阿里大数据平台架构

❶ 阿里的总监将大数据、数字化的经验，总结成资料干货，可以收藏

阿里把企业的数字化转型划分为“数字化重构”和“数字化增长”两大类别，这个概念是不是听着很难懂？

重构，就是转型嘛；增长，就是更进一步嘛，说白了还是原来的老样子，换了个解释而已。

说到数字化转型，我觉得这是一个非常好的话题，甚至能衍生出很多干货，无论是传统企业，还是顶尖的互联网大公司，如阿里腾讯，老板都在朝这个方向努力。

所以和大数据有关的知识，还是很有必要学习的。

我给大家整理了很多干货，我从一个10年从业者和管理者的角度，这份干货，无论是底层干活的，中层管控的，上层布局的，都能够很清楚的学习到。

涉及到的方面还是很广的：大数据、数仓、中台、AI、IT规划、大数据平台、BI工具。

我是怎么总结的？

从架构入手，到每个模块的分解，再到每个地方的注意点，基本上就行了，太细的也不是通过文字去说清楚的。

只要能做到，看了干货资料，能对实际工作产生指导，就可以了。

这只是一部分，还有更多，自己来看就好。

❷ BAT三巨头开始挖掘大数据

BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
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。
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。
网络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、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头网络围绕数据而生。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，网络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，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、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，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。前期网络与宝洁、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。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

❸ 谁能解释下什么是数据中台吗

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

❹ 如何构建企业大数据应用研发体系

一、数据基础平台
基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。
很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。
做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

六、战略分析与决策
战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。
有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。
建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。
在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

❺ 如何搭建大数据分析平台

1、 搭建大数据分析平台的背景
在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
2、 大数据分析平台的特点
数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。
Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务
流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。
内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。
数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。
3、 怎样去搭建大数据分析平台
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。
亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

❻ 大数据分析平台哪个好_大数据分析平台哪个好

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。ClouderaManager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，ClouderaManager提供AdminConsole，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括ClouderaManagerAPI，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置ClouderaManager。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、华为

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使行凯其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业郑桐务需求。

6.知于大数据分析平台

知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型档丛唤企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

❼ 从IT到DT 阿里大数据背后的商业秘密

从IT到DT：阿里大数据背后的商业秘密

空气污染究竟在多大程度上影响了人们的网购行为？有多少比重的线上消费属于新增消费？为什么中国的“电商百佳县”中浙江有41个而广东只有4个？
这些电商的秘密就隐藏在阿里巴巴商业生态的“大数据”中。
“未来制造业的最大能源不是石油，而是数据。”阿里巴巴董事局主席马云如此形容“数据”的重要意义。
在他看来，阿里巴巴本质上是一家数据公司，做淘宝的目的是为了获得零售的数据和制造业的数据；做蚂蚁金服的目的是建立信用体系；做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起，“电脑会比你更了解你”。与此同时，产业的发展也正在从IT时代走向以大数据技术为代表的DT时代。
而在阿里巴巴内部，由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。
具体而言，阿里巴巴平台的所有海量数据来自于数百万充满活力的小微企业、个人创业者以及数亿消费者，阿里研究院通过对他们的商务活动和消费行为等进行研究分析，从某种程度上可以反映出一个地方乃至宏观经济的结构和发展趋势。
而随着阿里巴巴生态体系的不断拓展和延伸，阿里巴巴的数据资源一定程度上将能够有效补充传统经济指标在衡量经济冷暖方面存在的滞后性，帮助政府更全面、及时、准确地掌握微观经济的运行情况。
从IT到DT
不同于一些企业以技术研究为导向的研究院，阿里研究院副院长宋斐告诉《第一财经日报》记者，阿里研究院定位于面向研究者和智库机构，主要的研究方向包括未来研究（如信息经济）、微观层面上的模式创新研究（如C2B模式、云端制组织模式）、中观层面上的产业互联网化研究（如电商物流、互联网金融、农村电商等）、宏观层面上新经济与传统经济的互动研究（如互联网与就业、消费、进出口等）、互联网治理研究（如网规、电商立法）等。
具体到数据领域，就是在阿里巴巴互联网商业生态基础上，从企业数据、就业数据、消费数据、商品数据和区域数据等入手，通过大数据挖掘和建模，开发若干数据产品与服务。
例如，将互联网数据与宏观经济统计标准对接的互联网经济数据统计标准，包括了中国城市分级标准；网络消费结构分类标准；网上商品与服务分类标准等。
而按经济主题划分的经济信息统计数据库则包括商品信息统计数据库；网购用户消费信息统计数据库；小企业与就业统计数据库；区域经济统计数据库。
还有反映电商经济发展的“晴雨表”——阿里巴巴互联网经济系列指数。其中包括反映网民消费意愿的阿里巴巴消费者信心指数aCCI、反映网购商品价格走势的阿里巴巴全网网购价格指数aSPI和固定篮子的网购核心价格指数aSPI-core、反映网店经营状态的阿里巴巴小企业活跃度指数aBAI、反映区域电子商务发展水平的阿里巴巴电子商务发展指数aEDI等等。其中，现有aSPI按月呈报给国家统计局。
而面向地方政府决策与分析部门的数据产品“阿里经济云图”，则将分阶段地推出地方经济总览、全景分析、监测预警以及知识服务等功能。宋斐告诉记者，其数据可覆盖全国各省、市、区县各级行政单位，地方政府用户经过授权后，可以通过阿里经济云图看到当地在阿里巴巴平台上产生的电子商务交易规模、结构特征及发展趋势。
“借助数据可视化和多维分析功能，用户可以对当地优势产业进行挖掘、对消费趋势与结构变动进行监测、与周边地区进行对比等等。”宋斐表示，该产品未来还可以提供API服务模式，以整合更多的宏观经济数据和社会公开数据，为当地经济全貌进行画像，给大数据时代的政府决策体系带来新的视角和工具。
数据会“说话”
对于如何利用“大数据”，马云在公司内部演讲中曾提到：“未来几年内，要把一切业务数据化，一切数据业务化。”
其中，后半句话可以理解为，让阿里巴巴各项业务所产生、积累的大数据来丰富阿里的生态，同时让生态蕴含的数据产生新的价值，再反哺生态，这是一个相辅相成的循环逻辑。
宋斐对记者举例称，蚂蚁金服旗下的芝麻信用已获得人民银行个人征信牌照批准筹备，未来将通过分析大量的网络交易及行为数据，如用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉等信息，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。本质上来说，“芝麻信用”是一套征信系统，该系统收集来自政府、金融系统的数据，还会充分分析用户在淘宝、支付宝等平台的行为记录。
再如，对于如火如荼的农村电商领域，阿里研究院从2010年就已开始对“沙集模式”个案进行研究，后续一系列基于数据和案例调研所驱动的农村电商研究成果，对于地方政府科学决策，推动当地农村电子商务发展、创造就业和发展地方经济起到了助力作用。到2014年底，全国已经涌现了212个淘宝村，而阿里巴巴也在这一年启动千县万村计划,将在三至五年内投资100亿元,在农村建立起电子商务服务体系。
除了通过数据分析去助力业务外，宋斐告诉记者，有时候大数据报告可能会与传统的印象结论差异很大。
以区域电子商务为例，在阿里研究院发布的2014年中国电商百强县排行榜中，浙江有41个县入围，福建有16个，而广东只有4个，这个结果与传统的印象相差比较大。而事实上，这是因为浙江和广东两省电商发展在地理分布、产业结构等方面的明显不同而带来的。
再如，外界常常认为网络零售替代了线下零售，但事实上，麦肯锡《中国网络零售革命：线上购物助推经济增长》的研究报告，通过借鉴阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘宝网UED用户研究团队的大量报告与数据，最后发现：“约60%的线上消费确实取代了线下零售；但剩余的40%则是如果没有网络零售就不会产生的新增消费。”
“这一研究成果，有助于社会各界准确认识网络零售与线下零售的关系，共同探索和建设良好的商业发展环境。”