阿里巴巴EB级别数据赋能实践：高效服务与产品开发平台

"阿里巴巴资深技术专家姚滨晖在2017杭州云栖大会上探讨了在EB级别数据体量下如何实现高效的数据赋能，涉及到数据赋能的背景、数据服务以及数据产品开发平台的重要角色。" 在当前数字化时代，数据量已达到惊人的EB级别，阿里巴巴作为全球领先的技术公司，面临着如何在如此大规模的数据中挖掘价值并实现高效赋能的挑战。"数据赋能"是指通过数据驱动，提升业务效率，创新产品和服务，以及优化决策过程。在这个背景下，阿里巴巴构建了完善的数据服务体系和数据产品开发平台。 数据赋能的背景主要体现在以下几个方面：首先，阿里巴巴生态系统庞大，涵盖数亿用户、千万商家和小微企业，涉及电商、物流、金融、云计算等多个领域，产生了海量的EB级数据。这些数据不仅是企业的资产，也是推动业务发展的关键。其次，为了充分挖掘数据潜力，阿里巴巴进行了全域数据的整合，包括基础数据建设和数据服务的提供。 数据服务是实现数据赋能的关键环节，主要包括基础数据服务、标签画像服务、人群透视服务和算法模型服务。基础数据服务提供稳定的底层数据支持，确保数据的及时性和稳定性；标签画像服务通过上百个标签对用户进行精细化描述，帮助企业更好地理解用户行为和需求；人群透视服务则通过对大量数据的分析，洞察用户群体特征，助力精准营销；而算法模型服务则将复杂的机器学习和深度学习模型封装成可一键调用的服务，应用于广告投放、风险控制等多个场景。 数据产品开发平台旨在为阿里小二、商家、消费者和合作伙伴提供多样化数据产品，如数据大屏、数据报表和数据分析工具等，满足不同角色对数据的个性化需求。这个平台与数据服务相辅相成，共同打破了业务间的数据壁垒，实现了数据的全域流通和按需自助获取，提升了数据使用的灵活性和效率。 数据服务的架构设计精巧，包括Portal、QueryEngine、PushEngine、AlgorithmEngine等多个组件，通过元数据管理、数据源屏蔽、服务逻辑动态编排和接口差异屏蔽等技术手段，确保了高效、稳定的数据查询和推送。例如，DSL（Data Service Language）用于统一查询接口，DAG（Directed Acyclic Graph）实现服务逻辑的动态编排，而ModelManagement则负责算法模型的管理和维护。 通过这样的架构，阿里巴巴成功地构建了一个能够应对EB级别数据挑战的高效数据赋能体系，不仅解决了数据在业务层的全域流通问题，避免了重复建设，还确保了数据获取的及时性、稳定性和高效率。这一系列举措展示了阿里巴巴在大数据处理和应用上的领先技术实力，为企业数据赋能提供了宝贵的实践经验和参考。