
“双11”狂欢背后:大数据之战硝烟四起
从9月起,天天快递西城月坛分公司经理卫宏淼就开始招兵买马,人手、车辆数已增加了一倍;远在河北省清河县的淘宝卖家“鄂尔多斯系列88”和几家当地卖家抱团取暖;家有小孩的北京职员刘倩10日已将3000多元的母婴用品拣进了购物车……所有人都在静待一年一度的“双11”。
这不仅是一场全球消费者的狂欢。
“整个‘双11’,你看到的一切,几乎都是由算法决定的。”阿里巴巴“双11”技术总指挥刘振飞表示:“‘双11’是无数个‘0和1’、成千上万套算法的叠加,是一场机器和数学公式主导的全球购物狂欢。”
智能“数据红娘”:秒杀现实中的导购
越来越多的买家会有这种感觉,网购不用再搜来搜去,网站越来越智能,弹出的页面刚好端出的都是自己喜欢的“菜”。
有人打了形象的比方,算法就像拥有超能力的“数据红娘”,不断检视一切点击、购买行为和所有商品的销量、库存状态,不断进行“谁更喜欢哪个商品”这样的运算。
加入大数据激战的不仅仅有淘宝,今年“双11”,“京东大脑计划”曝光。
京东集团研发部研发总监杨光信这样总结,计划旨在进一步提升京东在机器学习、数据挖掘、高性能计算、实时计算等方面的技术实力,实现京东大数据价值的充分发挥。“如果谈到数据处理和思考的速度,‘京东大脑’可以秒杀任何现实中的导购和服务”。
具体来说,京东可以为用户及其所在的小区进行画像。
以北京大学、上地及望京图书品类之间的对比为例,北京大学的图书偏好与北大的优势学科物理、法律及文科相符;上地周围有很多计算机互联网行业从业人员工作居住,所以图书偏好多与计算机相关;望京地区聚集了相对多的通讯企业及追求生活质量的高消费人群,对社科类与通讯类图书的偏好也反映了这一点。
今年“双11”,淘宝、天猫、支付宝、菜鸟等大数据处理工作,都由阿里云自主研发的大数据处理平台ODPS完成。
通过ODPS的大数据和实时计算能力,淘宝、天猫正在进行这样的尝试:让商家可根据消费者的实时位置推荐商品,比如在外地游客逛西湖时,推荐一些杭州特产。
异地多活:给千里外的飞机换引擎
一下子涌进上千万买家,如何保证系统安全可靠是关键。大数据时代,数据中心的异地容灾变得非常重要。
去年“双11”,阿里巴巴在全球首创交易系统“异地双活”,今年则有了更大突破:在支付宝这样高度复杂与严谨的金融系统中,实现1000公里以上的“异地多活”能力。
相关人士透露,“异地多活”已经超越了两地三中心等传统灾备概念,可实现多地数据中心像一个数据中心一样工作,即使某一处数据中心出现故障,“双11”在线业务仍能快速恢复正常运转。
“数据中心的切换,要在用户毫无感知的情况下进行,这好比为正在飞行的波音747飞机更换引擎,不仅不能影响飞行,飞机上的乘客也不能有感觉。”刘振飞说,目前阿里巴巴支撑“双11”的多地数据中心间最远距离已超过1000公里,这意味着其具备了在全国任意节点部署系统的能力。
公开资料显示,全球能够做到异地多活技术的只有少数几家互联网巨头,但其搜索、社交场景对数据同步性的要求,远不如交易、支付场景苛刻。
“如果你账户里的钱无缘无故地多一个0或少一个0,后果都很严重。”刘振飞举例说。
此外,传统模式下,商家做促销时要进行服务器扩容,应对完促销节点后业务量回落,服务器又会闲置无用,造成了很大浪费。
今年,阿里云将继续通过搭建在阿里云平台上的聚石塔,向商家输送充足的计算能力,今年预计将处理99%以上的“双11”订单,可支持单个天猫商家日处理订单超过400万单。
在国内强劲消费拉动下,跨境贸易电子商务商品成为新宠。
面对巨大的货物量,消费者不禁会担忧,自己当天拍下的商品是否会来不及发货?是否会堵在海关?有了去年“双11”的首战经验,加上今年新开发的通关系统,杭州海关将“机器换人”的理念贯穿到整个跨境电商业务,对商品实施全程无纸化通关验放、X光机快速过机等操作。
一下子涌进来几千万人来购物, 这种真实的商业场景全世界一年只有一次。面对来势汹汹的“双11”,一位电商管理层在接受记者采访时表示,算法不是为了“炫技”,而是要实现打造“比买家自己更了解自己”的电商平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08