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飛天大數據平臺

飛天大數據平臺是阿里巴巴10年大數據建設最佳實踐的結晶
每天有數萬名數據和算法工程師正在使用飛天大數據平臺,承載了阿里巴巴99%的數據業務構建
同時廣泛應用于城市大腦、數字政府、電力、金融、新零售、智能制造、智慧農業等各個領域的大數據建設
大數據&AI的16種可能,2020天潤智力客戶最佳實踐合集下載

飛天大數據平臺優勢
應用廣泛的最佳實踐
飛天大數據平臺不僅僅在阿里巴巴集團內部經歷雙11等世界級的業務場景實踐,更深入到行業之中,深度參與各個領域的大數據建設,形成豐富的最佳實踐。
易用齊全的產品體系
從豐富多樣的大數據計算引擎,到高效易用的大數據研發平臺。飛天大數據平臺擁有非常齊全的產品體系,滿足各種業務場景下對大數據多方面的需求。
極致的性能與成本
飛天大數據平臺刷新多項世界紀錄,向世界展示中國能力,被稱為新一代的“大國重器”。同時對存儲與計算進行極致優化,打破性能與成本的線性關系。
AI加持的雙生系統
大數據與AI是雙生系統,AI加持的飛天大數據平臺與大數據加持的飛天AI平臺,共同構建基于數據、算力、算法的AI落地場景閉環,讓數據更加智能,讓商業更有價值。
飛天大數據平臺產品
MaxCompute大數據計算服務
MaxCompute(原ODPS)是一項大數據計算服務,它能提供快速、完全托管的PB級數據倉庫解決方案,使您可以經濟并高效的分析處理海量數據。
了解更多
DataWorks全域智能大數據平臺
DataWorks是一個提供了大數據OS能力、并以all in one box的方式提供專業高效、安全可靠的一站式大數據智能云研發平臺。 同時能滿足用戶對數據治理、質量管理需求,賦予用戶對外提供數據服務的能力。
了解更多
E-MapReduce
天潤智力 E-MapReduce (EMR) 是構建在阿里云云服務器 ECS 上的開源 Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink 生態大數據 PaaS 產品。提供用戶在云上使用開源技術建設數據倉庫、離線批處理、在線流式處理、即時查詢、機器學習等場景下的大數據解決方案。
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Elasticsearch
提供100%兼容開源Elasticsearch的功能,以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商業功能,致力于數據分析、數據搜索等場景服務。與開源社區背后商業公司Elastic戰略合作,為客戶提供企業級權限管控、安全監控告警、自動報表生成等場景服務。
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Realtime Compute實時計算
實時計算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是天潤智力提供的基于 Apache Flink 構建的企業級大數據計算平臺。在 PB 級別的數據集上可以支持亞秒級別的處理延時,賦能用戶標準實時數據處理流程和行業解決方案;支持 Datastream API 作業開發,提供了批流統一的 Flink SQL,簡化 BI 場景下的開發;可與用戶已使用的大數據組件無縫對接,更多增值特性助力企業實時化轉型。
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Hologres交互式分析
交互式分析(Hologres)是一款兼容PostgreSQL協議的實時交互式分析產品。交互式分析與大數據生態無縫打通,支持對PB級數據進行高并發、低延時的分析處理,讓您輕松而經濟地使用現有BI工具對數據進行多維分析透視和業務探索。
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Graph Compute圖計算服務
計算服務(Graph Compute)是新一代一站式圖數據管理和分析平臺,支持圖數據建模、導入和修改、支持Apache TinkerPop標準Gremlin語言進行圖查詢,并支持常見圖分析算法,具有數據加載快、規?蓴U展、查詢延時低(毫秒級)和離在線混合引擎與共享存儲等優勢,可幫助您輕松構建海量關系數據的圖應用服務
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AI Recommendation智能推薦
AIRec智能推薦基于阿里巴巴領先的大數據和人工智能技術,結合在電商、內容、新聞、視頻直播和社交等多個行業領域的積累,為全球企業及開發者提供個性化推薦服務。
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OpenSearch開放搜索
開放搜索(OpenSearch)是阿里巴巴自主研發的大規模分布式搜索引擎平臺,其核心引擎HA3(問天3)系統為包括淘寶、天貓在內的阿里集團核心業務提供搜索服務支持。通過集成智能查詢語義理解、機器學習排序算法等能力,旨在為企業提供高搜索質量的一站式內容智能搜索服務。
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PAI機器學習平臺
天潤智力機器學習平臺PAI(Platform of Artificial Intelligence),為傳統機器學習和深度學習提供了從數據處理、模型訓練、服務部署到預測的一站式服務。
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Databricks 數據洞察
Databricks數據洞察是基于Apache Spark的全托管數據分析平臺。引擎采用商業版Databricks Runtime,在計算層面提供了高效、穩定的保障;與天潤智力產品集成互通,提供數據安全、動態擴容、監控告警等企業級特性。無論是數據分析師、數據開發工程師還是數據科學家,均可以通過Databricks數據洞察分析平臺,實現協同合作和數據共享。滿足用戶在大數據下對數據湖分析、實時數倉、離線數倉、BI數據分析、AI機器學習等場景需求。如果您使用的子賬號登錄,請聯系主賬號并申請公測資格。https://page.aliyun.com/form/act377897354/index.htm
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數據湖構建 Data Lake Formation
數據湖是一個集中式存儲庫,可存儲任意規模結構化和非結構化數據,支持大數據和AI計算。數據湖構建服務(Data Lake Formation,DLF)作為云原生數據湖架構核心組成部分,幫助用戶簡單快速地構建云原生數據湖解決方案。數據湖構建提供湖上元數據統一管理、企業級權限控制,并無縫對接多種計算引擎,打破數據孤島,洞察業務價值。
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產品介紹

Aleiye是企業交付式大數據開放平臺。采用獨立部署的方式安裝在企業內部,同時,能夠使用多種接入手段將企業內部所有結構化和非結構化數據進行整合,為企業在運維、研發、產品、運營、等多個部門及管理層提供統一的檢索、分析和挖掘的服務。同時,通過接口可實現二次開發,以滿足業務深入定制需求,讓企業數據應用一目了然。

數據整合
通過API、協議、采集器、文件上傳、
FTP、SNMP等方式接入全平臺數據并整合
搜索引擎技術
利用Index、HDFS、MongoDB等獨特的
資料存儲方式,快速找出你的資料
數據關聯
根據條件規則,快速找出互相關聯的數據,
生成關聯分析、 統計和報表
數據挖掘技術
利用優秀的數學運算能力和數學模型,
將搜索出的數據做深層次的數據挖掘
高擴容
分布式架構,通過增加設備數量,
能可靠地存儲和處理PB數據。
低成本
通過普通機器組成的服務器群來分發以及處理數據。
這些服務器群甚至可達數千個節點。
高效率
通過并行處理和內存運算方式,處理非常的
快速。單臺服務器即能每秒處理20萬事件。
高可靠
自動地維護數據的多份復制,并且在任務
失敗后能自動地重新部署計算任務。
高兼容
通過強大的采集系統,能兼容任意格式的結構化和
非結構化數據。兼容SAAS版本和本地版本。
高智能
通過智能策略庫和關聯模型,及外在專家庫、
數據庫接口,智能化處理事件。
  • 中國人民解放軍

減少流失,促進轉化

了解用戶在漏斗每一步的轉化情況,并知道哪些用戶
在哪些環節發生了流失,以針對性的優化,提高轉化率。

真正理解你的用戶

你的用戶到底是些什么樣的人?他們究竟在如何使用
你的產品?
現在,你不僅可以看到各個用戶群的群體畫像,還可
以了解到每一個用戶的每一個行為。

提升留存

諸葛io可以告訴你,你的每一次試錯、改進,對用戶
留存所產生的影響,并幫你找到發生什么行為的用戶
更容易留存下來。

新增數量?你更應該關
注新增質量

十個垃圾用戶不如一個有效用戶。
對比各個渠道、活動所帶來新用戶的后續轉化、留存情況,
以有效地衡量新增質量。

獲取一個新用戶,不如
喚回一個老用戶

用戶在初次使用后第三天流失率最高?
沒關系,你可以針對這部分用戶定向推送消息,以盡可能
多的喚回他們。

不單是工具,更多的是
服務

除了簡單易用的工具,諸葛io還很樂意為客戶提供更多以
數據為基礎的服務,幫助用戶通過數據實現增長。
在諸葛io工作的數位擁有豐富Growth Hacking經驗的分析
師們,讓我們堅信我們能做到這一點。

2,000+

應用

2.6億+

終端覆蓋

110億+

用戶行為記錄

大數據動向

網購評論是真是假?文本挖掘告訴你

數控小V   2017-01-07   干貨教程

剛剛過去的雙11、雙12網絡購物節中,無數網友在各個電商網站的促銷大旗下開啟了買買買模式。不過,當你在網上選購商品時,同類的商品成千上萬,哪些因素會影響你選購某件商品呢?商品評論一定...

數據挖掘系列篇(2):會員分析

數控小V   2017-01-07   數據挖掘

作者:宿痕 說到數據挖掘,就不得不說到會員分析。老生常談的問題,包括會員分級、用戶畫像、會員個性化營銷、會員價值挖掘等等。而現在圍繞會員的運營模式也在發生著變化,從過去做產品,到...

譯|5個頂級的圖形可視化工具

Optimus Prime   2017-01-07   數據可視化

數據可視化就是將數據按照視覺格式,如圖形,表格或地圖展示數據的過程。這種方法通常被用來從一個數據快照中獲取更多的信息,而其他的方法可能需要通過成堆的電子表格和大量的報告來進行儲...

大數據與個人信貸不良資產管理

莫扎特   2017-01-07   大數據應用

第六屆(2015)華南信用管理論壇為了激發、引導、凝聚社會各界對社會信用體系建設的關注和研究,圍繞主題開展了征文活動。由百融金服副總裁王立新等人撰寫的《大數據與個人信貸不良資產管理》...

Evariant:九張圖讀懂大數據醫療

小六子   2017-01-06   大數據醫療

人們都想選擇個性化的健康醫療,為了實現這個目標,我們必須讓大數據參與到破譯和分析個人的所思、所需中。除了作為一個行業的流行語以外,大數據可以為醫療保健工作者和消費者帶來怎樣的成...

因職業角色而異的十大數據科學技能

小六子   2017-01-06   數據科學家

數據科學的實踐需要三個一般領域的技能:商業洞察、計算機技術/編程和統計學/數學。與詢問對象有關,具體的重要技能集合總是在變化。Dave Holts描述了得到數據科學家工作所需要的技能,Ferr...

3000字概括《大數據時代》

LinkinPark   2017-01-06   評論

摘要:近期有些起伏,這種情況最適合回歸書本,尋找一些你內心認同的東西。這幾天花了點時間重溫《大數據時代》,整理、總結出了精華的東西,分享給大家。 大數據引起了變革當今社會所獨有...

你確定你真的懂用戶畫像?

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

  什么是用戶畫像?在互聯網逐漸步入大數據時代后,不可避免的給企業及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過于,消費者的一切行為在企業面前似乎都將是“可視化”的。隨...

數據挖掘系列篇(1):總結職業

莫扎特   2017-01-06   數據挖掘

作者:宿痕 今天下半年計劃把數據分析、數據挖掘、機器學習這些東西都擼一把,很可能以后就沒有時間再來擼了。希望各位也能互相監督,看看今年過年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。還...

數據模型需要多少訓練數據?

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

毫無疑問機器學習是大數據分析不可或缺的一部分,在使用機器學習技術的時候工程師除了要選擇合適的算法之外還需要選擇合適的樣本數據。那么工程師到底應該選擇哪些樣本數據、選擇多少樣本數...

【接地氣】01 數據報表的顏色怎么配

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

作者:璞石 璞石PPT助手 【接地氣】教程第1期導讀:談到配色,可能我會在后面的【璞石問】教程中詳細說說,那必定又是一篇長篇大論,可對于大多數職場白領來說,掌握配色不需要那么復雜,也...

游戲價值和數據分析新思路

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

作者:打不死的小強 本文為昆侖游戲內部對于游戲價值和數據分析的思路。 三種基本行為的定義1、注入,所有的增加游戲生命的行為,游戲生命是游戲對于玩家的精神價值。2、支取,用游戲生命...

什么是機器學習:一次權威定義之旅

莫扎特   2017-01-06   機器學習

在這篇文章中,我想要解決一個很簡單的問題:機器學習是什么? 你可能對機器學習感興趣或者稍稍了解。如果有一天你和朋友或同事聊起機器學習,那么一些人可能會問你“機器學習是什么”。那么,...

數據,才是機器學習中唯一重要的東西

小六子   2017-01-06   全球視野

機器學習領域目前的流行趨勢是免費提供軟件等產品?萍脊疽恢碧岢㈤_源社區,并且非常樂意將其部分代碼開源。然而,在過去的一年(2015年)中,機器學習領域的大佬們卻將自己完整的代...

【R】異常值檢測

雪姬   2017-01-05   干貨教程

原文作者:Pablo C. 引言受Netfix帖子的啟發,我決定寫一篇如何利用R語言實現該異常值檢驗的博文。 有好幾個非常棒的軟件包可以實現這個功能,本文所采用的是AnomalyDetection包。 你可以從...

大數據分析技術生態圈一覽

雪姬   2017-01-05   大數據動向

大數據領域讓人暈頭轉向。為了幫助你,我們決定制作這份廠商圖標和目錄。它并不是全面列出了這個領域的每家廠商,而是深入探討大數據分析技術領域。我們希望這份資料新穎、實用。 這...

如何利用大數據尋找商業進化中的支點——積木盒子副總裁張良貴

數控小V   2017-01-05   大數據應用

引言:國內領先的P2P網貸平臺積木盒子于2013年8月正式上線,2015年2月交易額突破50億元,4月完成C輪融資共8400萬美元。為什么積木盒子能在不到兩年內獲得驕人成績?在永洪科技·2015年度用戶大...

Mesos和YARN的區別以及它們如何協同工作

數控小V   2017-01-05   Hadoop

Hadoop 2.0之后把對集群資源的管理從MapReduce v1的JobTracker中提取出來,在YARN中進行了實現。雖然YARN支持了多種不同的計算框架,但依舊沒有很好的解決集群資源的彈性伸縮問題。本文介紹...

如何從零構建實時的個性化推薦系統?

數控小V   2017-01-05   大數據應用

作者:Jon Natkins 現在網上到處都有推薦。亞馬遜等主流電子商務網站根據它們的頁面屬性以各種形式向用戶推薦產品。Mint.com之類的財務規劃網站為用戶提供很多建議,比如向用戶推薦他們可能...

知識貼:深度學習的起源、核心思想、動機和結構

莫扎特   2017-01-05   深度學習

深度學習的起源 深度學習(Deep Learning)是機器學習中一個非常接近AI的領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。深度學習屬于無監督學習。 深度學習的概念源于人工神經網...

Kylin 大數據時代的OLAP利器

莫扎特   2017-01-05   大數據技術

1. Olap簡介 Olap的歷史與基本概念 Olap全稱為在線聯機分析應用,是一種對于多維數據分析查詢的解決方案。 典型的Olap應用場景包括銷售、市場、管理等商務報表,預算決算,經...

什么數據庫最適合數據分析師?

LinkinPark   2017-01-04   數據庫

數據分析師都想使用數據庫作為數據倉庫處理并操作數據,那么哪一款數據庫最合適分析師呢?雖然網上已經有很多對各種數據庫進行比較的文章,但其著眼點一般都是架構、成本、可伸縮性和性能,...

為什么越來越多的公司在使用Spark Streaming

LinkinPark   2017-01-04   Spark

Databricks最近對1400多家Spark用戶進行了一次調查,結果顯示這些用戶對Spark Streaming的使用率與2014年相比增長了56%,另外,有48%的受訪者將Spark Streaming標記為最常用的Spark組件。在S...

豆瓣還是朋友圈:大數據、新方法和日常問

數控小V   2017-01-04   干貨教程

作者:輟耕錄如果讓我們決定是否去看一部電影,有兩種辦法來做決策:我們可以上豆瓣了解這部電影質量如何,專家的評價怎么樣;也可以在朋友圈瀏覽一下,看看身邊有多少人去看了這部電影。實...

【權利的游戲】劇透新玩法:情理之中?意料之外

數控小V   2017-01-04   干貨教程

你是熱劇《權力的游戲》的鐵粉兒?或者是文本分析的死忠擁護者?如果你的答案是‘是’或者‘兩者都是’,那么下面的內容將是專屬于你的私人訂制。 守夜囧至今生死成謎,最新海報上的守夜囧泣血畫面...

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