京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“双11”狂欢背后:大数据之战硝烟四起
从9月起,天天快递西城月坛分公司经理卫宏淼就开始招兵买马,人手、车辆数已增加了一倍;远在河北省清河县的淘宝卖家“鄂尔多斯系列88”和几家当地卖家抱团取暖;家有小孩的北京职员刘倩10日已将3000多元的母婴用品拣进了购物车……所有人都在静待一年一度的“双11”。
这不仅是一场全球消费者的狂欢。
“整个‘双11’,你看到的一切,几乎都是由算法决定的。”阿里巴巴“双11”技术总指挥刘振飞表示:“‘双11’是无数个‘0和1’、成千上万套算法的叠加,是一场机器和数学公式主导的全球购物狂欢。”
智能“数据红娘”:秒杀现实中的导购
越来越多的买家会有这种感觉,网购不用再搜来搜去,网站越来越智能,弹出的页面刚好端出的都是自己喜欢的“菜”。
有人打了形象的比方,算法就像拥有超能力的“数据红娘”,不断检视一切点击、购买行为和所有商品的销量、库存状态,不断进行“谁更喜欢哪个商品”这样的运算。
加入大数据激战的不仅仅有淘宝,今年“双11”,“京东大脑计划”曝光。
京东集团研发部研发总监杨光信这样总结,计划旨在进一步提升京东在机器学习、数据挖掘、高性能计算、实时计算等方面的技术实力,实现京东大数据价值的充分发挥。“如果谈到数据处理和思考的速度,‘京东大脑’可以秒杀任何现实中的导购和服务”。
具体来说,京东可以为用户及其所在的小区进行画像。
以北京大学、上地及望京图书品类之间的对比为例,北京大学的图书偏好与北大的优势学科物理、法律及文科相符;上地周围有很多计算机互联网行业从业人员工作居住,所以图书偏好多与计算机相关;望京地区聚集了相对多的通讯企业及追求生活质量的高消费人群,对社科类与通讯类图书的偏好也反映了这一点。
今年“双11”,淘宝、天猫、支付宝、菜鸟等大数据处理工作,都由阿里云自主研发的大数据处理平台ODPS完成。
通过ODPS的大数据和实时计算能力,淘宝、天猫正在进行这样的尝试:让商家可根据消费者的实时位置推荐商品,比如在外地游客逛西湖时,推荐一些杭州特产。
异地多活:给千里外的飞机换引擎
一下子涌进上千万买家,如何保证系统安全可靠是关键。大数据时代,数据中心的异地容灾变得非常重要。
去年“双11”,阿里巴巴在全球首创交易系统“异地双活”,今年则有了更大突破:在支付宝这样高度复杂与严谨的金融系统中,实现1000公里以上的“异地多活”能力。
相关人士透露,“异地多活”已经超越了两地三中心等传统灾备概念,可实现多地数据中心像一个数据中心一样工作,即使某一处数据中心出现故障,“双11”在线业务仍能快速恢复正常运转。
“数据中心的切换,要在用户毫无感知的情况下进行,这好比为正在飞行的波音747飞机更换引擎,不仅不能影响飞行,飞机上的乘客也不能有感觉。”刘振飞说,目前阿里巴巴支撑“双11”的多地数据中心间最远距离已超过1000公里,这意味着其具备了在全国任意节点部署系统的能力。
公开资料显示,全球能够做到异地多活技术的只有少数几家互联网巨头,但其搜索、社交场景对数据同步性的要求,远不如交易、支付场景苛刻。
“如果你账户里的钱无缘无故地多一个0或少一个0,后果都很严重。”刘振飞举例说。
此外,传统模式下,商家做促销时要进行服务器扩容,应对完促销节点后业务量回落,服务器又会闲置无用,造成了很大浪费。
今年,阿里云将继续通过搭建在阿里云平台上的聚石塔,向商家输送充足的计算能力,今年预计将处理99%以上的“双11”订单,可支持单个天猫商家日处理订单超过400万单。
在国内强劲消费拉动下,跨境贸易电子商务商品成为新宠。
面对巨大的货物量,消费者不禁会担忧,自己当天拍下的商品是否会来不及发货?是否会堵在海关?有了去年“双11”的首战经验,加上今年新开发的通关系统,杭州海关将“机器换人”的理念贯穿到整个跨境电商业务,对商品实施全程无纸化通关验放、X光机快速过机等操作。
一下子涌进来几千万人来购物, 这种真实的商业场景全世界一年只有一次。面对来势汹汹的“双11”,一位电商管理层在接受记者采访时表示,算法不是为了“炫技”,而是要实现打造“比买家自己更了解自己”的电商平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16