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。
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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.。