【重磅干货】千人千面的背后——揭秘阿里数据中台

4月20日，UBDC全域大数据峰会·2016在北京举办。

在此次大会上，阿里巴巴公共数据平台负责人罗金鹏首次对外披露在阿里中台战略下，如何推动数据中台落地的个中细节，“阿里巴巴正在建设数据中台，统一处理集团近千PB数据，每天被扫描的数据量相当于2千万部高清电影。目前对外服务千万商家与其它生态伙伴，对内服务上万名小二，2015年双十一当天平台调用超过75亿次。”罗金鹏如是说。

今天小编就给大家揭秘下阿里巴巴的数据中台。

数据中台是个什么鬼？

中台战略是阿里巴巴于2015年底首次提出，作为阿里中台战略的核心之一——数据中台旨在对内提供数据基础建设和统一的数据服务，对外提供服务商家的数据产品。

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数据中台

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统一的数据公共层 

OneData是阿里数据中台的核心，罗金鹏介绍，OneData体系建立的集团数据公共层，从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路管理，提供标准数据输出。

统一数据标准是一项非常复杂的工作，譬如，针对UV这一相同的指标，在统一之前阿里内部竟然有10多种数据定义。据介绍，OneData数据公共层总共对30000多个数据指标进行了口径的规范和统一，梳理后缩减为3000余个。

尽管工程浩大，但是此举却为阿里带来了显著的收效。借助于OneData平台实时数据分析能力，在2015年双11当天，淘宝搜索排序中引入实时数据影响因子，实现增收数十亿元。

在DT时代，数据暴增对存储计算成本带来很大的挑战。在没有建设统一的数据公共层时，阿里内部服务器需求量会在5年之后达到现在的100倍之多。而经过数据公共层的统一建设，5年后的服务器需求量相对会节约90%。

 “GProfile”全域用户档案  

在柯南道尔的笔下，福尔摩斯常能“轻易”地判断一个陌生人的职业、过去经历甚至怪癖，这得益于他察言观色，慧眼搜集社会各色人等的特征，建立自己的"人物数据信息系统"，从而在看见一个陌生人时，可以凭借人物系统中相似人群的特征以及科学准则，反推、分析出陌生人可能的身份与偏好。

而今，随着数据热的涨潮，搜集人物的行为变得比19世纪容易许多。重塑信息时代的福尔摩斯只停留在数据采集必然是不够的。从阅读到解读，两者之间跨越的是从把人物的链路轨迹提炼为他的身份识别标签的抽象过程，这些看似主观臆断的任务在 GProfile 标签系统中可从不可能变成合理。

那么接下来细说说阿里基于数据中台孵化了一个内部名叫“GProfile”全域用户档案的标签服务。

GProfile主要根据用户在历史时间内的网购行为记录，提供用户基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、财富属性、信用属性和地理属性八大类标签服务。目前在阿里内部应用场景主要有三个方向：ID 画像，人群透视与人群放大。换言之，解决的是“他是谁”、“他们是谁”与“还有谁和他们一样”三个问题。

1 ID画像干什么

简单说，GProfile 能对ID画像进行具象化处理，能从用户的言行举止推断出其身份和偏好。比如地址可以判断公司，用户在购物评论中流出的“男友”“老公”可以判断是否单身，近期购入的服装风格可以判断她本人的喜好等～

千人千面的个性化服务背后的数据基础就是“GProfile”。据了解，目前标签有300多种，如此多的标签，都是为了更精准地定位用户，从而实现更好的用户体验与精准营销。

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个性化搜索VS个性化推荐

2人群透视是什么

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2015年双11北京地区消费人群画像

相比ID画像，人群透视针对不再是单个用户，而是分析呈现一群用户的特征。有了这一功能，圈选特征与产品定位相符的客户，商家在面临营销决策前可以清晰认知客户的产品购买偏好，不会再犯把连衣裙推荐给男同事的失误了。

3人群放大是什么

人群放大是将已知的一部分用户群体信息作特征汇总，产出特征相似的更广的用户集。例如在阿里妈妈的圈人功能中，可以列举出一系列用户特征，如性别、年龄、星座和消费能力等，对所有符合条件的人群定向投放广告。

 输出能力对外服务 

除对内挖掘数据的价值，用技术驱动和创新内部的业务，阿里数据同时也将数据能力通过产品对外服务。而这一产品即是“生意参谋”，为商家提供多维度的数据服务，帮助商家通过数据分析来进行商业决策。 

生意参谋可以用数据化来贯穿到企业管理的整体链路中，包括了，品类管理数据化、营销数据化、品牌数据化以及服务数据化。

据悉到目前为止，生意参谋已经为千万商家服务，月成交额30万元以上的商家中，逾90%在使用生意参谋；月成交金额100万元以上的商家中，逾90%每月登录生意参谋天次达20次以上。

在DT时代，数据已经成为推动商业发展的新能源，而数据中台的建设成为新能源能否在阿里巴巴生态中发挥价值的关键。