1.
产品主要内容关系网络总结是基于组件大数据时空关系网络的可视化分析产品,产品在虚空中“大数据多源融合、算出应用、清晰显示分析、业务智能”啊,设计实现程序,增强关系网络、时空数据,深入探究对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品可以提供关联网络(讲)、时空网络(地图)、搜索网络、动态建模等功能,以可视分析的管用凝炼机器的计算能力和人的认知能力,完成任务这对海量数据的洞察力,帮用户无比形象直观、又高效地获取信息和知识。关系网络分析产品区分组件化、服务化设计理念,分成三类存储文件可以计算层、数据服务层、业务应用层、分析充分展现层多形式体系架构。数据存储算出组建在阿里云自主研发的大数据平台上,允许pb/eb级别的数据规模,具高强横无比的数据整合、处理、总结、计算能力。
2.
产品功能关联网络从网络视角后期结论,指导用户探索未知,敏锐洞察信息。需要提供关联反查、团伙分析等功能。
数据自身是没有价值或是说微乎甚微的，价值是被赋予的，得象黄金完全不一样，黄金的价值是他的应用前景或场景。
数据的价值应该是数据能力体现了什么出的收益，或是说投资回报率。
今天我们就来随便聊聊数据能力和价值。说到大数据就不得不提数据仓库，企业数据仓库衍化至结果阶段恐怕会时变大脑中枢神经，如果要支撑起整个奇怪的大脑和神经系统，要一系列的急切机制另外。
一、抽象的数据能力架构我把数据能力抽象概括为四个方向：传输能力、计算能力、算法能力和数据资产量级，后面会讲叙在这四个能力之上相对化出的数据应用和价值。
1.数据传输能力
数据大部分的使用场景定然会比较复杂到数据传输，数据传输性能做出决定了部分应用场景的实现，数据实时动态的动态链接库、加工、算法推荐和预测等；而传输数据抽象化进去的支撑体系是底层的数据存储架构（不过非同机房的传输的要决定到网络环境等。单纯的小数据量内部函数等就像应该不会牵涉到到这些，但数据量级大、高并发且对sla要求的很不是很严的时候，是对数据传输能力的考验）。
从产品的角度我把数据传输能力分解为：底层数据传输效率和应用层数据传输效率。
底层的数据传输效率是指数据源进入到后的预处理阶段的传输效率，即加工为产品所需的数据实际交付物之前阶段。
ps:数据在可为产品所用之前要很长的一段加工过程，应用层数据产品基本是不内容覆盖底层数据加工环节，而数据产品会会用到规定好的数据交付物（即已约定好的结构化或形成标准化的数据），而借用此数据未交付物再在产品对实际应用场景的不兼容和去加工来需要提供数据服务。况且涉及底层数据管理的相关产品都是对meta元数据、可以使用日志或写好的shell等的动态创建。
底层数据加工计算所不属于到的传输效率，再做出决定了支撑数据产品低性能、高可靠的自身需求；而应用层的传输影响了用户体验和场景实现方法。传输数据机制和体系就像毛细血管完全不一样密密麻麻周身错中复杂，只不过流通速率再决定了大脑供氧是否补充好。
2.数据计算能力
数据计算能力那像骨髓造血功能完全不一样，依据什么多种来源的养分原料接受生产加工终于产出血液。而源数据通过集高性能的底层多储存的分布式技术架构并且etl(吸纳、转换、装到)刷洗后产出的是数据中间层没限制化的结构化数据未交付物。计算速度竟像具有造血速度完全不一样，判断了供应量。而计算速度真接确定了数据应用的时效性和应用场景。
目前最少最普遍的应该是离线模式数仓，离线数仓大部分兼任着事后诸葛亮的角色，即没有办法能保证数据的及时性而提早了数据分析及应用的产出，导致一些的是沉淀经验而没法能够做到实时决策。而数仓，甚至连说对datalake（数据湖）的动态实时处理早就渐渐地新区应用形式多种场景。我们先不考虑更加莫名的实时性特别要求受到的那巨大成本如何确定真的也可以凭空创造相应价值的收益。
强实时动态可以更靠近一个“未来”的状态，即此时此刻。这远比算法对未来的预测更有价值，只不过把握眼前比构造多变的未来对一个企业更有价值。甚至连说当数据过程快过神经元的传递，这样的话从获取到你脑电波的那一瞬起，数据处理的驱动结果远比神经元传达至驱动四肢要快。
有没与兵马未动，粮草先行的场景有几分相似？当然了这是以数据计算能力的角度来看待事情这个问题。扯着嗓子以我个人的观点来说，整体数据能力强横无比到当然阶段后，会从主观转变个人的意愿，即按照引导你的大脑最终达到来操纵或判断个人行为且绝对不会让你感知，所以我是可以解释为从主观改变个人意愿。从人的角度来说，你并到底也可以非常直观意愿去凭空改变第二步不做，而且大脑是逻辑处理器，其实这又牵涉到心理学，这些观点就是在此赘叙了，等朝后另起一个篇幅来说数据应用未来前景和假想。
3.数据资产能力
都在说“大”数据，这样数据量级越大越好吗？并不是，从某种角度来说大量无价值或是未探寻中出价值的数据是个负担，巨大无比的资源所消耗还不敢贸然抹灭。
与此同时数据量级的以肉眼可见的速度放大，受到的是数据孤岛：数据的不题意、不可联、不精确控制、不不可行；这样的话散乱的数据仅有转换成成资产才是可以更好的发挥价值。
什么是数据资产，我觉着是可以应用范围的定义为可真接可以使用的交付数据再试一下划为资产，其实可真接可以使用的数据有很多种形式，诸如meta元数据、特征、指标、标签和etl的结构化或非结构化数据等。
目前也在拓宽思维datalake的使用场景，真接实时动态的使用和处理datalake数据的趋势是一种逐渐扩大企业自身数据资产范围和资产使用率的。这有利于强行突破数仓模型对数据的框架限定，决定数据使用会有更大的想象空间。
数据资产的价值也可以分两部分来考虑到：一部分是数据资产然后能够变现的价值；另一部分是通过数据资产才是资源加工后可以提供数据服务的业务价值。
第一部分比较好好理解，那是数据集的输出能够变现值，如标签、样本和训练集等的再输出按数据量来评估价值；第二部分价值比如说实际自身数据训练优化后的算法应用而进阶业务收益的价值或依于数据的广告投放的营销能够变现等，甚至还说不溶物出的数据资产管理能力以及知识的无形资产对外服务的价值。这些主动的数据应用和服务的变现也数据资产价值的体现并可以细巧的可量化。
4.数据算法能力
不过哪怕传输能力我还是计算能力，是低些偏数据底层的实现，而离业务场景最近的应该是算法能力所可以提供的算法服务，这是最有效应用于业务场景且更很容易被用户五感的数据能力，只不过是对传输和计算来说用户感应的是速度快慢，从用户视角快是应该是的，所以用户并真不知道何时何地计算或传输。
而算法对业务应用场景是一个从0到1，尽海到有的过程。因此算法是基于条件数据传输、计算和资产能力之上片面化出的应用能力，也可以况且是三个基础能力的封装进化。
而算法能力是把20块的数据集或则说资源到尽可能好的数据转化成为一个决策推测结果来应用于业务场景。算法能力的差异反映了三个数据能力如何确定高效安全依靠，是否必然木桶效应，更甚者木桶也没有。不过单纯的算法也是可以另充当无形资产的知识沉淀来提供服务。
对此数据能力架构中的四大能力，传送数据、计算出和资产是基础能力，而算法是低级的泛化能力。而能力的输出来和应用才能可以体现数据价值，数据能力的最大化输出残酷着整个数据产品架构体系的通用性和灵活性。只不过需要对于的是各种业务衍化出的多种多样场景，对数据能力的需求参差不齐：很可能是片面化的，也可能会是多种能力匹配去协调的。这对产品的通用性那就是另一个那巨大的挑战，想更好的防范这个问题，可能会就需要整个数据平台的产品矩阵来支撑和技术赋能。
二、数据能力按数据价值的呈现从数据应用的角度，每个能力都是可以独立开放也可以不阵列不叠加。要是把能力抽象化出去可能会衍生到产品形态的问题，产品形态是对能力全面兼容后可以发挥作用的交付物。说到产品形态我们可以不想象再看看场景应用。
是需要最基础的应用场景就是数据真接调用，数据资产的使用基本上会基于组件特征、指标、标签或则知识等未交付形态。而对于不使用方来说这些数据会充当半成品原料或依据来进行二次加工应用于业务场景中，如数据分析、数据挖掘、算法的训练与验证、知识图谱、个性我推荐、定向投放（触达）和风控等。数据资产可以统归为在数据市场中是从构建的一些openapi参与赋能。
而对此一个工厂来说，单单并且原材料的加工（etl）输出即除此之外自身原材料（数据资产）的壁垒外核心竞争力很小，不需要包装一些上层的基础服务来提升竞争力，这样的话数据计算的能力融合从里面出来对原材料并且二次加工（凝合统计）。
计算出的吸聚统计能力组建出去后这个可以不满足大部分的数据分析场景的支持，就不光凭是原材料毫无技术含量的输出，并这个可以以半成品的形态完美躲避数据比较敏感。因为对于统计值来说，这是一个分析结果或结论，并应该不会比较复杂到自身敏感数据的输出，而你的核心资产肯定不会泄露，而输出的仅是资产的附加值。是说知识产权专利却在你手中，是从再控制专利泛化出的能力通过投资回报。
融入计算能力后的一些分析场景如：人群的画像总结、多维度的十字交叉分析、业务的策略分析和监控总结等多种场景。
随着时代的发展和业务场景的突然增多，正当此时工厂再继续不需要产业变革，要深耕服务业渐渐地舍弃制造业形态，全面提升更中级的数据服务。这时算法能力的加入来好些的系统完善服务矩阵。
算法通过整体封装了传输数据、计算和资产能力而参与统一的更好理解的业务场景目标预测国家和识别等。这样的话对于企业来说这个可以更不容易进行和低成本使用数据服务而不是需要再比较复杂到数据加工链路中，而并不是需要一个目标结果，是从算法的决策才是参考来传授经验业务方向。像算法对一些业务场景的预测分析，哪怕说一些人工智能场景的识别或学习认真的思考，都可以算法持续赋能来实现。相对于企业来说应该是从天到有的突破，企业发展进程哪怕很可能提升到好几年。
而贯穿以上能力应用场景全是对数据传输能力的考验。
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