阿里大数据实践：从存储到生态的演进与应用

阿里巴巴大数据实践之路深入探讨了这家全球领先的科技公司在数据领域的探索和发展历程。自2009年马云明确提出阿里巴巴是一家数据公司以来，该公司在大数据战略上经历了几个关键阶段： 1. **Data1.0时代**（2009-2012年）：以数据仓库（DW）和商业智能（BI）为核心，侧重于数据分析和报表展示，主要关注"看"数据的能力。 2. **Data2.0时代**（2012-2014年）：随着数据化运营的推进，阿里巴巴开始将数据应用于业务决策，实现数据驱动的业务增长，进入"用"数据的新阶段。 3. **Data3.0时代**（2014年至今）：阿里巴巴进一步深化到运营数据的"生态"层面，通过构建统一的数据体系，不仅关注内部数据的共享、安全和质量，还扩展到外部生态的整合，如金融、营销、信用等多个场景。 阿里大数据体系架构主要包括公共技术平台（OnePlatform），包括公共数据服务（OneData）、中台、后台和前台，以及业务层面的数据仓库（DW）如ODPS和ADS，形成了一套统一的大数据技术平台。数据共享、算法共享和知识共享是这一平台的重要组成部分，确保了数据的安全性、质量和标准化。 在数据打通方面，阿里巴巴采用OneData和OneService，通过数据整合和安全的数据共享机制，解决数据孤岛问题。通过ODPS的多租户模型，实现了数据隔离和权限管理，确保了数据在不同业务部门之间的有效流动，同时提供了两种数据共享模式：普通模式（基于网络关系的访问控制）和担保模式（更为严格的权限控制）。 阿里巴巴的大数据实践不仅关注基础设施的建设和技术创新，更强调数据的全生命周期管理，从数据的存储（上云）、打通到应用（数据化运营），再到生态建设，旨在驱动企业业务的持续优化和创新。同时，其在成本管理、安全性、效率和合规性方面的考虑，展现了阿里巴巴在大数据领域全面而深入的实践与思考。