天猫一天能产生多少数据？

截至2013年底，天猫已经汇集了8万商家，10多万品牌，服务近5亿消费者。2013年“双11”的那些数字仍就令人激动：6分钟07秒，成交10亿；38分钟05秒，成交50亿；下午1点钟，我们的成交已经超过了2012年的190亿；整个“双11”成交了350亿。

 

       面对这么大的交易量，天猫日常的数据有多大的量呢？天猫每天产生的数据有80多个T，这80多个T的数据正是数据分析和挖掘的基础。在阿里巴巴集团内部，数据是打通的，很多数据要关联的分析。目前，天猫每天导购数据分析任务1万多个。面对这么海量的数据，如何能够做到精准、稳定又快速地响应业务多变的需求，一直是数据团队不断研究和解决的问题。

天猫大数据挖掘的对象有哪些？

天猫大数据挖掘的对象主要有三类：

人。人是我们的消费者，只有了解了消费者的需求是什么，才能去精准满足消费者的需求。我们从大数据背后去挖掘用户可能不知道的一些需求，如用户行为偏好、行为轨迹等。如“宝宝计划”，通过对消费者购买行为的分析，判断他有没有小孩？小孩现在多大？处在哪个阶段？然后给出相应的推荐消费模型，点击率相比与之前提升了4倍。

店。店是商家。一是招商。基于消费者的需求来指引商家的类型、商家提供的货品。二是助商。商家进来之后，怎么样帮助他们成长？尤其是一些传统品牌的商家，互联网化营销经验不足，我们需要通过数据化的产品教他们怎样去做。

货。要实现人和货的精准匹配，一方面了解什么样的货能够满足消费者的需求，另一方面清楚我们缺什么样的货。实现的路径主要有搜索、个性化推荐、营销活动等。

天猫数据挖掘的技术架构长啥样？

首先是数据源。就阿里内部而言，数据源非常多，如天猫、淘宝、无线、1688、支付宝、小微等等。外部数据，则主要来自合作伙伴，如气象数据等。其次是通过hadoop集群和Spark集群等，建立各种主题的数据提示。建立数据提示的基础是，有很好的数据。很多数据是非结构的数据、有噪声的数据，需要把这些数据处理好，这样才能进行快速分析，建立商品、会员等各种数据提示。

天猫数据挖掘今后努力方向在哪里？

移动电商。阿里正在全面推进All in无线战略。去年“双11”，前1小时无线端的交易额已超过10亿，这是很有说明性的数据。显而易见，无线端的消费模式和PC端完全不同，无线用户在使用无线终端时，时间碎片化特性明显。等红灯时、睡觉前都可以手机看下淘宝。如何利用这些碎片化的流量给整合在一起呢？从技术角度上看，我们要去做的就是，在移动电商时代，怎样把所有移动终端的数据都采集到一起。只有这样，前期积累的数据才会有用，才能会帮助我们后续对项目的理解和推动。

继续学习。尝试使用“Deep Learning”和新的算法在我们的业务上。面对海量数据，如何准备的进行数据采集、数据优化，如何快速实时地响应业务需求，如何保障信息安全这都是数据处理工作的挑战，都将是天猫数据挖掘团队今后努力的方向。

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