电商业务目前仍是阿里的主要收入来源，其他业务增长潜力较大。
2017财年电商板块的收入为1339亿元，占总营收的85%（2015、2016年财年的占比均在90%以上）。
其他业务板块也处于快速的增长期，云计算业务2017财年增长121%至67亿元，数字媒体娱乐业务收入增长271%至147亿元，创新类和其他业务收入增长65%至30亿元。
三大潜力业务是阿里生态的重要环节，不仅可以服务于阿里核心电商业务，也有望成为阿里未来收入增长的新引擎。
数据资产化之路：数据资产的估值与行业实践
虞正德勤中国估值与商业模型服务 合伙人高红冰阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长经济学的基本假设是认为资源是有限的。
所以人们总是尽可能地去寻找占有更多的资源来为己所用。
当今的时代，资源已经不仅仅是限于传统的范畴，数据是资源的新内容。
谁拥有更完整、更及时、更可靠、更直接的数据资源，谁就能领先一步，从数据资源中找到规律，做出更准确的决策。
德勤作为全球最大的专业服务机构，我们已经和数据打了100多年的交道。
今天，我们站在时代的前沿，协助客户用数据来探索新世界。
“数据”的巨大价值，而今已得到了普遍认可。
但关于 “数据资产”，至今仍存在诸多争议。
本报告即试图就数据的资产化，以及数据资产的评估维度、评估方法等，展开初步的探索性研究。
我们相信，尽管还面临概念辨析、技术演进、会计准则等诸多挑战，但“数据资产”毫无疑问将是数字经济下越来越重要的一项资产，也将是全球经济竞争的重要领域。
因此，在数据监管领域，建议应采取面向未来、审慎包容、鼓励创新的理念和原则，以期为数据资产相关产业开辟更大的发展空间。
文档标题| 摘要目录前言 5 第一章数据如何转化为资产 6 第二章数据资产的价值体现及影响因素18 第三章如何分析数据资产的价值25 总结36 参考文献37 联系方式38 特别鸣谢39“Cityconn”关注公众号“城市即服务”获取更多资料！加入行业交流群，可添加微信号“Sithins”数据资产化之路| 前言前言在移动互联网及云计算等技术的推动下，人们可获取并控制的数据日益丰富，我们已经进入了一个创造数据、获取数据、运用数据的“数据时代”。
销售平台可以根据买家的浏览记录做出精准推送以提高销量，制造企业可以通过分析生产流水线数据对生产情况及时做出调整以提高生产效率，家居公司可以通过分析客户的生活习惯数据创造“智慧家庭”以提高生活服务质量，种种应用展示出数据在被有效的挖掘、整合后可能产生巨大的价值。
Gartner推测，到2020年，80%的企业将会致力于提升在其所处行业的“数据”能力。
绩效管理5个经典案例
成果评价及对行业的启示
提升客户满意度
通过数据驱动的产品和服务优化，亚马逊成功提高了客户满意度和 忠诚度。
实现持续增长
凭借先进的绩效管理体系，亚马逊在竞争激烈的电商市场中实现了 持续增长。
行业启示
亚马逊的数据驱动绩效管理为其他企业提供了宝贵经验，即充分利用 数据和人工智能技术，以客户为中心，持续改进和优化绩效。
目标。
成效评价与启示
提升业绩
强化团队协作
启示
通过实施OKR绩效管理体系， Google的业绩得到了显著提升，员 工的工作效率和工作质量也得到了明 显改善。
OKR的实施促进了团队之间的协作和 沟通，使得不同部门和团队之间能够 更好地协同工作，共同达成公司的整 体目标。
OKR绩效管理体系适用于那些需要明 确目标和关键成果的企业和组织，通 过设定明确、可衡量的目标和关键成 果，可以激发员工的积极性和创造力 ，提升整体业绩。同时，实施OKR需 要高层领导的支持和推动，以及良好 的团队协作和沟通能力。
关注长期价值创造
鼓励员工关注长期目标和价值创造，通过股权激励、延期奖金等手段 激发员工的长期奋斗精神。
对其他企业的借鉴意义
绩效管理需要与企业战略相结合
引入先进的绩效管理工具和方法
企业应根据自身战略目标和市场环境制定 合适的绩效管理制度和考核标准。
学习和借鉴先进的绩效管理工具和方法， 如平衡计分卡、关键绩效指标等，提升企 业的绩效管理水平。
360度全方位评价
强调价值观和行为
阿里巴巴采用360度反馈机制，即员 工不仅接受上级的评价，还要接受同 事、下属甚至客户的评价，确保评价 的全面性和公正性。
阿里巴巴的绩效评价不仅关注业绩结 果，还非常重视员工的行为是否符合 公司的价值观，如“客户第一”、“ 团队合作”等。