阿里巴巴大数据实践之路
大数据是阿里巴巴的核心竞争力,阿里巴巴大数据实践之路是阿里巴巴数据事业部高级专家的经验总结。本文将从阿里巴巴的大数据发展历程、数据体系结构、公共技术平台、数据共享、算法共享、知识共享、数据安全、数据质量、数据标准、运营管理、生态建设等方面,详细介绍阿里巴巴的大数据实践经验。
阿里巴巴的大数据发展历程
阿里巴巴自2009年开始定位为一家数据公司,2012年成立数据事业部,并在2014年正式推出大数据产品。阿里巴巴的大数据发展历程可以分为三个阶段:Data 1.0、Data 2.0和Data 3.0。Data 1.0阶段主要是基于DW和BI的看,Data 2.0阶段是基于数据化运营的用,Data 3.0阶段是基于运营数据的生态。
阿里巴巴的大数据体系结构
阿里巴巴的大数据体系结构主要包括公共技术平台、一体化的大数据技术平台、统一的数据仓库和公共数据服务。公共技术平台提供了统一的计算引擎、统一的存储和统一的数据开发平台。阿里巴巴的大数据技术平台包括DW、ODPS、ADS等,并且提供了数据共享、算法共享、知识共享、数据安全、数据质量、数据标准等功能。
公共技术平台
阿里巴巴的公共技术平台提供了统一的计算引擎、统一的存储和统一的数据开发平台。该平台基于ODPS多集群技术,提供了超级计算能力和弹性分配的计算资源。该平台还提供了数据隔离和分权管理功能,基于ODPS多租户机制,各部门可以独立管理自身的数据。
数据共享和数据整合
阿里巴巴的大数据实践之路中,数据共享和数据整合是非常重要的两个方面。阿里巴巴使用ODPS多租户数据授权模型,提供了安全的数据共享机制。该模型可以实现数据隔离和共享,各部门可以独立管理自身的数据,并且可以实现数据的共享和交换。
数据化运营
阿里巴巴的大数据实践之路中,数据化运营是非常重要的一方面。阿里巴巴使用数据仓库、数据加工流水线、EDW、ADM、CDM模型等技术,实现了数据化运营。该技术可以实现数据的自动化加工、数据的实时处理和数据的智能分析。
数据普惠
阿里巴巴的大数据实践之路中,数据普惠是非常重要的一方面。阿里巴巴使用大数据技术,帮助商家提高业务_efficiency和效益。例如,使用大数据技术可以实现PV提升45%、CTR提升61%、ROI增长46%等。