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干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系
阿里数据 | 2017-10-23
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<div class="article-text"> <p> 本文内容编辑自<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e9%98%bf%e9%87%8c" target="_blank">阿里</a>巴巴数据技术及产品部资深技术专家 姚滨晖在“2017云栖大会·阿里大数据分论坛”上的演讲。 </p> <p> 总体来看,阿里巴巴的生态可以分为六个业务板块:电商、物流、健康、文娱、金融,以及云计算。阿里巴巴通过这些业务,服务了数亿用户,上千万的小微企业,以及上千万的商家。伴随着我们的业务服务,同时截止目前,我们已经沉淀的数据量高达E B级规模。 </p> <p> 通过全域数据体系,我们建设、融合、链接了这些来自不同业态的数据。下面这张图,勾勒了阿里巴巴大数据体系。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/211da120d3f64327bf49d92963d35bec.png" /> </p> <p> 从下往上看,最底层的是全域数据,第二层是基础数据建设,它包括了人工智能的一些算法。在基础数据建设的上面分别是各种数据服务和数据<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e4%ba%a7%e5%93%81%e5%bc%80%e5%8f%91" target="_blank">产品开发</a>平台。 </p> <p> 从图中我们也可以发现,我们的数据产品和服务,实际上是通过各类不同的<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af" target="_blank">应用场景</a>来达到服务阿里小二、阿里商家、消费者、合作伙伴的目的。 </p> <p> 所以,数据服务和数据产品开发平台,它与应用场景是强相关,直接连接,他们的主要作用是把底层建设完的数据、算法,生产成可以直接赋能业务和用户的应用。 </p> <p> <span style="font-size:18px;"><strong>part1 、</strong></span><span style="font-size:18px;"><strong>数据服务和数据产品开发平台的关系</strong></span> </p> <p> 数据服务和数据产品开发平台的关系就像齿轮一样,它们是相互依存的一个整体。 </p> <p> <strong>为什么这么说?</strong> </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">从业务角度来看:业务使用数据有两个最核心的场景:</span></strong> </p> <p> 业务本身需要数据。这时候,业务会通过数据服务来直接获取数据,这是第一个场景。 </p> <p> 业务中的运营、分析师,他们需要使用数据来更好地提升数据赋能的效能, </p> <p> 这时候,这些运营和分析师,就会通过相应的数据产品,来使用数据。所以,这就是数据产品开发平台承担的主要职责。 </p> <p> 所以通过这两个核心的数据赋能业务的场景,我们可以发现数据服务和数据产品开发平台,之间相关依存的关系。 </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">从优势角度来看:将数据服务好和数据产品开发平台组合起来,它们可以体现三个优势: </span></strong> </p> <p> 1、通过这样的一个组合,能够打破在业务之间的数据壁垒,这里要强调的是它们打破的不是在底层的数据壁垒,而是打破在业务之间的数据壁垒,因为6大业务板块,所产生的数据形态、含义、结构都有很大差异。在底层完成了整个数据打通之后,打破壁垒就是为了在业务层上,让数据在各个业务间像水一样来流通。 </p> <p> 2、满足灵活多变的数据需求。 </p> <p> 3、全域流通和按需自助实现。这个组合可以实现所有用户可以去按需自助来完成,而不需要专业开发、产品来介入。 </p> <p> <span style="font-size:18px;"><strong>Part2、</strong></span><span style="font-size:18px;"><strong>数据服务介绍</strong></span> </p> <p> <strong>数据服务主要由四个核心能力组成:</strong> </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">首先,基础数据服务,</span></strong>它主要是提供基础数据能力,实现上万数据指标跨域获取; </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">其次,标签画像服务,</span></strong>通过这个服务,可以给用户提供上百个标签刻画; </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">第三是人群透视服务,</span></strong>这个服务其实是在标签智商最的提炼,在营销场景中,可以通过接入这个服务,来实现人群的圈选等; </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">第四、</span></strong>除了上述三种服务之外,<strong><span style="color:#337fe5;">还有算法模型服务,</span></strong>通过一键服务化的方式,把算法能力通过服务透出。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/ecd84fffd21b4a4094975d1d43109c7f.png" /> </p> <p> 上图展示了数据服务的架构。 </p> <p> 从上往下看,portal是一个门户,通过它可以发现,整个阿里巴巴公共层,有多少基础的指标可以去获取,并且这些指标现在已经被哪些业务部门通过什么样的方式来获取。 </p> <p> 用户只需要按照同样的方式,就能够获取到对应的数据,极大缩短用户发现数据、获取数据以及使用数据的路径。 </p> <p> 中间这层是DSL,通过DSL我们把用户获取数据的标准和规范进行了统一,整个DSL之下有一些大的核心能力。QueryEngine实现所有跟查询相关的能力输出; PushEngine提供实时数据推送的能力;DAG可视化,可配置编排业务逻辑。Algorithm Engine输出算法和人工智能的能力。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/1e6faabe95ac48cf97ba9f090958cf48.png" /> </p> <p> DSL&DAG实例 </p> <p> 现在,我们的<strong>数据服务的主要有三大应用场景:</strong> </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">第一个是阿里集团内部,诸如搜索、推荐、营销等场景;</span></strong> </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">第二就是数据大屏,大家在双11看到酷炫大屏,它其实就是通过数据服务来实现的;</span></strong> </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">第三就是商业化数据产品,被商家熟知的生意参谋,它所展示的数据也是通过数据服务来实现的。</span></strong> </p> <p> <span style="font-size:18px;"><strong>Part3、</strong></span><span style="font-size:18px;"><strong>数据产品开发平台介绍</strong></span> </p> <p> 我们构建数据产品开发平台最核心的目的就是,让非专业的开发人员,也可以根据自己的需求,来搭建数据产品,从而实现自己使用数据的目的。 </p> <p> 那么<strong>数据产品开发平台,它主要对外提供了四个能力。</strong> </p> <p> 1、用户可以完成数据分析; </p> <p> 2、用户可以去自助实现报表配置; </p> <p> 3、非开发人员可以利用它去实现产品配置; </p> <p> 4、开发人员可以通过它,开发一些更加复杂、更加个性化、更加定制化的一些数据产品。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/ae31aa643b86442ea3c45a18653f7bee.png" /> </p> <p> 具体来看数据产品开发平台的架构,整个架构的核心能力依然由两个部分组成。应用端和服务端。 </p> <p> 在应用和服务中间是DSL,所有的应用和服务,最终都会按照DSL标准来配置。通过数据产品开发平台构建完成的应用和服务,并不是一个独立运行的实体,它实际上是一个配置,渲染引擎、执行引擎等可以加载和运行这个配置;通过构建引擎生成一个配置,来实现不同国家、不同机房、不同终端都能运行的目的。 </p> <p> <strong>事实上,整个数据产品开发平台的构建思路主要由两个核心点:</strong> </p> <p> 什么是变的以及什么是不变的。 </p> <p> 其实我们只要能够对数据使用过程分析、分解出变和不变这两个要素,就能够比较快速地解决问题。 </p> <p> <strong><span style="color:#337fe5;">举个例子。</span></strong> </p> <p> 对于一个应用,我们怎么来分解变和不变两个要素。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/9b419a762b2740599857f3d6b94110d0.png" /> </p> <p> 应用的布局、样式、分析思路……这些都是不变的;但应用中的组件,可以是一个图表、可以是功能区域,也可以是一个不可见的逻辑……这些是变化的。 </p> <p> 继续分析一个组件:组件的类型、属性是不变的;但是每个组件它所能够表达的数据,是可以变化的;同理推导数据:对于一个数据来讲,格式是、权限是不变的;但是数据是从哪个服务能够获取到数据,这个是可以变化的。 </p> <p> 最后到服务这一层,服务里面有两部分组成:通过SQL获取的原始数据和业务逻辑;通过业务逻辑对原始数据的加工和编排,最后以服务化的方式,把数据开放给上层应用。 </p> <p> 了解思路之后,我们再来看一下整个平台的构建过程,它们分别是在应用端和在服务端的构建引擎。 </p> <p> 对于应用端的构建引擎,需要注意的是非开发人员,通过构建引擎,只需要输入四个要素——样式、布局、组件以及分析思路,就能构建出一个基于DSL描述的一个应用;同理,在服务端也是一样的,非开发人员通过输入SQL,和一些业务逻辑的实现,就能够生成一个基于DSL描述的服务。在应用层,上述的服务是可以实现PC、无线和大屏的跨端。 </p> <p> <strong>在使用过程中,下图是一个使用过程的示意:就是通过两个引擎:</strong>渲染引擎和执行引擎。 </p> <p> 它们都会去加载DSL描述的应用和服务,然后进行交互来完成整个这个产品的实现。 </p> <p> <img title="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" alt="干货PPT丨阿里数据服务产品开发及大数据体系" src="http://img.zishu010.com/ArticleImage/2017/10/bfe78cb900c04724a080d246be329ac2.png" /> </p> <p> <strong>目前,数据产品开发平台在阿里的应用对象主要是四块:</strong> </p> <p> 首先,是业务运营,在日常运营中,运营人员可以通过这个平台去自助的去生成所需要的产品; </p> <p> 第二块,是决策分析,分析师会帮助行业来进行业务分析指导,他们会通过整个平台来使用和开发自己的数据分析产品,完成决策分析; </p> <p> 第三,后端营销其实也可以通过它来搭建产品; </p> <p> 最后就是刚才提到的——生意参谋,这是通过这个平台开发商业应用产品,目前已经累积服务了2千万商家。 </p> <p> <span style="color:#999999;">转载请注明来源。</span> </p> </div>
【
摘自:阿里数据
作者:姚滨晖
编辑: MAI阿幂
】
本文来自 “阿里数据” ,并经 紫数 编辑。如需转载,请注明来源、作者及出处:http://www.zishu010.com/z/newdetail/9762302.html
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【关键词】
阿里
数据服务体系
产品开发
应用场景
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