阿里云大数据技术开发课件.pptx
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- 关 键 词:
- 阿里 数据 技术开发 课件
- 资源描述:
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1、阿里云大数据技术开发DT时代的技术进化看数据用数据运营 数据Data 1.0Data 2.0Data 3.0数据的作用成本辅助利润指挥数据即业务赋能技术的作用CIO主导CTO主导CDO主导职能的设置存通用用看数据用数据运营 数据Data 1.0Data 2.0Data 3.0信息化的信息化的 公司公司数据化的数据化的 公司公司数据公司数据公司存通用用看数据看数据Data 1.0 业务痛点:业务痛点:观察业务运行情况观察业务运行情况 老板:不能及时看到公司的业务运营情况; 业务专家:做不到“用数字说话”,被老板挑战; 技术架构:技术架构:数据集数据集市市+分析展现分析展现 基于数据集市,快速产生
2、业务报表; 直观有效地展示数据,还原业务真实状态; 下一步:实时化;数据开发套件数据开发套件QuickBIMaxComputeDataVAnalyticDBStreamCompute日志分析用数据用数据 业务痛点:业务痛点:让业务持续良好运转让业务持续良好运转 高要求:数据丰富度、算法精准度满足不了业务需求; 高风险:系统挂掉或数据出错 = 业务挂掉; 技术架构:技术架构:数据仓库数据仓库+算法挖掘算法挖掘 底层是数据仓库,整合数据,保障质量和稳定性; 上层有数据应用引擎; 具备大规模数据处理、数据挖掘和算法建模的能力;MaxCompute推荐引擎规则引擎数据开发套件数据开发套件机器学习机器学
3、习(PAI)关系网络智能服务(行业/语音/图像/视频)Data 2.0运营数据运营数据Data 3.0 业务痛点:业务痛点:让数据价值浮出水面让数据价值浮出水面 如何让数据资产持续增值、持续变现? 如何将业务创新的门槛和代价降到最低? 如何让数据赋能每一位员工、渗入每一个业务环节? 如何获得更多数据(新能源)?阿里巴巴面临的挑战:阿里巴巴面临的挑战: EB级的数据算不算得动? 百万张表如何管理? 数据质量:一分钱一百万 大集中的数据如何确保安全? 运营数据运营数据DTBoost应用加速器应用加速器计算平台计算平台机器学习平台机器学习平台数据市场数据交换机制行业子云(虚拟运营商)Data 3.0
4、 技术架构:技术架构:基础设施基础设施+业务中业务中台台公共技术平台One Platform 中台中台公共数据服务One Data后台后台前台前台 业务业务DWODPS,ADS统一的大数据技术平台统一的大数据技术平台统一的数据仓库统一的数据仓库公共数据产品和数据服务公共数据产品和数据服务金融营销信用安全 风控客服物流搜索数据共享数据共享算算法法共享共享知识共享知识共享生态生态 运营运营建建设设 管理管理数据安全数据安全 数数据质量据质量 数据数据标准标准 成本管成本管理理Powered by 阿里云数加8一切业务数据化,一切数据业务一切业务数据化,一切数据业务化化云计算云计算大数据大数据金融营
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