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阿里云大数据产品详细介绍

阿里云

大数据产品

Maxcompute

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阿里云大数据产品详细介绍

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为业务敏捷而生的Serverless云数据仓库服务

MaxCompute产品介绍

• MaxCompute产品概述

• MaxCompute优势特性介绍

• 客户案例介绍与分析

数据与分析平台是企业数字化转型成功和保持竞争优势的关键要素

数据管理和分析平台正成为企业数字化的核心部件。通过整合和挖掘数据价值，以数据应用和数据产品形态为广泛的的业务提供智能、提升组织中

广泛人员的决策能力，在营收增长、风险控制、客户关系改善、运营效率提升、产品创新等方面为企业带来价值。

Gartner：数据与分析平台是数字化技术平台关键部分

数据与分析平台：从数据中获取洞察，支持决策或直接转换为行动

决

策

数据

(

Data

)

知

识

领

域

知

识

︑

经

验

的

固

化

风险控制

提升收入

行

动

描述性

分

析

W hathap pened ?

诊断

分

析

Why did it had ppen?

预测

分

析

Whatw illhad pp en?

决

策支持

决

策自

动

化

行

动

决

策

Whatshould Ido?

分析(A nalytics)

信

息

整

合

︑

客

观

的

事

实

数

据

企

业

内

外

部

元

数

据

人工介入

客户体验优化

改进运营效率

….

业务价值

信息

洞察

数据知识

决策

行动

价值实现

数据集成：多数据源ETL/ELT(离线、实时)

数据管理：数据仓库、数据湖（ AllData）

探查分析：自

助

BI、多维

分

析、搜索

数据处理： ETL、数据

准

备、聚合

智能应用(

决

策自

动

化

)：个性

化

推荐、智能

供应链、设备预测维护、风控、智能客服等

报表分析：固定报表/D ashb orad

预测分析：机器学习、探查& 发现

广泛

内

部员工

业

务

分

析人员数据科学家

数据产品(

决

策支持)：用户行为

分

析、运营

分

析、企业经营

分

析、供应商

分

析等

最终用户合作伙

伴

数据工程师(开发、管理、运维)

数据

分析平台

数据应用

数据产品

平台+应用开发，交付数据价值

阿里云全托管数据与分析产品解决方案

MaxCompute作为企业级数据仓库服务，集中存储和管理企业数据资产、面向数据应用处理和分析数据，将数据转换为业务洞察。通过与阿里云内、

外部服务灵活组合，可构建丰富的数据应用。全托管的数据与分析解决方案，可简化平台运维、管理投入，提升面向业务的服务能力，加速价值实

现。

Application

业务应用

Report

业务报表

Dashboard

实时大屏

BI Tools

BI工具

Analysis

多维分析

Others 其他

智能应用

Smart App

Data Sources

源数据

关系型数据库

非结构化存储

大数据存储

消息队列

Datahub

数据总线

MaxCompute

数据仓库服务

DataWorks 一站式数据智能研发与综合治理平台

Data Integration

数据集成

Realtime Compute

实时计算引擎

开发处理层分析服务层

PAI

人工智能平台

一发多收

MaxCompute

Hologres

交互式分析

实时数仓

全文检索 ES

ETL清洗、加工数据基于数据的洞察分析收集企业内、外部数据

关联、聚合、探索挖掘并固化为

知识，形成可复用数据资产

决策支持与决策自动化

ETL

数据湖分析

投递

数据汇聚层

消费数据

数据时代建设企业级数据平台面临诸多挑战

企业级数据平台面临的

挑战

难以共享企业数据资产、

数据创新成本高

如何处理多样数据，拥抱新技术，

充分挖掘数据价值

满足业务需要的

扩展性和弹性

部门间/业务间数据孤岛，数据共

享成本高，缺乏企业级统一的数

据获取出口

难于自助分析，数据消费方获取

数据困难，严重依赖IT部门支持

来满足企业更广泛的数据需求

启动成本高、建设周期

长，价值难以快速验证

数据来源更多：App/Web/ IoT/三方，信息

格式更丰富：半结构化、非结构化数据激增

要求利用新技术(ML/AI)提升数据智能化水平

扩容周期长，难以响应业务峰谷

变化

存在部门/业务间资源争抢

前期投资高-Capex费用

团队筹建：依赖专业团队负责管理复杂的数

据平台

建设到投产时间长，以月度量

平台架构复杂、

运营成本高

需要投入专业团队负责管理复杂

的数据平台

资源利用率不高，存在较多浪费

企业为了使用数据驱动业务发展，在建设和运营企业数据仓库时面临的问题：

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