大数据与机器学习:实践方法与行业案例.1.3 应用系统-阿里云开发者社区

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大数据与机器学习:实践方法与行业案例.1.3 应用系统

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1.3 应用系统


前面已经为数据定义了三种基本形态,并认识了各种数据平台。从图1-1中还可以看到,原始数据主要是由应用系统产生的。作为数据的源头,我们有必要从数据的角度重新认识应用系统。

从数据角度看,应用系统可以分为两类:业务驱动的应用系统和数据驱动的应用系统,如图1-18所示。

 

图1-18 应用系统的分类

业务驱动的应用系统侧重于业务逻辑的处理,数据是业务逻辑运行的直接结果,它不依赖于现有数据。例如,信用卡交易系统即是一个业务驱动的应用系统,持卡人每一次刷卡消费(触发业务逻辑),都会产生交易相关的各种数据,这些交易数据的产生是一个从无到有的过程。

数据驱动的应用系统,其主要特点在于业务逻辑需要作用于基础数据,才能产生新的数据。数据驱动的应用系统一般需要与数据模型、数据标签等结合使用,这些数据模型及数据标签均基于已有的历史数据构建而成。数据模型通常作为业务逻辑的一部分,为业务逻辑提供决策支持。典型的数据驱动的应用系统如个性化推荐系统、数据营销系统等。

概括来说,业务驱动的应用系统是数据从无到有的过程,数据驱动的应用系统是数据产生数据的过程。无论是业务驱动的应用系统还是数据驱动的应用系统,其产生的数据经过数据脱敏、数据解耦后才能成为原始数据。

数据要产生价值,归根结底要体现在应用系统中。国内有很多企业在数据离线应用中做得很好,包括数据的分析、数据模型等,但这些数据在系统化、自动化的过程中产生了严重的滞后,这显然是数据向价值转换路上的一个不足。后面第三部分的内容正是着眼于将数据的离线应用推广到在线应用,将离线创建的数据模型和推荐模型系统化、自动化,从而更好地实现数据价值。

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