EB级别体量之下的高效数据赋能

在2017杭州云栖大会中，阿里巴巴数据服务和数据产品开发平台的资深技术专家姚滨晖所分享的《EB级别体量之下的高效数据赋能》主要围绕以下几个核心点进行深入分析：

1. 数据赋能背景：

   • 随着企业数字化转型加速，对数据价值的诉求蓬勃增长。这要求企业在处理大规模、多样化的数据时，能够快速响应业务需求并提供高效的数据服务。

2. 数据服务：

   • 在数据能力建设的第二阶段，重点是数据平台的构建与管理。此时，企业面临数据应用爆发式增长，需应对数据规模扩大、多样性增加以及复杂度提升等挑战。通过构建统一的数据平台，可以有效整合资源，支持业务的快速发展。

3. 数据产品开发平台：

   • 阿里巴巴面对的数据问题包括数据标准不一、质量问题频发、需求响应慢及成本资源浪费等。为解决这些问题，阿里推出了数据中台解决方案，旨在标准化数据定义、提升数据质量、加快需求响应速度，并优化成本资源利用。该平台通过一站式的服务，简化了设备接入、Web与移动开发流程，提高了开发效率。

4. 技术实践与策略：

   • 分享内容可能还涉及了如何在超大规模（EB级别）数据量下实现高效数据处理的具体技术实践，比如数据治理策略、高性能计算框架的应用、实时计算能力的集成（如Spark Streaming、Storm、Flink）以及作业调度优化等方法，以确保数据赋能的高效执行。

综上所述，姚滨晖的分享聚焦于大数据时代背景下，阿里巴巴如何构建高效的数据服务体系与产品开发平台，以应对EB级别的数据处理挑战，从而实现数据对企业业务的深度赋能。虽然直接的知识库资料未包含分享会的具体细节，但上述要点概括了分享的核心议题与方向。