阿里巴巴大數據體系

① 阿里巴巴的大數據包括

1. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等

2. 大數據分析於展現包括內容 Date V Quick BI 畫像分析等
   

3. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜

建議可以從阿里雲的大數據認證了解，參加阿里雲大數據認證培訓快速熟悉阿里雲產品

② 大數據之路

人類從「IT時代」進入「DT時代」。本書介紹了阿里巴巴的大數據系統架構，為了滿足不斷變化的業務需求，同時實現系統的 高擴展性 、 靈活性 以及 數據展現的高性能 。
數據體系主要包括： 數據採集 、 數據計算 、 數據服務 和 數據應用 四大層次。

事實表包括引用的 維度 和描述具體業務的 度量 。

事實表中一條記錄描述的業務的細節程度稱為 粒度 。粒度可以使用兩種方式來表示：（1）維度屬性組合（2）所表示的具體業務含義。

事實包括可加性、半可加性和不可加性三種類型：
半可加性：只可以針對特定維度做聚合，例如庫存（不能按照日期，可按照倉庫聚合）。
可加性：可以按照任意維度聚合。
不可加性：完全不具備可加性。（例如：比率，事實表可以拆分存儲分子分母）

維度屬性也可以存到事實表中，稱為 退化維度 。

事實表有三種類型：事務事實表、周期快照事實表、累計快照事實表。
事務事實表描述的是業務過程上的原子事務，也稱為 原子事實表 。
周期快照事實表是按照周期性規律的時間間隔記錄事實。
累計快照事實表：累計快照事實表用來表示過程開始和結束過程之間的關鍵步驟事件，覆蓋整個生命周期，通常用多個日期欄位記錄關鍵時間點，記錄會隨著時間變化而修改。

事實表設計原則：
原則1： 盡可能包含所有與業務過程相關的事實。
即時存在冗餘，也盡可能存儲。

原則2：只選擇與業務過程相關的事實。

原則3：分解不可加事實為可加的組件。
例如：不存成單率，轉而存儲成單數和提單數。

原則4：選擇維度和事實前，必須先聲明粒度。
建議粒度設置的越細越好，這樣可以最大限度的提高靈活性。可以通過業務描述或者維度屬性組合的方式來定義粒度。

原則5：在同一個事實表中，不應該有不同粒度的事實。
例如：一個事實表中不應該包含某些精確到訂單粒度的度量，同時又包含只精確到城市的度量。

原則6：事實的單位一致。

原則7：盡量處理掉事實表中的null值。
SQL中大於，小於的條件不適用與null值，所以盡量用數值替代null，例如0.

原則8：使用退化維度增加事實表的易用性。
在Kimball的維度設計模型中，分拆出單獨的維度表，為了節省存儲。但是為了減少使用時的關聯次數，可以多使用退化維度提供事實表易用性。

事實表設計方法：
1.選擇業務過程及確定事實表類型。2. 聲明粒度。3.確定維度。4.確定事實。5.冗餘維度（設計退化維度）。

事務事實表，即針對業務過程構建的一類事實表，用來跟蹤定義業務過程的個體行為，提供豐富的分析能力，作為數據倉庫原子的明細數據。

單事務事實表，即針對每一個業務過程設計一個事實表，這樣可以方便地對每一個業務過程進行分析研究。

表示同一個事實表包含不同的業務過程。多事務事實表有兩種實現方法：（1）使用兩個不同的事實欄位來保存各自業務過程。（2）使用同一個欄位保存，但是增加一個業務過程標簽。
下面舉例說明，淘寶交易事務事實表同時包含下單、支付和成功完結三個過程，三個過程粒度一致，可以放在一個事實表。下面確定維度和事實，該表中的下單度量、支付度量和成功完結度量信息分別存在不同欄位，如果不是當前業務處理，則用0來處理。
當不同業務過程的度量比較相似、差異不大時使用第二種事實表（使用一個欄位保存），當不同業務過程的度量差異大時，使用第一種（多欄位保存）。

對於單事務事實表和多事務事實表的選擇上，可以從以下一些方面來區分：
業務過程、粒度和維度（不同業務過程粒度相同，並且維度相似時，可以選用單事務事實表）、事實、下游業務使用、計算存儲成本。電商環境下，有父子訂單的概念，店鋪多商品各生成一個訂單，在一個店鋪合成一個父訂單。

1.事實完整性：事實表包含與其描述的過程有關的所有事實。
2.事實一致性：明確存儲每一個事實以確保度量一致性。例如，有下單商品數和商品價格2個事實，同時保存下單金額（價格*商品數）。這樣下游使用時，直接取下單金額，而不是再次計算，以保證指標的一致性。
3.事實可加性：為確保下游使用時，指標的可聚合性，盡量保存原始數，而不是計算後的比率指標。

對於事務度量，事務性事實表可以很好地表徵。但是對於一些 狀態度量 ，例如買賣家累計交易金額、商品庫存、買賣家星級、溫度（事務事實表無法聚合得到）等，事務事實表的效率較低或者無法處理。為了解決狀態度量問題，引入周期性快照事實表（也稱為 快照事實表 ）。

1.用快照采樣狀態：快照事實表以預定的間隔采樣狀態度量。
2.快照粒度：快照事實表通常總是被多維聲明，即快照需要采樣的周期以及什麼將被采樣。
3.密度和稠密性：稠密性是快照事實表的重要特徵。事務事實表一般都是稀疏的，只要發生業務才會有相應記錄。
4.半可加性：快照事實表的狀態度量都是半可加的，例如商品庫存，只針對商品維度可加，對日期維度不可加。

設計快照事實表，首先確定快照粒度，然後確定采樣的狀態度量。下面介紹幾個快照事實表實例。
單維度每天快照事實表、混合維度每天快照事實表，這兩種快照表都可以從事務事實表匯總得到。另外的一種產出模式是直接使用操作型系統作為數據源來加工，例如淘寶賣家的星級評分是在操作型系統中計算得出的，倉庫直接拿來這部分數據加入事實表。全量快照事實表，是特殊類型的周期快照表，例如設計無事實的事實表來記錄評論的狀態度量。

對於研究事件之間的時間間隔需求時，累計快照事實表能較好符合需求。
特點：
1.數據不斷更新：例如，在下單、支付和確認收貨三個業務過程中，事務事實表會生成3條記錄，而累計快照表會不斷更新一條記錄（不生成新記錄）。
2.多業務過程日期：
累計快照表適用於具有較明確起止時間的短生命周期的實體，對於每個實體都經歷從誕生到消亡等步驟。
3.存儲歷史全量數據。

1.事件類的，例如瀏覽日誌。
2.條件范圍資格類的，例如客戶和銷售人員的分配情況。

主要是提前聚合，為了增加數據訪問的效率（不用再聚合了），減少數據不一致的情況。這類聚集匯總數據，被稱為「公共匯總層」。
聚集的基本步驟：1.確定聚集維度。2.確定一致性上鑽。3.確定聚集事實。

元數據主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL任務的運行狀態。元數據分為 技術元數據 和 業務元數據 。
阿里巴巴技術元數據包括：
數據表、列等信息；ETL作業的信息；數據同步、任務調度、計算任務等信息。數據質量和運維相關元數據。
阿里巴巴業務元數據包括：
維度屬性、業務過程、指標等。數據應用元數據，例如數據報表、數據產品等。

元數據價值：
元數據在數據管理方面為集團數據在計算、存儲、成本、質量、安全、模型等治理領域上提供數據支持。

阿里MaxCompute提供了archive壓縮方法，採用了具有更高壓縮比壓縮演算法，將數據以RAID file的形式存儲。這樣可以節省空間，但是恢復起來也更復雜，所以適用於冷備份的數據。

MaxCompute基於列存儲，通過修改表的數據重分布，避免列熱點，將會節省一定存儲空間。

存儲治理項以元數據為基礎，列出例如「62天內未訪問的分區」、「數據無更新的任務列表」等等管理項推動ETL優化。形成現狀分析、問題診斷、管理優化、效果反饋的存儲治理項優化的閉環。

生命周期管理的目的是用最少的存儲成本來滿足最大業務需求，實現數據價值最大化。
1.周期性刪除策略：
2.徹底刪除策略：主要針對無用表，ETL中間過程表。
3.永久保存策略：
4.極限存儲策略：
5.冷數據管理策略：針對重要且訪問頻率低的數據。
6.增量表merge全量表策略：

將一個數據表的成本分為存儲成本和計算成本，除此之外，上游表對該表的掃描成本也應該計入。相應的計費分別核算為：計算付費、存儲付費和掃描付費。數據資產的成本管理分為數據成本計量和數據使用計費。

③ 阿里的數據中台可以本地化部署么

可以的，阿里的數據中台可以本地化部署，並且有些還支持本地化獨立部署。
阿里巴巴集團(NYSE:BABA)宣布組織結構全面升級，建設整合阿里產品技術和數據能力的強大中台，進而形成「大中台，小前台」的組織和岩散業務體制，使前線業務更加靈動、敏捷。
阿里巴巴在中國最先提出數據中台概念。阿里巴巴認為：數據中台是集方法論、組織和工具於一體的,「快」、「准」、「全」、「統芹薯」、「通」的智能大數據嫌棗者體系，幫助企業實現好數據、聯商業和通組織」。當前，阿里巴巴已經將內部多年沉澱的方法論、技術及工具通過阿里雲數據中台正式對外賦能，亦稱阿里雲數據中台。

④ 阿里cco做什麼內容

阿里CCO致力為廣大阿里巴巴用戶提供更為專業的服務和用戶體驗，繼續深化大數據和技術驅動服務體驗提升。

阿里巴巴客戶體驗事業部，簡稱CCO（Chief Customer Office），現任CCO管理者為阿里巴巴合夥人大腔清資深副總裁——吳敏芝。

阿垍頭里筿巴巴集團客戶體驗事業部簡稱CCO，吳敏芝2017年1月13日被任命為阿里巴巴CCO。CCO致力為廣大阿里巴巴用戶提供更為專業的服務和用戶體驗，繼續深化大數據和技術驅動服務體驗提升，「做出讓用戶尖叫的服務」；更大力度全方面賦能商家，提高全平台服務水平。

做好業務的「耳朵和眼睛」，打通客戶到業務的任督二脈。

2017年，阿里巴巴服務團隊推出智能客服——阿里小蜜等系列智能（AI)服務產品，如今，阿里小蜜已經每日可以協助服務百萬級的客戶在線咨詢。

新華社北京11月13日電（記者宋玉萌）12日，阿里巴巴集團首席客戶官吳敏芝表示，剛剛過去的天貓「雙11」，智能客服機器人阿里「小蜜」系統承接了淘寶天貓平台97%的在線服務需求，提供了相當於8.5萬名人工客服「小二」的工作量，全天提供在線咨詢對話量3億次。「這個數字體現的正是技術的力量、創新的力量。」

助推「2684億」的幕後加速器

據阿里提供數據顯示，天貓「雙11」總成交額達到2684億元，再次創下新紀錄。

如此龐大的交易數字背後，有一個神奇的團隊在發揮著作用。天貓「雙11」當天，阿里「小蜜」客服機器人協助數十萬商家用人工智慧解決在線客服需求。全天提供在線咨詢對話量3億次，解決率達到70%，帶來的詢單成交高達113億元。

提起客服，圓亂一般人最直接的想像就是電話接線員。但在阿里體系內，客服工作屬於集團客戶體驗事業群CCO體系。CCO是「首席客戶官」（Chief Customer Office）的縮寫。阿里經濟體中的很多業務及平台，包括淘寶、天貓、盒馬、飛豬等背後都是通過阿里CCO體系來進行客服等業務的運轉。

阿里客戶體驗事業群不僅擁有專業「小二」為消費者、商家和經濟體提供服務，還有進行體驗運營的團隊，此外還有數據中台、產品、技術等團隊進行底層支撐，形成了行業內獨特的數字化服務體驗團隊。

CCO：不僅是升級版客服

當前，流量獲客成本越來越高，從增量市場到存量市場，怎麼把客戶留住是各互聯網平台共同思考的問題。阿里CCO體系從服務的角度給出了增加客戶粘性的整體解決方案。

「人工智慧時代，阿里CCO體系滾前不僅僅是升級版『客服』，更要依託阿里的技術能力，用人工智慧賦能商家。」吳敏芝介紹說，阿里CCO要對消費者和商家之間的互動、對消費者在平台上的體驗，做兜底保障。

但僅有兜底是不夠的，更重要的還要業務前置，即在業務決策的環節，就以消費者和客戶的視角來參與業務決策，從根本上排除會讓消費者體驗不好的決策。

同時，商家的能力參差不齊，CCO把阿里體系沉澱的經驗、產品和人工智慧等技術能力模塊化賦能給商家，讓商家有更高效率、更低成本，更好服務消費者。

輸出數字化服務整體解決方案

模塊化的方式輸出技術能力和經驗，說起來容易，如何做到標准化、結構化？

吳敏芝說，阿里巴巴最優秀的人工智慧團隊近半數在CCO體系，人工智慧「小蜜」等體系工具背後是體驗和服務領域產品技術能力的長期沉澱。

阿里CCO還推出了給商家的「指揮大腦」——服務操作系統，即服務OS。在智能和數據雙驅動下,為品牌快速搭建服務人才體系、客服工作台、應用智能客服機器人「小蜜」等產品工具，提供數字化服務整體解決方案。

針對品牌商家不同的發展階段和需求，此次「雙11」，阿里巴巴還持續向商家提供數字化服務,推出「智能預警」「智能外呼」「爆品保護」和「前N有禮」等系列智能產品和工具，從庫存、交易、資損等維度為商家提供保障。

「包括阿里巴巴集團合夥人和各業務線總裁在內，所有負責人都不止一次來到CCO，參與到客戶服務的工作里來，到服務一線零距離感受客戶反饋。」吳敏芝表示，CCO是觸達消費者和商家的最前線，相當於整個阿里經濟體客戶體驗的神經網路。

⑤ 阿里巴巴的大數據水平在業內如何

阿里巴巴在08年就把大數據作為一項公司基本戰略，要知道那個時候甚至還沒幾個人開始談論「大數據」，可以說在大數據方面相比於國內其他互聯網公司，阿里是走在前面的。按馬雲的話講，我們正從information technology轉向data technology。數據是靈魂。也許並不能保證大數據能給阿里巴巴賺很多錢，但是阿里認為數據對人類有用，所以他們做了。舉一個阿里CTO認為大數據應用和價皮碰值沖握芹的例子：散畢淘寶小貸團隊，很小的隊伍，完全依賴數據對客戶的信用程度作分析，將數據轉化為信用，將信用轉化為財富，這是傳統商業銀行冗雜的審核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，這個項目給近百萬的小商戶提供了生命線，哪怕只貸一元錢。沒有哪個銀行會這么做。我認為阿里巴巴已經是國內互聯網大數據的先驅，他們在做有意義的事情。

⑥ 阿里巴巴運用大數據包括哪些

1. 大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）

2. Data IDE（原BASE）

3. 數據集成（原CDP雲道）

4. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等
   

5. 大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等
   

6. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜

⑦ 阿里巴巴如何利用大數據提高財務信息的例子

財務信息只有你們那財務去管。

⑧ 大數據的應用領域在不斷拓寬

大數據的應用領域在不斷拓寬

1、數據已經成為可交易的重要資產

數據的價值在於能夠產生業務價值，而產生業務價值的多少取決於數據帶來的視野的寬度和深度，以及對明智決策的支持度。從這個角度將，在資源不限的理想情況下，越多的數據來源，越能夠帶來寬度和廣度，從而得到越好的決策支持度。數據，毫無疑問已經成為了一種企業資產， 並且會成為越來越重要的資產，未來甚至可能進入資產負債表。

2015 年 4 月 15 日， 我國貴陽大數據交易所正式運營， 其交易的數據是基於底層數據，通過數據的清洗、分析、建模 、可視化後的結果， 大數據交易所本著以電子交易為主要形式，通過建立大叔局的網上交易系統，搭建交易平台。預計到 2020 年，大叔局交易所將形成日均 100 億的數據交易金額， 發展到 1 萬家與大數據有關的會員單位。

2. 雲計算是大數據產業發展的助推器

雲計算產業進入高速發展期。 雲計算包括三個層次的服務：基礎架構即服務（ IaaS），平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS）。來自 Oxford Economics 和 SAP 關於雲計算採用的研究《The Cloud Grow Up》中提出， 69%的企業預計在未來三年內將會中度或者重度投資在雲計算上，這意味著它們的核心業務功能將遷移到雲上。 59%的企業認為他們使用了基於雲計算的應用程序和平台系統，更好地管理和分析了數據，這反映了企業范圍內進行數據分析和大數據計算日益增加的重要性。 Gartner 預測 2015 年全球雲計算服務市場總收入將突破 1800 億美元。 2015 年 2 月 ， 國務院下發《關於促進雲計算創新發展培育信息產業新業態的意見》提到：開展基於雲計算的大數據應用示範，支持政府機構和企業創新大數據服務模式，政府部門要加大采購雲計算服務的力度等一系列措施。雲計算已經從概念走向實際應用， 已經進入高速發展期。

雲計算降低了使用 IT 資源的門檻，為數據集中化創造了基礎，極大的促進了大數據產業的發展。 雲計算按需付費和資源共享的商業模式，大幅提高了 IT 基礎設施的使用效率；IaaS 運營商不斷降價，又極大滿足中小企業對於技術基礎設施的需求。未來企業將不用再購買伺服器，直接購買終端，輸送至數據中心，從而形成伺服器集群產業鏈，滿足了大數據存儲和挖掘的需求。雲計算中心基礎設施的不斷完善使得大型數據中心和 PaaS 類運行平台的趨於成熟，又為 SaaS 類應用業務市場的大規模啟動創造了條件。 SaaS 應用的大規模使用降低了用戶使用軟體的成本，促進了企業信息化程度額提高，又進一步促進了數據集中化。

雲端處理與移動互聯網行業結合，將產生不計其數的交叉業務和個性化應用。而社交網路的廣泛應用，又加速了信息的傳播速度和范圍，促進了數據的內生增長。物聯網要求的海量存儲和計算能力讓廉價、高性能的雲計算應用方案成為所有用戶的自然選擇。可以說，雲計算的蓬勃發展，極大促進了移動互聯網、社交網路和物聯網的發展，使得更多數據被採集到雲端，為大數據應用提供了數據基礎；同時，雲計算的高性能、低成本運算能力又為大數據分析提供了極佳的計算平台，極大的促進了大數據在各行業中的應用。 因此， 數據的爆炸式增長其背後的核心支撐是雲計算產業的蓬勃發展。

3. 大數據的應用領域在不斷拓寬

大數據實踐包含多個維度， 按照行業劃分，包括金融大數據、 醫療大數據、 交通大數據、運營商大數據、 互聯網大數據、物流大數據等等， 每個行業根據其 IT 系統及互聯網化的完善程度不同，其大數據發展的階段各不相同。按照數據對象劃分，包括互聯網大數據、政府大數據、 企業大數據、 個人大數據， 目前，互聯網大數據是已經開始得到有效利用的細分領域，而政府、企業和個人的大數據應用才剛剛開始， 是「互聯網 +」背景下大數據應用的重要發展方向。

互聯網大數據：互聯網上的數據多樣、積累迅速， 包括用戶行為數據、用戶消費數據、用戶 社交數據、 用戶地理位臵數據等， 互聯網企業是大數據領域的先驅， 各家互聯網企業依託自身的數據優勢，早已開始利用大數據技術嘗試用戶 行為分析、精準營銷、產品優化、 信用記錄分析等用途。

阿里巴巴是互聯網企業中大數據應用的典範。 阿里巴巴旗下的淘寶最早於 2005 年開發「淘數據」，並在半年後成立專門的大數據團隊，相繼開發了自用的「無量神針」、「類目360」， 以及針對賣家的「數據魔方」、「黃金策」、「淘寶指數」、「聚石塔」等數據產品，為賣家提供增值服務， 探索盈利模式。 此後，阿里巴巴的大數據體系日益成熟， 確立了平台 、金融和數據的三大業務核心，三者相輔相成，目前的阿里巴巴金融帝國就是建立在其電商平台 +大數據之上的隱性巨人。 例如， 阿里依託電商數據積累推出阿里小貸和螞蟻信用，本質在於通過大數據技術構建徵信體系 ， 為整個阿里體系金融業務的進一步拓展打下了充分的基礎。

政府大數據：政府是數據資源最豐富的部門之一，大量的優質數據資源集中在政府手中，各個政府部門掌握著構成社會基礎的原始數據，例如金融數據、交通數據、醫療數據、旅遊數據、電力數據、住房數據、海關數據、違法犯罪數據、教育數據、環保數據等等。目前，政府數據存在幾方面的問題：第一，數據積累偏靜態，沒有做到動態更新，導致有些數據過於陳舊；第二，數據孤島現象嚴重，沒有做到數據開放和共享。倘若能將這些數據進行有效的管理和分析，其商業價值和社會價值都是不可估量的。

政府加大智慧城市建設，數據價值挖掘正當時。目前，政府已經意識到數據的重要性，2012 年開始，政府就不斷加大在智慧城市建設，包括智慧交通、智慧環保、智慧教育、智慧社區、 智能電網等各個與城市相關的細分領域。 2014 年 3 月，國務院印發的《國家新型城鎮化規劃 (2014-2020 年)》，明確要求推進智慧城市建設，統籌城市發展的物質資源、信息資源和智力資源利用，推動物聯網、雲計算、大數據等新一代信息技術創新應用。 2015 年 4 月 ， 住建部公布第三批智慧城市試點城市，加上前兩批，目前我國的智慧城市試點已經達到 297 個。 智慧城市建設將完善城市各個細分領域的信息化水平， 構建統一的數據平台，打破信息孤島現象； 同時， 一些地方政府已經開始探索採用 PPP（Public-Private-Partnership） 的公私合營模式，逐漸開放部分數據， 讓社會機構參與運營，挖掘數據價值。

以智慧交通為例， 通過信息化建設連接道路信息管理系統、交通信號系統、公共汽車系統、計程車系統、電子收費系統、 停車場系統等， 實現數據共享， 對於政府部門來說，通過實時挖掘為出行者和交通監管部門提供實時交通信息，有效緩解交通擁堵， 快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據， 提高民生體驗；對於參與企業來說， 可以在停車場、市民出行等領域提供增值服務，探索新商業模式。

企業大數據：在「互聯網+」 時代，企業的互聯網化將從傳統的傳播互聯網化和銷售互聯網化， 走向供應鏈互聯網化和經營邏輯互聯網化， 運營模式已經開始發生巨大變化， 企業與供應商、 服務商、 渠道商、 客戶 ， 乃至終端用戶 都可以通過信息技術建立密切的聯系 。 如果說過去互聯網的價值主要體現在與渠道和營銷的整合上，那麼這一次變革將是互聯網與傳統行業在價值鏈各個關鍵環節的深度融合。

一方面，對於供應鏈環節來說， 大數據可以直接應用於產品設計、 原材料采購、 產品製造、庫存、物流、配送等各個供應鏈環節， 清晰地把握原材料采購量、 訂單完成率、庫存量及產品配送等情況， 優化供應鏈流程， 降低不必要的損耗。 另一方面，對於生產環節來說， 企業生產設備可以通過感測器和信息系統等實現機器與機器之間的相互連接，進而獲取數據， 利用大數據技術進行存儲、分析和可視化，最終得到「智能信息」 供決策者使用，調解生產過程以提高效率。 未來， 當信息技術發展到一定階段，企業生產過程甚至可以根據消費者需求進行個性化定製， 實現柔性生產。

體育大數據：例如體育數據分析師通過從 OPTA（ Opta Sports 是一家總部位於英國倫敦的體育數據提供商）提供的 2010 年世界盃以來 22904 場正式比賽的數據中，研究了梅西和其他 16574 名足球運動員與足球相關的所有數據准確發現了梅西兩個性： 1、 與巴薩其他隊友的數字相比，梅西有關防守行為的數字相當地少，其他方面也能體現「他不去爭搶勢均力敵的高球」等缺點； 2、 與在巴薩時梅西的表現指為 0.262 相比， 在阿根廷國家隊里只有 0.199， 體現了 梅西在兩支球隊中所起作用的差異。

個人大數據：個人信息往往保存在第三方手裡， 例如個人用戶在互聯網上留存、 在政府部門登記在案等各類信息，此類信息實際上也是互聯網、政府和企業用於分析用戶 行為的基礎。此外，隨著可穿戴設備等新事物的興起，個人信息的採集方式越來越多樣化，數據積累 也在不斷完善， 例如，可以通過可穿戴設備或植入晶元等感知技術來採集身體數據、 健康數據、地理位臵信息、運動數據、 社會關系數據、飲食數據等。 未來， 可以想像的應用場景是，個人用戶可以將個人數據授權給第三方機構以實現特定用途， 例如，高血壓患者可以將個人血壓數據、 身體機能數據、飲食數據等授權給健康管理機構使用，由他們監控和使用這些數據，進而為用戶制定有效的健康維護方案。

以上是小編為大家分享的關於大數據的應用領域在不斷拓寬的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑨ 從IT到DT 阿里大數據背後的商業秘密

從IT到DT：阿里大數據背後的商業秘密

空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為？有多少比重的線上消費屬於新增消費？為什麼中國的「電商百佳縣」中浙江有41個而廣東只有4個？
這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的「大數據」中。
「未來製造業的最大能源不是石油，而是數據。」阿里巴巴董事局主席馬雲如此形容「數據」的重要意義。
在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和製造業的數據；做螞蟻金服的目的是建立信用體系；做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，「電腦會比你更了解你」。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。
而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、雲計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所紮根的「土壤」。
具體而言，阿里巴巴平台的所有海量數據來自於數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。
而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯後性，幫助政府更全面、及時、准確地掌握微觀經濟的運行情況。
從IT到DT
不同於一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴《第一財經日報》記者，阿里研究院定位於面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究（如信息經濟）、微觀層面上的模式創新研究（如C2B模式、雲端制組織模式）、中觀層面上的產業互聯網化研究（如電商物流、互聯網金融、農村電商等）、宏觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究（如互聯網與就業、消費、進出口等）、互聯網治理研究（如網規、電商立法）等。
具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。
例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標准對接的互聯網經濟數據統計標准，包括了中國城市分級標准；網路消費結構分類標准；網上商品與服務分類標准等。
而按經濟主題劃分的經濟信息統計資料庫則包括商品信息統計資料庫；網購用戶消費信息統計資料庫；小企業與就業統計資料庫；區域經濟統計資料庫。
還有反映電商經濟發展的「晴雨表」——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意願的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。
而面向地方政府決策與分析部門的數據產品「阿里經濟雲圖」，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權後，可以通過阿里經濟雲圖看到當地在阿里巴巴平台上產生的電子商務交易規模、結構特徵及發展趨勢。
「藉助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。」宋斐表示，該產品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。
數據會「說話」
對於如何利用「大數據」，馬雲在公司內部演講中曾提到：「未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。」
其中，後半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。
宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人徵信牌照批准籌備，未來將通過分析大量的網路交易及行為數據，如用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意願及還款能力做出結論，繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。本質上來說，「芝麻信用」是一套徵信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平台的行為記錄。
再如，對於如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對「沙集模式」個案進行研究，後續一系列基於數據和案例調研所驅動的農村電商研究成果，對於地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村，而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。
除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。
以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。
再如，外界常常認為網路零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網路零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最後發現：「約60%的線上消費確實取代了線下零售；但剩餘的40%則是如果沒有網路零售就不會產生的新增消費。」
「這一研究成果，有助於社會各界准確認識網路零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。」

⑩ 阿里巴巴擁有的是什麼數據

阿里巴巴擁有的是交易數據和信用數據。大數輪鏈據的來源有交易數據、人為數據禪滲、賀桐脊機器和感測器數據，其中阿里巴巴擁有的是交易數據和信用數據，這兩種數據更容易變現，挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。