阿里巴巴全域数据建设_31页_2mb

阿里大数据专场总结

核心内容

阿里巴巴通过构建数据中台和全域数据体系，实现了数据资源的整合与高效利用，赋能商业、消费者和合作伙伴，提升整体运营效率和业务价值。数据中台作为核心架构，提供统一的数据采集、计算、存储和验证能力，支持多种业务场景的数据服务需求。

主要观点

• 数据中台 是阿里巴巴大数据战略的核心，通过统一的数据服务和管理，提升数据使用效率，降低业务成本。
• 全域数据 是指阿里巴巴生态系统内所有业务和数据的整合，包括淘宝、天猫、蚂蚁、菜鸟、文娱等平台的数据资源。
• OneData体系 是构建全域数据的重要框架，以业务板块、业务过程和分析维度为架构，实现数据的统一管理和高效利用。
• 数据技术 包括数据采集、计算、存储等关键环节，是支撑数据中台和全域数据建设的基础。
• 数据资产管理 是确保数据价值实现的重要环节，涵盖资产地图、分析、管理、应用和运营等多个方面。

关键信息

对外数据服务

• 商家：通过生意参谋等工具，实现对零售电商、1688、AE、CP等业务场景的数据支持。
• 消费者：通过阿里数据PC端和APP，提供数据化运营支持。
• 合作伙伴：通过数据中台获取统一的数据服务，提升合作效率。

对内数据服务

• 高管：通过数据大屏，获取企业整体运营数据。
• 小二：通过数据化运营工具，提升业务执行效率。
• 媒体：通过媒体数据大屏，实现对市场动态的实时监控。

数据技术

• 采集：涵盖淘宝、天猫、聚划算、AE、妈妈、优土、UC、高德、DA等多个平台。
• 计算：包括离线计算和实时计算，支持多种业务需求。
• 存储：通过统一的数据平台，实现数据的高效存储与管理。
• 验证：确保数据质量，提升数据可信度。
• 稳定性：通过数据稳定性工具，保障数据服务的持续可用。

数据中台全景图

• 包含多个核心组件，如应用平台、计算平台、数据平台、算法平台等，构成一个完整的数据生态系统。

全域数据建设难点

• 基础设施：需要强大的计算、存储和网络支持。
• 统一采集：整合多个平台的数据，确保数据的一致性和完整性。
• 数据验证：确保数据质量，避免错误和偏差。
• 业务压力：在数据建设过程中，需要兼顾业务需求和数据治理。
• 项目周期：数据建设是一个长期过程，需要持续投入和优化。

全域数据建设如何实施

• 流量体系：涵盖手机、PC、TV等多终端，实现用户行为的全面分析。
• 计算组件化：提升计算效率和灵活性，支持多种业务场景。
• 组件化优势：包括简单配置、高复用性和一键接入，简化数据开发流程。

OneData体系工具

• 数据稳定性：确保数据服务的持续可用。
• 数据验证：提升数据质量。
• 计算加工：支持多种数据处理任务。
• 规范定义：统一数据标准，提升数据管理效率。
• 数据接入：通过DQC/RMP/瓦力/通知中心/摩萨德等工具实现数据的高效接入。

OneData体系研发流程

• 包括数据接入、计算加工、数据验证、数据稳定性等多个环节，形成一个闭环的数据研发流程。

全域数据的现在及未来

• 当前数据总量已超过EB，总表数超过百万，数据中台在多个业务场景中发挥重要作用。
• 未来将继续深化数据中台建设，提升数据治理能力，拓展数据应用场景，实现更高效的数据服务。

数据资产管理

• 资产地图：可视化展示数据资产分布。
• 资产分析：分析数据资产的价值和使用情况。
• 资产管理：统一管理数据资产，提升数据使用效率。
• 资产应用：支持多种业务场景的数据应用。
• 资产运营：优化数据资产的运营策略，提升数据价值。

统一数据服务中间件（OneService）

• 以业务/自然对象+萃取标签为架构构建，实现数据的统一服务和高效利用。
• 涵盖消费者、企业、内容、商品、位置等多个数据体系，支持多种业务需求。

总结

阿里巴巴通过数据中台和全域数据体系建设，实现了数据资源的整合与高效利用，提升了业务运营效率和数据服务质量。OneData体系作为核心框架，支持多种业务场景的数据管理，数据资产管理则确保数据的持续价值实现。未来，阿里巴巴将继续深化数据中台建设，拓展数据应用场景，提升数据治理能力，以实现更高效的数据服务。