企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與大數(shù)據(jù)+AI的技術(shù)趨勢(shì)

　　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要經(jīng)歷了兩個(gè)階段，從信息化階段到數(shù)智化階段,。

　　第一階段,，上世紀(jì)80，90年代,，在西方已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十年的信息化革命開(kāi)始在中國(guó)展露其影響,。計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信等核心技術(shù)的發(fā)展,，使得信息化真正成為取代過(guò)去農(nóng)業(yè)和工業(yè)兩個(gè)時(shí)代的新時(shí)代,。

　　慢慢的，企業(yè)開(kāi)始將其原本停留在紙上,，以及專家腦中的過(guò)程沉淀到信息化系統(tǒng)中,，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”成為企業(yè)近幾十年一直在談?wù)摰脑掝}。這個(gè)過(guò)程中,，一批優(yōu)秀的軟件企業(yè)開(kāi)始涌現(xiàn),，尤其是ERP軟件，輔助各個(gè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化的改造,。

　　不過(guò)隨著信息化的發(fā)展,，企業(yè)積累和沉淀了非常多的數(shù)據(jù)，需要發(fā)揮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值,，大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)被應(yīng)用到很多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中,，因此催生了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的市場(chǎng)需求。

　　第二階段,，越來(lái)越多的企業(yè)不滿足簡(jiǎn)單數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果,，而尋求數(shù)智化升級(jí)，數(shù)智融合平臺(tái)驅(qū)動(dòng)的場(chǎng)景化智能成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路,。

　　這個(gè)階段,，技術(shù)平臺(tái)的能力開(kāi)始凸顯。它既能融合大數(shù)據(jù)和AI的技術(shù)能力，又能快速產(chǎn)生豐富的場(chǎng)景化智能,，并應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,，因而成為很多大型企業(yè)尋求變革的一種方式。

　　不過(guò),，企業(yè)數(shù)智化升級(jí)面臨了新的核心挑戰(zhàn),，主要體現(xiàn)在五點(diǎn)：①企業(yè)數(shù)據(jù)越積累越多,，但是對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘速度并沒(méi)有等速提升,，單位數(shù)據(jù)價(jià)值密度越來(lái)越少；②企業(yè)業(yè)務(wù)智能化升級(jí)需求以及決策實(shí)時(shí)性需求與自身IT水平無(wú)法支撐的矛盾,；③大數(shù)據(jù)和AI相關(guān)人才短缺,；④業(yè)務(wù)智能化的投入產(chǎn)出比不高；⑤很難快速迭代,，規(guī)?；M(jìn)行業(yè)務(wù)智能化升級(jí)。

　　與此同時(shí),，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)也有了新的變化：①數(shù)據(jù)和算力的增長(zhǎng)已經(jīng)超過(guò)了業(yè)務(wù)和硬件的發(fā)展,；②大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用更多結(jié)合在了一起；③大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)支持多模態(tài)計(jì)算,；④越來(lái)越多的軟硬件開(kāi)始共建發(fā)展 ,；⑤大數(shù)據(jù)分析走向?qū)崟r(shí)化和智能化；⑥基于隱私安全的數(shù)據(jù)共享變得重要,；⑦以湖倉(cāng)一體為基礎(chǔ)的技術(shù)和業(yè)務(wù)成為新的演進(jìn)趨勢(shì),。

　　也就是說(shuō)，由客戶遇到挑戰(zhàn)而形成的市場(chǎng)需求,，催生了技術(shù)的發(fā)展,，而技術(shù)發(fā)展也不斷地回饋市場(chǎng)和客戶，優(yōu)化市場(chǎng)需求,。阿里云在大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)以及場(chǎng)景化智能打造方面已經(jīng)一直積極探索,，并且在面向技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與客戶需求結(jié)合方面做了五大核心能力升級(jí)。

　　阿里云大數(shù)據(jù)+AI一體化平臺(tái)五大核心能力升級(jí)

　　能力1：敏捷數(shù)據(jù)治理,，自底而上與自頂向下雙管齊下

　　大部分企業(yè)經(jīng)歷了數(shù)十年的信息化后,，沉淀了非常多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)想要構(gòu)筑智能應(yīng)用壁壘,，就要想辦法把這些數(shù)據(jù)使用起來(lái),。但是當(dāng)企業(yè)構(gòu)建智能應(yīng)用的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)，把這些數(shù)據(jù)使用起來(lái)是件很困難的事情：

　　比如,，不同業(yè)務(wù)部門(mén)數(shù)據(jù)在自己平臺(tái)上形成了數(shù)據(jù)孤島,，不僅數(shù)據(jù)之間不互通，甚至數(shù)據(jù)命名規(guī)則,、表現(xiàn)形式,、限制條件等都不同,；熟悉所有數(shù)據(jù)邏輯的專業(yè)人才匱乏；數(shù)據(jù)沒(méi)有任何區(qū)分的存儲(chǔ)……

　　大家開(kāi)始意識(shí)到針對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理是門(mén)必修課,。

　　互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)數(shù)據(jù)治理通常采用非常有效的“精益生產(chǎn)”方式：由數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員自底向上建立模型,，先將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)平臺(tái)中，然后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理,、再存儲(chǔ),，以及通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)提供給上層應(yīng)用，遇到問(wèn)題之后隨時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理,。

　　這種自底而上方式可以非?？焖俚貜狞c(diǎn)的角度進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)的需求,，同時(shí)通過(guò)中間的數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié),，對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，加工成本進(jìn)行管控,。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)DataWorks就在這方面給企業(yè)提供了靈活的服務(wù)支撐,。

　　逐漸地，企業(yè)對(duì)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理與治理又提出了新要求,，自頂向下的模式開(kāi)始被廣泛需求與應(yīng)用：從業(yè)務(wù)入手進(jìn)行數(shù)倉(cāng)的體系規(guī)劃，梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù),，定義標(biāo)準(zhǔn),，進(jìn)行數(shù)倉(cāng)建模，事先定義好各類業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)指標(biāo),。

　　值得一提的是,，這種需求已經(jīng)從金融行業(yè)蔓延到各行各業(yè)，甚至是習(xí)慣于自底向上,、小步快跑的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),。DataWorks采用雙管齊下的方式滿足企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面的全方位平臺(tái)性需求，將傳統(tǒng)的自頂向下建模體系能力與適應(yīng)靈活“精益生產(chǎn)”自底向上構(gòu)建數(shù)倉(cāng)體系的能力相結(jié)合,，提供了逆向建模的能力,。

　　與此同時(shí)，為了讓企業(yè)非常容易地看到自己的數(shù)據(jù)到底是否健康,，DataWorks 還推出了數(shù)據(jù)治理健康度五維評(píng)估模型,，從研發(fā)規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量,、數(shù)據(jù)安全,、計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源五個(gè)層面評(píng)估企業(yè)的數(shù)據(jù)健康情況，更有效為企業(yè)的數(shù)據(jù)治理提供有力的數(shù)字依據(jù),。

　　能力2：湖倉(cāng)一體新升級(jí)2.0,，真正做到一份數(shù)據(jù)，統(tǒng)一管控,，多樣分析

　　最近,，數(shù)據(jù)湖的形態(tài)被眾多企業(yè)所使用，這種技術(shù)形態(tài)決定了企業(yè)很容易管理數(shù)據(jù),，并在其之上使用豐富的開(kāi)源引擎做各種形態(tài)的計(jì)算,。同時(shí)，在傳統(tǒng)報(bào)表等BI應(yīng)用催生下,，企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)形成了“數(shù)據(jù)孤島”,，數(shù)據(jù)間協(xié)同分析很難被執(zhí)行,，而且大部分企業(yè)沒(méi)有將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行大集中處理的能力,。

　　在應(yīng)用需求催生下，面向不同的倉(cāng)和湖形態(tài)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析,，企業(yè)有了非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)互通需求,。這也是“湖倉(cāng)一體”的產(chǎn)生的背景。去年,，阿里云“湖倉(cāng)一體”打通云上數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品“MaxCompute”與數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品“EMR”,，經(jīng)過(guò)一年的客戶磨練與沉淀，“湖倉(cāng)一體”有了2.0的新能力,。

　　從購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)上,，用戶可以在線上分鐘級(jí)打通云上Severless數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ MaxCompute）和云原生數(shù)據(jù)湖（EMR+OSS），實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一元數(shù)據(jù),、存儲(chǔ)方面的安全互通,。不僅更好的支持標(biāo)準(zhǔn)HDFS的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，而且持續(xù)優(yōu)化對(duì)OSS對(duì)象存儲(chǔ)高速訪問(wèn)性能,， 擴(kuò)展支持Hudi,、Delta Lake等開(kāi)源數(shù)據(jù)湖格式。MaxCompute計(jì)算服務(wù)通過(guò)對(duì)智能緩存能力的升級(jí),，使訪問(wèn)EMR數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)有10+倍性能的提升,。

　　換句話說(shuō)，湖倉(cāng)一體2.0可以幫助企業(yè)消除數(shù)據(jù)孤島,，通過(guò)DataWorks將不同形態(tài)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與治理起來(lái),，并對(duì)特定應(yīng)用加速分析。同時(shí)也可以幫助企業(yè)在新建數(shù)倉(cāng)或者數(shù)據(jù)湖的同時(shí),，對(duì)既有系統(tǒng)進(jìn)行充分利舊,，在應(yīng)用需求日趨迫切的時(shí)候，為企業(yè)規(guī)避了進(jìn)行數(shù)據(jù)大集中的決策性風(fēng)險(xiǎn)。

　　能力3: 云上數(shù)倉(cāng)離在線一體化,，實(shí)現(xiàn)分析性能提升

　　實(shí)時(shí)化和智能化成為云上數(shù)倉(cāng)服務(wù)的發(fā)展方向,。越來(lái)越多的企業(yè)無(wú)法忍受數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)T+1的離線處理之后，再產(chǎn)生指導(dǎo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)決策的漫長(zhǎng)工作,，而是希望能在不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的同時(shí),，與既有的離線數(shù)據(jù)一起產(chǎn)生實(shí)時(shí)洞察，從而立即產(chǎn)生業(yè)務(wù)所需的策略,。

　　比如游戲玩家,，在游戲體驗(yàn)過(guò)程中，按照玩家的即時(shí)需求給他推送對(duì)當(dāng)前游戲體驗(yàn)有很大幫助的禮包,，在滿足玩家體驗(yàn)的同時(shí),，也會(huì)增加付費(fèi)轉(zhuǎn)化率；比如在證券交易實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí),，通過(guò)離在線一體化的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)交易,，滿足監(jiān)管機(jī)構(gòu)的管理要求，更好的幫助機(jī)構(gòu)控制風(fēng)險(xiǎn),。

　　云上數(shù)倉(cāng)離在線一體化方案,，針對(duì)用戶在分析領(lǐng)域各種時(shí)效性的需求，按需提供服務(wù),。離線大數(shù)據(jù)分析MaxCompute與實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)Hologres實(shí)現(xiàn)深度集成,，對(duì)離線數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化分析可以實(shí)現(xiàn)10倍性能的提升。

　　在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的內(nèi)部構(gòu)件當(dāng)中,，可以通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版的能力實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的構(gòu)建,。向外可以對(duì)數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高速入倉(cāng),，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)放的 SQL協(xié)議的支持,，實(shí)現(xiàn)對(duì)19款主流BI工具的原生支持，幫助客戶快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)分析界面的數(shù)倉(cāng)應(yīng)用,。

　　數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大,，集群規(guī)模越來(lái)越大，一定會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)維能力產(chǎn)生很大的挑戰(zhàn),，在海量數(shù)據(jù)可管,，可控下，通過(guò)查詢優(yōu)化技術(shù)和文件存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)將大規(guī)模集群的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致,，并通過(guò)冷熱冰存儲(chǔ)的自動(dòng)分層,，為用戶降低存儲(chǔ)增長(zhǎng)帶來(lái)的成本的提升。智能數(shù)倉(cāng)解決了大部分企業(yè)運(yùn)維難的問(wèn)題,，真正做到企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能駕駛,。

　　能力4：大數(shù)據(jù)AI場(chǎng)景化智能,，為業(yè)務(wù)提速

　　大數(shù)據(jù)和AI的融合，不僅是通常說(shuō)的可以給企業(yè)IT運(yùn)營(yíng)降本增效,，還可以直接帶來(lái)業(yè)務(wù)的價(jià)值,。

　　下面舉幾個(gè)例子來(lái)看，阿里云怎么利用大數(shù)據(jù)和AI的力量為企業(yè)帶來(lái)用戶增長(zhǎng),，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率的提升,，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)成本的下降，抑或是改進(jìn)風(fēng)控的效果,。

　　首先是音視頻媒體的端上超分,。基于阿里已經(jīng)開(kāi)源多年的MNN端上推理框架,，結(jié)合在算法推理上沉淀多年的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),，構(gòu)建了端上超分的算法應(yīng)用在幫助用戶提升體驗(yàn)的同時(shí)，最大可能的節(jié)省了計(jì)算,、存儲(chǔ),、網(wǎng)絡(luò)資源。

　　音視頻媒體的觀看體驗(yàn)和流暢度帶來(lái)的用戶留存以及CDN和GPU的計(jì)算,、存儲(chǔ)資源成本是任何一家互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候都需要考慮的非常重要的兩個(gè)指標(biāo),。

　　經(jīng)過(guò)實(shí)際客戶的驗(yàn)證數(shù)據(jù)顯示，我們可以幫助客戶節(jié)省44%到75%的CDN內(nèi)容分發(fā)成本,，同時(shí)帶來(lái)1%的觀看時(shí)長(zhǎng)的提升。

　　這兩個(gè)指標(biāo)隨著用戶數(shù)的增加,，給企業(yè)帶來(lái)不斷提升的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率,。同時(shí)把很多云端的大規(guī)模推理計(jì)算分散到了端側(cè)，大大節(jié)省了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本,。

　　其次是大數(shù)據(jù)與AI的軟硬件協(xié)同優(yōu)化,。PAI - Eflops 很好的解決了客戶在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練或者推理加速中的痛點(diǎn)，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化,，幫助客戶把AI算力的投資轉(zhuǎn)化為更加高效的生產(chǎn)力,。

　　通過(guò)多項(xiàng)專利保護(hù)的集群網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，大規(guī)模分布式模型訓(xùn)練中的內(nèi)存管理技術(shù),，自研的vGPU技術(shù),，多年沉淀的大規(guī)模分布式模型訓(xùn)練和優(yōu)化框架，以及端到端的模型管理,，監(jiān)控和運(yùn)維技術(shù),，PAI-Eflops幫助很多客戶在特定的場(chǎng)景下將軟硬協(xié)同的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，在金融量化模型,，互聯(lián)網(wǎng)智能搜索等AI密集型應(yīng)用的場(chǎng)景下,，我們可以通過(guò)將復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)傳遞性能提升3到7倍,，提升GPU算力的應(yīng)用效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整體性能近百倍的提升,。

　　模型訓(xùn)練和推理的體驗(yàn)與云上PAI的體驗(yàn)完全一致,，使得未來(lái)用戶可以享受到便捷的云上和線下聯(lián)邦建模等云邊一體化的AI體驗(yàn)，節(jié)省自身IT更大規(guī)模的AI訓(xùn)練集群的投入,。

　　大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最核心的問(wèn)題就是保持用戶增長(zhǎng),，從廣告營(yíng)銷(xiāo)，到新用戶的LTV提升轉(zhuǎn)化,，再到流失用戶的召回,，這些都是業(yè)務(wù)管理上最為關(guān)注的關(guān)鍵性指標(biāo)。

　　通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)與AI建模能力的結(jié)合,，我們可以通過(guò)智能算法的優(yōu)勢(shì),，幫助企業(yè)提升超過(guò)20%的廣告投放 RoI，提升5%以上的短信用戶召回的效率,，精確的老客LTV評(píng)估可以助理精細(xì)化運(yùn)營(yíng)效率提升近30%,。這些都直接為互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)帶來(lái)了業(yè)務(wù)上的明顯收益。

　　能力5：數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算,，為數(shù)據(jù)協(xié)同與共享保駕護(hù)航

　　數(shù)據(jù)協(xié)同成為技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì),，數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算成為大數(shù)據(jù)平臺(tái)必不可少的能力。

　　阿里云在大數(shù)據(jù)計(jì)算和分析的引擎中預(yù)置了多種安全計(jì)算的方式以及集團(tuán)業(yè)務(wù)沉淀的常用的聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法,，在端到端的數(shù)據(jù)鏈路上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)訪問(wèn)的可管,，可控，可追溯,。同時(shí)將超大規(guī)模分布式云原生架構(gòu)與內(nèi)置的 MPC,，TEE，F(xiàn)L等技術(shù)緊密結(jié)合,，利用DataWorks強(qiáng)大的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和治理平臺(tái)的能力,，將隱私計(jì)算的任務(wù)與所有其他的數(shù)據(jù)類任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合編排和管理，實(shí)現(xiàn)完整的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用,。

　　大數(shù)據(jù)+AI平臺(tái)的4S標(biāo)準(zhǔn)和3大特性

　　大數(shù)據(jù)與AI融合技術(shù)催生的場(chǎng)景化智能可以幫助客戶帶來(lái)業(yè)務(wù)價(jià)值,，但是如何將這樣的價(jià)值低成本的在企業(yè)進(jìn)行復(fù)制，就需要發(fā)揮云原生以及平臺(tái)層的力量,。

　　通過(guò)平臺(tái)能力和場(chǎng)景化智能服務(wù),，企業(yè)可以方便改造業(yè)務(wù)工作流，在用戶增長(zhǎng),，運(yùn)營(yíng)成本降低,，運(yùn)營(yíng)效率改進(jìn)，風(fēng)控安全等等界面最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的提升,。而平臺(tái)能力正是通過(guò)“深”,，“通”,，“透”三大特性來(lái)構(gòu)建。

　　“深”意味著在很多的場(chǎng)景下,，需要通過(guò)軟硬件協(xié)同的深度優(yōu)化來(lái)追求極致的場(chǎng)景性能,。對(duì)雜亂無(wú)章，無(wú)源可循的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的治理,。在AI計(jì)算資源緊張的情況下,，通過(guò)對(duì)算法框架的深度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練和推理的降本與提效,。

　　“通”意味著大數(shù)據(jù)與AI分析聯(lián)通在一起,，大數(shù)據(jù)更多的為AI應(yīng)用所服務(wù)，而AI更多的依賴大數(shù)據(jù)系統(tǒng),。用戶自有的湖與倉(cāng)可以很好的從存儲(chǔ),，元數(shù)據(jù)和計(jì)算層面進(jìn)行聯(lián)通，真正做到一份數(shù)據(jù),，多樣化計(jì)算,。通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)確權(quán)情況下的安全互通,。

　　“透”意味著很多可以開(kāi)箱即用的場(chǎng)景化的智能,，可以根據(jù)客戶的特定用戶場(chǎng)景，從數(shù)據(jù),，行業(yè)模型,，行業(yè)分析模版，典型算法框架等層面沉淀具備行業(yè)屬性的場(chǎng)景化智能,，從而實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的閉環(huán),。

　　與此同時(shí)，我們通過(guò) “4S” 的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義大數(shù)據(jù)與AI平臺(tái),。“4S”分別是：Scale,，代表平臺(tái)必須可以承載大數(shù)據(jù),，大應(yīng)用和大模型；Speed,，平臺(tái)必須具備極致的運(yùn)行,，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維的效率；Simplicity,，平臺(tái)對(duì)外的程序接口或者是服務(wù)接口一定是標(biāo)準(zhǔn),，簡(jiǎn)單，易懂,，可以像函數(shù)般被調(diào)用,；Scenario,，最后一點(diǎn)也是最重要的一點(diǎn)，平臺(tái)能力向場(chǎng)景而生,。

　　阿里云智能計(jì)算平臺(tái)幫助客戶打造的就是這樣的大數(shù)據(jù)與AI平臺(tái),，亦或是通過(guò)這樣的平臺(tái)為成千上萬(wàn)的云上客戶提供便捷的云上服務(wù)。

　　目前為止,，圍繞數(shù)據(jù)的全鏈路生命周期,，經(jīng)過(guò)多年阿里集團(tuán)應(yīng)用以及數(shù)十萬(wàn)云上客戶打磨，阿里靈杰形成了一系列拳頭產(chǎn)品,，包括大數(shù)據(jù)+AI平臺(tái)類產(chǎn)品（云原生大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute,，開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)EMR，數(shù)據(jù)湖構(gòu)建DLF,，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)DataWorks,，實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) Hologres，實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版,，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) PAI,，智能搜索OpenSearch等），以及豐富的生態(tài)產(chǎn)品（DDI,，Elasticsearch,，Cloudera，Confluent,，Starburst等）,。

　　并且，阿里靈杰基于場(chǎng)景化需求,，為用戶提供更多的開(kāi)箱即用的標(biāo)準(zhǔn)化智能服務(wù)接口和場(chǎng)景化智能解決方案,，幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。目前,，平臺(tái)已經(jīng)深入到各行各業(yè),，為互聯(lián)網(wǎng)、金融,、制造,、電信、教育等不同行業(yè)的客戶帶來(lái)平臺(tái)催生的智能化變革,。