蚂蚁金服数据分析平台：演进历程与关键应用

本资源主要讨论的是蚂蚁金服的数据分析平台及其演进历程，以及在实际应用中的关键组件和技术。首先，演讲者杨军来自蚂蚁金服的数据平台部，他将分享关于数据分析平台的发展、功能和核心能力。 1. 平台演进历史：演讲将回顾数据分析平台从早期到3.0版本的演变过程，探讨了各个阶段的技术进步和功能升级，包括数据工作台（如数据门户、数据采集、资产管理、研发、决策和实验平台）的建设。 2. 数据分析平台3.0详解：重点介绍数据分析平台的最新特性，如数据研发平台的一站式设计，支持ODPS、Spark、Raya等批处理和实时流式计算，以及PAI、TensorFlow等机器学习工具，实现数据的深度分析和挖掘预测。 3. 数据领域简介：涵盖数据分析领域的基本概念和角色，包括业务运营分析师、数据科学家等在平台中的作用，以及报表展示、数据分析和决策支持的工具如知数据APP、DeepInsight、DecisionX等。 4. 数据治理和核心能力：强调数据安全、隐私保护、数据质量和元数据管理的重要性，以及数据治理在整体数据生态系统中的核心地位。此外，平台还包含任务执行与调度、数据科学和决策服务引擎，确保数据的高效处理和应用。 5. 数据采集与传输、存储与计算：平台覆盖了数据的完整生命周期，从外部数据采集、全球数据爬取，到内部的数据存储和计算，以及多环境适应性和租户/账户管理体系。 6. 数据应用与消费：通过数据资产管理、数据决策支持和实验平台，实现数据驱动的业务洞察和敏捷决策，同时结合蚂蚁金服的多个业务线，如支付、网商、财富管理等。 7. 数据基础设施：平台背后的基础框架，如RDS、OB、日志系统、OSS、DataX和DTM等工具，以及Data OS这样的核心数据操作系统，提供了一站式的数据处理和开发环境。 本资源深入剖析了蚂蚁金服的数据分析平台，展示了其在大数据、云计算背景下如何通过不断演进和整合各种技术和工具，提升数据价值，驱动业务发展。