阿里巴巴大数据实践之路.pdf
阿里巴巴大数据实践之路概述
阿里巴巴是一家数据公司,经过多年的发展,阿里巴巴大数据实践之路可以分为三个阶段:Data 1.0、Data 2.0 和 Data 3.0。Data 1.0阶段,阿里巴巴主要关注数据仓库(DW)和商业智能(BI),着重于“看”数据;Data 2.0阶段,阿里巴巴开始推动数据化运营,“用”数据来驱动业务;Data 3.0阶段,阿里巴巴构建了运营数据生态系统,“生态”数据化运营。
阿里巴巴大数据体系结构
阿里巴巴大数据体系结构由公共技术平台 One Platform、公共数据服务 One Data 和中台后台前台业务 DWODPS、ADS 统一的大数据技术平台组成。公共技术平台 One Platform 提供了统一的数据仓库、数据共享、算法共享、知识共享、数据安全、数据质量和数据标准等功能。公共数据服务 One Data 提供了统一的数据产品和数据服务,涵盖金融、营销、信用、安全、风控、客服、物流、搜索等多个领域。
阿里巴巴大数据生态建设
阿里巴巴大数据生态系统由数据上云、数据打通和数据化运营三个部分组成。数据上云指的是将数据存储在云端,使用 Hadoop、GP、Oracle 等技术实现数据的大集中和统一的存储。数据打通指的是将多个业务数据整合到一起,使用 One Data 和公共数据服务实现数据共享和隔离。数据化运营指的是使用数据来驱动业务,实现自动化决策和智能化运营。
阿里巴巴大数据技术平台
阿里巴巴大数据技术平台基于 ODPS,提供了统一的计算引擎、统一的数据开发平台和资源共享功能。ODPS 是一个基于多集群技术的分布式计算平台,提供了超级计算能力和弹性分配计算资源的功能。ODPS 也提供了数据隔离和分权管理功能,基于多租户机制,每个部门可以独立管理自身的数据。
阿里巴巴大数据应用
阿里巴巴大数据应用涵盖了金融、营销、信用、安全、风控、客服、物流、搜索等多个领域。通过大数据技术,阿里巴巴实现了自动化决策和智能化运营,提高了业务效率和客户体验。例如,通过大数据分析,阿里巴巴可以对客户进行精准画像,提高营销投入的效率和效果。
阿里巴巴大数据实践之路展示了阿里巴巴在大数据领域的成果和经验,提供了一个全面的大数据生态系统和技术平台,为其他企业提供了有价值的参考和借鉴。