阿里巴巴的大数据思维

阿里巴巴的大数据思维

“在未来，数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”随着技术的迅猛发展，人类的数据也在以指数级增长，带来了海量信息，阿里巴巴就抓住了大数据中的机遇。

马云在淘宝十周年晚会做卸任前的演讲时说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。

早在2005年，阿里巴巴就开发出主要供内部运营人员使用的数据产品——淘数据。2009年，阿里巴巴的大数据应用开始走向外部，让淘宝商户分享数据。2011年，阿里巴巴开发数据魔方平台，商家可以直接获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者在自己网站上的行为等情况。2012年7月，阿里巴巴的“聚石塔”正式发布，“数据分享平台”战略全面展开。马云正式公布了阿里巴巴三步走发展策略，“平台、金融、数据”。

有业内人士认为，这意味着整合阿里旗下所有电商模式的“基石”大数据平台初步成形,阿里巴巴集团正在重新认识电子商务:成为更强壮的数据平台,服务电商。

在阿里的数据集团中，阿里金融可谓独树一帜。阿里巴巴集团数据委员会会长车品觉曾表示，阿里集团数据产品的标杆是阿里金融。

据悉，阿里金融的数据来源包括淘宝、天猫、B2B、支付宝等，除此之外，阿里金融还会调取卖家与网购有关的日志、聊天记录、信用评价、退换货记录等

各种结构化和非结构化的数据，利用阿里金融的大数据数学模型对此进行分析处理。

李先生就是凭着自己在淘宝上的各种经营数据顺利拿到了阿里金融的贷款。“我经营这家服装网店两年了，收到的基本都是好评，因此，阿里也认可我店铺的信用度。”李先生对《中国产经新闻》记者说道。

还有众多的小微企业，在企业贷款时，银行要求提供房产、购车证明，用资产做抵押。而阿里金融则能够借助技术手段，把碎片化的信息还原成对企业的信用认识。比如一个小工厂，用电量一直在持续攀升，阿里就认为该工厂的业务很好，信誉就可以相应调高。

事实上，阿里内部对数据的运用不仅仅体现在商业产品上，数据也在大大缩短、简化内部的业务流程。

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

阿里数据整合及数据管理体系解读

完美WORD格式编辑 前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，可以想象成贾不死的7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。 规范定义实例

阿里数据整合及数据管理体系解读

前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式

大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用

大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用 摘要]能源革命和电网经营模式的深刻变革促使电力企业向综合能源服务商转型，越来越多的电力企业加入到对标体系中，与国际国内同行业先进企业进行对比分析，确定标杆，通过管理和技术创新，促进企业持续健康高效发展。以数据资产 为核心资源，在对标管理体系中应用大数据挖掘技术，细化指标因子的影响因素，精确查找自身存在的短板与问题，进而为健全企业管理明确方向，切实促进企业 整体运营效率效益的提升。 [关键词]数据资产；对标管理体系；大数据挖掘；指标因子 引言: 对标工作拥有科学、合理、可操作性强的管理优势，已经被很多企业看成突 破发展瓶颈期的最佳应用策略。对标工作的意义主要有：通过对标体系，为企业 内部管理提供能够借鉴的标准，对比企业初期设计的规划目标，对比先进企业， 查找自身存在的短板与问题，不断优化升级管理体系，加强企业的核心竞争力， 推动企业创新发展。 以提升卓越管理和优质服务为目标，依托数据资产核心资源，应用大数据挖 掘技术，通过“连接、互动、协同”统一运作机制，加快企业内、外部已有的各类 数据和信息系统优化整合，精确查找分析短板指标的影响因素，促进人、材、物 的优化配置，进而为健全企业管理，推动企业稳步发展明确方向。 1对标管理大数据现状 目前电力产业正在向数字化、智能化快速发展，但信息系统深化应用、数据 质量等方面，与运营数据资产管理建设要求和目标仍存在一定差距。企业对标工 作中存在专业壁垒较大、公共数据获取困难和质量不高、明细数据和专业系统匹 配手段不足等问题，需在打破专业条线壁垒、夯实数据平台、实施明细数据管理 等方面深化管理与技术的创新实践。 应用大数据挖掘技术，对电力企业的对标体系进行深入探索与实践，强化对 标管理体系顶层设计，优化企业级数据模型，深化全业务统一数据中心建设和应用，开展多部门协同机制，促进全业务融合、全流程贯通、全数据共享。 2主要做法 在对标体系中实施大数据战略，以业务发展和用户需求为导向，摒除人为主 观因素干预，在“数据分析对标、对标促进管理”的理念下，比差距、挖根源、找 突破、抓落实”，实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析，充分挖掘数据资产价值。 2.1建立协同工作机制，固化对标过程管控 充分利用大数据分析预测功能，建立“提前预警，主动干预，过程管控，事后 通报”的工作机制。按月定期组织各部门汇总上报归口指标完成情况，与大数据分析对标结果进行校核比对，不断优化大数据应用架构，提高预测分析的准确性。 根据数据钻取分析结果对影响指标的关键环节进行月度预警，组织责任部门对本 专业指标开展诊断分析，查找落后原因，并对整改情况进行月度考核，落实整改 质效。 图1 对标管理体系拓扑图 2.2整合系统资源，挖掘数据资产价值 以创新的思维和方法将企业各系统间的数据资源与对标管理进行深度融合，

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号：T | T 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD：51CTO学院：IT精品课程在线看！ 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。 2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据；更多的WEB化但是没有结构化的数据；更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。

阿里大数据之战

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/a99493277.html, 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

阿里巴巴大数据创新驱动力

大数据创新驱动力从业务中台到数据中台的进阶

汽车金融电商制造房地产医疗政府科技 新零售业务中台 数据中台 交通 阿里商业操作系统的中台战略

全域新营销 消费者洞察—重构对消费者的认知可识别、可触达、可交互、可沉淀 产品智能生产与组合—柔性供应链定制化“商品”+“内容”+“服务”场的体验与服务—线上与线下打通全渠道对接、用户新体验 数据驱动供应链全渠道销售立体认知 消费者端 全域触达 用户画像 精准营销 需求预测库存优化 商品/供应链端 品类分析定价策略 敏捷制造 流程优化 数据驱动采购 销售预测 智能选址 经销商／零售商端 智能选品智能备货 数字化门店 智能导购助手 全数据中台 全面、统一、融通 业务中台 系统重构与升级 全全渠道数据采集、全域数据中心、全链路业务分析思路与框架 驱动反哺 统通 统一数据埋点采集、统一数据模型、统一数据管理与服务 全域数据的打通与链接、业务全流程的打通与链接 以消费者运营为核心的全域新营销 产销协同一体化—产品IP 线上与线下、场景与消费无缝连接 统通 数据智能驱动的中台业务模式 人货场 业务中台到数据中台的创新驱动

As-Is To-Be 数据中台 打破数据孤岛 数据洞察 沉淀数据资产 赋能业务 促进业务创新 Today 1321 统一了数据认知，避免数据重复使用产生数据标准化 ?打破企业内信息孤岛，建设全域数据中心， 2 的错误及成本浪费 数据服务化 ?数据业务化，通过数据洞察指导业务决策 及创新 3 企业统一管理。为数据服务化提供基础支数据资产化 ?统一采集、建模后，形成资产积累，便于 4形成数据大P 脑 MO Services 4持。 数据智能化 ?通过智慧算法训练数据细胞，形成智慧大 脑，预先洞察未来。 数据中台：业务数据化，数据资产化，数据智能化

从阿里巴巴上市之路比较香港和美国上市制度

从阿里巴巴上市之路比较 香港和美国上市制度 The latest revision on November 22, 2020

从阿里巴巴上市之路比较中国香港和美国上市制度 12理财班汪樊杰36号随着移动互联网的崛起，互联网流量入口发生重大变化，阿里巴巴集团的商业优势正面临巨大的挑战，如果错过市场依旧热捧的机会之窗，阿里巴巴集团的市场价值可能会遭遇重大贬损，因此对马云来说，阿里巴巴上市已经有时不我待的紧迫感。阿里巴巴集团3月16日发布公告，决定启动在美国上市事宜，这等于正式宣告阿里巴巴放弃了香港上市。对于港交所来说，这是一个好坏参半的消息，失去了像阿里巴巴集团这样大体量的创新型公司，会给交易所带来一些舆论压力，要求其放松监管制度，也影响其在全球资本市场中的地位，而港交所为了维护中小股东利益，坚持同股同权的基本原则，也赢得了遵循规则的美誉。对阿里巴巴来说，和港交所的反复磨合，付出了不少时间代价，最终依然无法更改规则，这自然是一种失败。当然，在商言商，失败不失面子，阿里巴巴在公告中说，“感谢香港各界人士对阿里巴巴的关心和支持，我们尊重香港现时的相关政策和出发点，并将会一如既往地关注、参与并支持香港的创新和发展”，这种优雅姿态可以掩盖失败带来的沮丧。不过，阿里巴巴美国上市之路并不平坦。阿里巴巴复杂的股权架构，2011年支付宝股权转移事件，阿里巴巴名下拟上市资产和非上市公司之间频繁的关联交易等因素都将是上市过程中需要梳理的重大事项。当然，这其中，阻碍阿里巴巴在香港上市的最重要障碍，也就是阿里巴巴的合伙人制度，依然是阿里巴巴需要向美国投资人交代清楚的事项。阿里巴巴的合伙人制度，并不是通常意义上基于股权的合伙。根据媒体报道，阿里巴巴的合伙人是公司业务的核心管理者，拥有较大的战略决策权，减少资本市场短期波动影响，从而确保客户、公司以及所有股东的长期利益。合伙人负责提名一半董事名额，董事需要股东大会投票通过，但是合伙人可以连续提名，一直到股东大会通过为止。这种合伙人制度，实际上颠覆了同股同权的传统，颠覆了董事会和管理层构成的公司治理架构，也和美国一些科技公司特殊的投票权安排不同，看起来更像是一种管理架构创新。资本市场的基础是信息透明下的自由交易，如果投资者接受这种公司治理结构，旁人也无权置啄，在这个意义上，笔者乐见成，希望阿里巴巴顺利上市，其合伙人制度能成为上市公司架构的一种创新。为了上市，阿里巴巴显然需要加强信息披露。迄今为止，阿里巴巴合伙人产生的条件，合伙人的议事规则，合伙人和董事会，管理层之间的权限划分和工作流程等等，依然是云山雾罩，不但外人不甚了了，即使是阿里巴巴的一些高管，也说不清28个合伙人是由哪些人构成的。从投资者角度来看，鉴于完整的信息披露，美国完善的法律制度，和便捷的用脚投票机制，他们固然可以接受一种特殊结构的公司上市，但毫无疑问，他们未必会认同这种合伙人制度的合理性和必要性，这将会严重影响对阿里巴巴估值。在这个意义上，马云声称的合伙人制度的优势，客观上降低了阿里巴巴的市场价值，这是一个十分吊诡的现象。马云对合伙人制度的坚持，归根结底是为了确保对阿里巴巴的控制权。仅持有10.4%股份的马云及其管理团队，为了确保对阿里巴巴集团的控制权，已采取了一系列勉为其难的行动，包括支付宝股权转移事件，包括经常发生的公司架构重整，这些行为背后或许有迫不得已、难以言传的苦衷，不过在这个过程中，马云引以为傲的阿里巴巴企业文化正在被逐步腐蚀，在上市过程和上市之后，这些因素都将影响阿里巴巴在资本市场上的表现。 根据2013年雅虎向美国证券交易委员会提供的文件显示，截止到2013年9月的前一年时间里，阿里巴巴集团营收达到了67亿美元，归属于普通股股东的净利润达到28亿美元，如果阿里巴巴上市时市盈率达到50倍以上，那么阿里巴巴集团预期估值将超过千亿美元，这符合众多分析师的估值。不过在路演过程中，阿里巴巴合伙人制度必将经历更多舆论交锋，马云在支付宝股权转移事件上的阴影也会卷土重来，资本市场对阿里巴巴集团的估值可能出现重大波折，这是投资者需要预见到的风险之一。阿里巴巴近年来有一系列的并购举措，入股新浪微博，收购高德地图，包括近期以62亿港元入主文化中国传播集团，其中有些交易价格让人费解，通过上市信息披露过程，公众将可以更真实看见这些年来阿里巴巴的收购战绩。阿里巴巴这次上市的核心资产板块是淘宝+天猫+B2B（原来的阿里股份），阿里巴巴通过这几个关键网站，成为一个电子商务帝国，获得了巨大收益。不过这些业务模式，归根结底就像是一个巨大的广告公司，收获着互联网时代的

大数据学习资料有什么

大数据学习资料有什么 对于想要了解大数据人来说，看书是比较好的方式之一，那么有哪些大数据书籍值得看呢，今天千锋小编为大家推荐一批大数据书籍。 1、《数据之巅》 在《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。全书从美国建国之基讲起，通过阐述初数时代、内战时代、镀金时代、进步时代、抽样时代、大数据时代的特征，系统梳理了美国数据文化的形成，阐述了其数据治国之道，论述了中国数据文化的薄弱之处，展望了未来数据世界的远景。 2、《数学之美》 在《数学之美》中吴军老师带领你领略数学之美，架起从数学到应用的桥梁，教会你如何化繁为简，如何用数学解决工程问题，如何打破思维定式不断思考创新。 3、《决战大数据》

在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！ 4、《数据科学实战》 本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。 5、《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》由阿里巴巴数据技术及产品部组织并

阿里数据中台设计与数据资产管理

阿里数据中台之数据中台顶层设计 最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容 （1）大数据的发展历程和价值探索 大数据的发展： 文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。 两个重要的节点需要说一下： 2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。 2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。 大数据的价值： 大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。

语义层面： ‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放 实现层面： 大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性 服务层面： 大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变 应用层面： 大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。 （2）阿里的大数据主张 在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。 要实现上面的目标，如何做呢？

阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路

阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、Analytic DB、StreamComput 免费开通大数据服务：https://https://www.sodocs.net/doc/a99493277.html,/product/odps 作者简介： 范伦挺 阿里巴巴基础架构事业群-技术专家 花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamCompute等）的运维、架构优化及容量管理等

1、前言 本文主要会从以下四个方面来写，分别是： 阿里大规模计算平台运维面临的一些挑战； 阿里自动化平台建设； 数据精细化运维； 我对运维转型的思考和理解； 2、在阿里我们面对的挑战 在讲挑战之前，我们可以简单看一下阿里大数据平台演进历史，我们的MaxCompute（原ODPS）平台是2011年4月上线的，2013年8月份单集群超过5K，2015年6月单集群超10K，目前在进行异地多活和离在线混布方面的事情。

首先是规模大、小概率事件常态化 对于小概率事件大家不能赌运气，基本每次都会踩中狗屎的。譬如各类硬件故障，规模小的时候觉得硬件故障概率比较低，即使坏了也比较彻底，但是规模大了后会有很多情况是将坏不坏，类似这种奇葩事件会越来越多。 还有网络链路不稳定，网络链路会有很多原因导致它不稳定。一方面是网络设备多了，网络设备出现故障的概率也大了，另一方面运营商日常割接、挖掘机施工等都会对我们带来挑战。 还有一部分是工具，机器的环境变得复杂以后，我们对工具稳定性就有更高要求，比如你要考虑到有些机器的SSH 会hang 住，还有某些机器yumdb是坏的，不能想当然的以为一条命令下去一定会执行成功。 其次是多机房多地域 几千公里距离会有几十毫秒的延时增加，大家在布置异地多机房应用的时候，要考虑到应用之间的超时设置是不是合理，需要重新review 尤其针对多次往返的请求，累加效应是非常明显的。

阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务

大数据计算服务MaxCompute Datahub服务

Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。

解码阿里大数据

解码阿里大数据 大数据时代，阿里巴巴集团是最有资本进行烂漫遥想的公司之一，阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已“清洗”的数据。 马云曾在2012年公开宣称，“平台、数据、金融”是阿里集团和阿里小微集团未来的指导路线。在此前后，战略布局已经渐次展开：2010年，推出重整的搜索业务“一淘”，2011年收购数据属性公司CNZZ，近期又接连收购友盟、入股新浪微博和高德，抢占数据源；在物流领域，阿里由天猫主导建设了与各大配送公司对接的“天网体系”，最近牵头成立智能骨干物流网络“菜鸟科技”，构建物流信息数据平台。 阿里数据十年铸剑，如今只是起手开了个局。 十年进化 从报表到分析工具、flash，阿里的数据产品越来越没“数据味”。 从2003年淘宝起步开始，阿里集团数据平台事业部负责人“七公”（本名汪海）就一直在与数据打交道，他的经历勾勒出了这家数据巨人的演变轨迹。 阿里系最早的数据工作自2003年起步，出于业务需求的驱动，起初非常粗糙，无非数据库、IT系统，随后开始

统计分析行业的基础指标，比如PV、UV等，当时的淘宝数据部门只有数名员工。 在数据的童蒙时代，淘宝“依葫芦画瓢”，学习当时最大的对手――易趣，当时eBay、亚马逊都已成立成熟的BI部门。恰是与易趣的竞争，推动了阿里的数据应用。据淘宝内部人回忆，易趣曾强势通过排他协议垄断了门户广告资源，迫使阿里将广告投放转向中小网站联盟，由此催生了广告投放精准化分析需求，淘宝的数据团队开始积累流量数据的分析经验。 2004-2005年，淘宝逆转易趣，业务量激增，品类快速扩张，数据量随之跃升。淘宝开始意识到，不能再靠拍脑袋做经营决策了，需要实时观察掌握用户量和交易量的变化，进行精准分析。 2005年，淘宝成立商业智能部门，成为当时淘宝技术研发部门负责人姜鹏的直属部门。这一年，阿里拥有了第一款严格意义上的数据产品――“淘数据”，这是一份经营数据的报表，为各业务公司、部门提供经营报表的检索生成工具。同年，阿里切入搜索、广告业务――两项业务均带有天然的数据属性，成为阿里大数据运营的开端。七公说，由此阿里对数据和应用场景的理解越来越清晰，目的性更明确――搜索帮助消费者更快找到商品，广告则让商家获得更高的ROI（投资回报率）。

阿里数据整合及数据管理体系解读

阿里数据整合及数据管理体系解读

前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得重复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS），经过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。因此数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，经过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。经过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，能够想象成贾不死的7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。

阿里云-大数据计算服务详细文档

大数据计算服务使用文档 1.新建项目 新建项目big_testdata1 2.添加成员 一个项目下可以添加多个成员，在这里我们添加一个成员是“悠闲地小蜗牛” 3.角色授权 新建一个项目后，会默认创建一个admin角色，该角色具有操作项目和表的所有权限，在这里我们新创建一个角色test1，给角色赋予项目的权限和表的权限，再把角色test1赋予给用户“悠闲地小蜗牛”

4.新建表 新建表tbl1 下面我们用成员“悠闲地小蜗牛”来操作项目和表 用成员“悠闲地小蜗牛”账号登录大数据计算服务，这时在项目列表下看不到刚才我创建的big_testdata1项目。 这时我们用客户端来登录，下载客户端，下载好后解压，解压后如下图所示： 在conf文件夹中有odps_config.ini文件。编辑此文件 odps_config.ini文件内容为：

修改好配置文件后运行bin目录下的odps(在Linux系统下是./bin/odpscmd，Windows下运行./bin/odpscmd.bat) 打开后界面如下： 用项目下的成员“悠闲地小蜗牛”来执行以下代码： create table tbl2(id bigint); insert overwrite table tbl1 select count(*) from tbl1; select'welcome to MaxCompute!'from tbl1;

提示没有这个CreateInstance权限，这时我们回到大数据计算服务给“悠闲地小蜗牛”添加 CreateInstance，CreateTable权限 责任人“悠闲地小蜗牛”创建表tbl2成功 我们给表tbl1添加权限，alert、select、update

阿里巴巴的大数据梦

阿里巴巴的大数据梦 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。阿里巴巴在公布大数据分享平台之后的半年中，也全面启动了攻势。但即使是这个行业的先行者，离大数据时代也还有不小的距离。 刚刚过去的2012年，秦予有个很大的遗憾，就是没能招聘到自己想要的数据科学家，浪费了公司给的招人名额。他是支付宝用户价值创新中心的负责人，这个中心是支付宝大数据业务的核心部门。 阿里巴巴2012年的进人指标只有200个，具体到支付宝公司，基本是只出不进，只有秦予所在的部门得到了难得的两个进人名额。但她只招到了一个合适的。 事实上，各大互联网公司都在寻找这样的人。腾讯网络媒体事业群总裁刘胜义2012年年中就公开表示：随着用户各类数据的累积，大数据时代已经来临。腾讯各大产品线中都拥有自己的数据挖掘团队。而腾讯最新财报显示，QQ用户数接近8亿人，活跃用户数近2亿人。 阿里集团 2012年7月10日就已宣布，设立首席数据官岗位（CDO），负责推进“数据分享平台”战略。同日，阿里发布“聚石塔”平台，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。 阿里巴巴集团表示，如何挖掘、分析和运用这些数据，并和全社会分享，是这个战略的核心所在。阿里巴巴是年交易额过万亿元的中国最大的电子商务平台，目前有两万人左右，其中近千人从事数据业务工作。 可以看到，从数据中掘金，已经成为各大互联网公司的共识。但在这个即将到来的大数据时代，这些公司具体将如何推进呢？ “离大数据时代还有不小距离” 秦予要找的并不是一般的数据分析师。 “国内不缺数据挖掘人才，但很难找到数据科学家。”秦予对南方周末记者说，秦予的团队有7个人，他们在支付宝内部被称为“数据科学家”。 一般的数据分析师是根据支付宝的各种数据进行分析，给公司决策层和各个业务部门提供咨询支持。这也是目前很多公司都设有的商业智能部的主要职能。但数据科学家们做的事情是开发出具体可以销售的商用化的大数据产品。

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。

阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209

阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中