
当我们还在谈概念的时候,他们已经在大数据领域赚钱了
一过完年,我整个人都是飞速的忙碌中,日程排的满满的,早上和晚上呆在办公室,然后下午约得都是满满的。我很高兴我整个人都变得生龙活虎。而让我一直处于亢奋之中的“兴奋剂”是大数据行业的发展,以及基于大数据应用的产品在不断的被创造出来。这和去年比起来,简直是行业的质变。我们已经不再谈大数据的概念,不再谈PPT上的架构和技术,更多谈的是大数据与商业应用的结合。自上周起,我们约见和拜访了很多企业,也了解到了他们产品目前的一个进度。所以借这个周末就和大家来谈谈。
数加,将大数据全产品线变成一种服务
数加平台上行业应用产品——郡县图治
我是阿里云的资深用户,说起阿里云的产品,我可以头头是道细细说来。阿里云的公有云产品非常好用,像笔者这样的技术白痴使用起来完全不费力气。我并不知道阿里云用了什么技术,只知道阿里云的ECS是云服务器,我们的网站就存在上面。而RDS是数据库,这是我们最常用的两项阿里云产品。还有云监控、云盾等产品,我们都购买了相关的服务,阿里云的客服服务得也很好,有一次凌晨3:00网站出了问题,我们打电话给了阿里云,阿里云工程师耐心的给我们解决了问题。所以,其实阿里云是阿里巴巴把云计算技术变成了一种服务,一种所有人都能接入和使用的服务。目前阿里云的客户主要有网站站长、APP独立开发者、移动互联网企业以及中小企业业主。
了解了阿里云的云计算服务,再来谈谈阿里的大数据平台“数加”。阿里云在2016年云栖大会上海峰会上宣布开放阿里巴巴十年的大数据能力,发布全球首个一站式大数据平台“数加”,并且亮相20款产品。目前我从阿里云的后台就能够开通并且使用阿里云的大数据产品。大数据开发套件方面,目前阿里云已经开放了计算引擎、数据接入、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用和行业应用等7大板块的20件产品。数加平台等于是把大数据架构中的每一项技术进行了分类装包,你需要什么大数据服务开通什么服务即可。这将会大大降低传统企业和中小企业部署大数据的成本。
在输出自身大数据能力的同时,“数加”还向有数据开发能力的团队开放,数加平台其实更像是一个“大数据技术的淘宝店”。无论你是什么样的大数据企业,只要你对大数据有需求,都可以找到相关提供技术服务的“淘宝店主”,这些店主可以帮你很好的解决大数据部署,并且价格十分合理。这让大数据部署变得更加“轻”,也更加灵活有针对性。
阿里云的数加平台一旦发展起来会非常的可怕,原因很简单,阿里云本身就聚集了大量的客户,而这些客户本身对大数据也有需求。加上阿里云在大数据方面的不断探索,数加平台承载了阿里巴巴数据加工计算能力,并且经历了上万名工程师的实战检验,我们有理由相信,数加平台未来将占领中国大数据行业的半壁江山。
百分点大数据操作系统BD-OS,让更多的人更简单的使用大数据
百分点大数据操作系统BD-OS
你造轮胎,他造发动机,那我我要做一辆汽车,是不是轮胎和发动机都要自己做呢?不是的。如果所有的事情都是我自个儿做,一方面是成本和人力需求太高,另外一方面是速度太慢。从前大家谈到大数据都要谈到Hadoop,谈到Spark。可是,对于实际应用大数据来指导业务的企业来说,其实用什么技术并不重要,重要的是大数据帮我解决了什么问题,我如何简单轻便的就部署大数据。
百分点大数据操作系统BD-OS是一款填补底层技术到数据应用之间鸿沟的紧缺性产品。好的操作系统可以保证大家更加高效的工作。它是一款基础的通用型产品,它可以将大数据技术组件和模块构成一个有机系统。同时,它可以让人们更直接更高效的使用各种各样的大数据技术来解决自己企业的问题,提高解决问题的效率。BD-OS更像是iPhone的iTunes,它有私有云和公有云等多种模式,有着丰富的第三方应用和应用市场。它更大程度上是降低了企业使用大数据的门槛,让企业可以更专心的去做自己的业务。它更更明白中国企业对大数据的诉求。它是一款自主可控的产品,安全性和兼容性都处理得非常好,而且更符合中国人的业务需求和操作习惯。
据悉,目前国家广电总局、王府井百货、宁波银行、速8酒店等企业都用BD-OS在部署自己的大数据架构。未来我们也会关注来自这些企业对BD-OS的使用反馈情况。我很高兴自己亲自去了解了这款产品,并且看了它的演示和DOME,同时,也要为中国创新技术点赞。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10