Distributed Computing with Spark for Actionable Business Insights!

Stephan Kessler在SPARK SUMMIT 2017上的分享《Distributed Computing with Spark for Actionable Business Insights!》确实是一个非常有价值的话题，它聚焦于如何利用Apache Spark这一强大的分布式计算框架来挖掘数据中的高价值信息，进而转化为可操作的商业洞察。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品和大数据处理的知识体系，为你概述如何结合阿里云服务实现类似的目标。

1. 阿里云MaxCompute（原名ODPS）: MaxCompute是阿里云提供的一个大规模数据仓库解决方案，非常适合进行大数据的存储和处理。它与Spark兼容，允许用户使用Spark SQL、Spark RDD等接口进行数据分析，从而实现高效的数据处理和分析，为业务提供洞察。

2. 阿里云EMR（Elastic MapReduce）: EMR服务提供了基于Hadoop和Spark的完全托管式集群环境，用户无需关注集群搭建和运维，即可快速部署并运行Spark作业。通过EMR，企业能够轻松地从海量数据中提取有价值的信息，支持复杂的数据处理任务，如机器学习模型训练、实时流处理等。

3. DataWorks: 这是阿里云的一站式大数据开发和管理平台，集成了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等功能。用户可以在DataWorks上编写Spark作业，调度任务，并且与MaxCompute、EMR等服务无缝集成，实现从数据采集到洞察生成的全链路自动化。

4. Quick BI: 在获取到有价值的业务洞察后，Quick BI可以帮助企业将这些数据可视化，制作成报表和仪表板，使得决策者能够直观理解数据背后的故事，促进数据驱动的决策制定。

5. PAI（Platform of Artificial Intelligence）: 对于需要更深入数据分析和机器学习的应用场景，阿里云的PAI平台提供了丰富的算法库和模型训练能力，支持基于Spark MLlib的机器学习任务，帮助企业构建预测模型，进一步提升数据的价值。

综上所述，阿里云提供了一整套完善的大数据处理和分析服务，不仅覆盖了从数据存储、处理到可视化的全过程，还支持与Apache Spark等开源技术的深度整合，助力企业有效利用数据，获得高价值的业务洞察。