开放下载!《阿里巴巴大数据及AI实战》深度解析典型场景大数据实践

简介: 深度剖析淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业大数据实战场景,2020不容错过的企业大数据实战手册。

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《阿里巴巴大数据及AI实战》>>>

2020年我们如果问企业IT最大的趋势是什么,我觉得云计算必然会排在前列。今天,上云是IT基础设施继续向企业提供能力升级的必然趋势,通过稳定、快捷、高性能和高弹性的底座,帮助企业迅速实现已有业务的数字化,以及推动现有数字信息的业务价值。

IT的基础设施上云只是一个开始。云的最大价值,用一句话来说,就是”数据让应用智能化“。从阿里巴巴经济体的角度来说,未来数据智能技术发展的两大方向,一是实时化的大数据能力,二是人工智能技术。云时代的数据智能,可以真正处理海量的数据,可以真正实时地进行数据的分析,也可以真正把人工智能和大数据完美结合,提炼数据的内在规律。

在阿里云提供的统一技术平台上,阿里巴巴的各个业务部门沉淀了很多优秀的方法论。我们非常高兴用这一本实践手册作为给开发者社区和企业用户的献礼。通过这些最佳实践的分享,我们希望能够和企业,和开发者一起探索,进一步推动数据智能领域的创新和落地。

                                     --阿里云智能计算平台事业部总裁 贾扬清


阿里经济体大数据及AI典型场景最佳实践全揭秘。2019不容错过的大数据实战手册——《阿里巴巴大数据及AI实战》现在可以免费下载阅读啦!

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本书深度剖析淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业大数据实战场景,每篇文章聚焦一个典型场景大数据实践进行详细讲解,帮助企业和开发者全景了解大数据。

目录
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1.解密淘宝推荐实战,打造 “比你还懂你” 的个性化APP
如今,推荐系统已经成为各大电商平台的重要流量入口,谁才能够做到比用户更懂用户,谁占据了新零售时代的主动权。手机淘宝的推荐更是淘宝最大的流量入口和最大的成交渠道之一,其背后是最为复杂的业务形态和最复杂的场景技术,那么究竟如何打造手淘背后的推荐系统呢?本次首席技术官大数据专享会上,阿里巴巴搜索推荐事业部资深算法专家欧文武(三桐)为大家解密了淘宝的推荐实战。

2.优酷背后的大数据秘密
分享优酷从Hadoop迁移到阿里云MaxCompute后对业务及平台的价值。

3.阿里集团风控大脑关于大数据应用的探索与实践
2019年双11阿里风控保护了约388亿消费者的操作行为,同时挡住了约22亿次恶意攻击。在首席技术官大数据专享会,阿里巴巴新零售技术事业群高级数据技术专家丁明峰为大家介绍了阿里风控大脑关于大数据应用的探索与实践,即风控领域如何应用大数据来构建风控体系?并详细介绍风控架构以及链路。

4.可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系——友盟云数据中台产品实践
对于所有企业来说,数据决定了基于算力、算法等能做出哪些场景和应用。在本次首席技术官大数据专享会上,友盟+首席产品官林鸣晖围绕业务数据化,数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系进行分享,基于智能数据采集(U-SDC),用户数据平台(U-CDP),数据开放平台(U-DOP)探讨如何建立企业的数据银行。

5.MaxCompute在高德大数据上的应用
2019年1月18日,由阿里巴巴 MaxCompute 开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,高德数据技术专家苗翌辰为大家分享了高德如何应用MaxCompute来管理数据架构,开发易用、高效以及弹性的高德应用,为用户提供更优质的出行服务。

6.MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用
大数据计算服务(MaxCompute)是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案,目前已在阿里巴巴内部得到大规模应用。来自阿里妈妈基础平台大规模数据处理技术专家向大家分享了MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用经验。首先介绍了广告数据流,分析了MaxCompute 是如何解决广告的问题;然后通过阿里妈妈内部的应用经典场景来介绍其如何使用MaxCompute;最后介绍了MaxCompute提供的高级配套能力以及在计算和存储方面的优化。

7.实时计算助力1688打造「实时挑货」系统
内容是一个电商app不可或缺的组成部分。越来越多的人会使用碎片时间浏览手机app的内容,包含导购的帖子、短视频、直播等。1688挑货业务,打造了基于买家和商家之间老买卖关系的内容场。让商家通过内容维系老客户,挖掘新客户。让买家能第一时间获取到关注商家的上新、优惠、直播等信息,为自己的采购等决策提供帮助。

8.实时计算在「阿里影业实时报表业务」技术解读
影业实时报表开始做法也是按照传统型报表做法一样,直接从阿里云rds写sql查询,随着数据量越来越大,这种做法已经没有办法满足业务扩张,带来的问题响应时间变慢,吞吐量低,我们急需要一种技术方案能满足未来2-3年随着影院增加,数据增长,而报表功能还能很好的满足客户需求技术方案。


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本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
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