阿里大数据
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
适合业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得以下好处：
大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。
不管是Hadoop、Spark还是阿里巴巴集团的MaxCompute系统，仍然在大规模使用SQL进行数据的加工和处理，仍然在用Table存储数据，仍然在使用关系理论描述数据之间的关系，只是在大数据领域，基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。
从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP中不同过，有以下特点：
ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。建模步骤分为三个阶段：
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型代表事星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计步骤如下：
它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合。该模型由一下几部分组成：
Anchor对Data Vault模型做了进一步规范化处理，设计的初衷是一个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到6NF，基本变成了k-v结构化模型。组成如下：
经历了多个阶段：
阿里巴巴数据分析官网
阿里指数是了解电子商务平台市场动向的数据分析平台，2012年11月26日，阿里指数正式上线。根据阿里巴巴网站每日运营的基本数据包括每天网站浏览量、每天浏览的人次、每天新增供求产品数、新增公司数和产品数这5项指标统计计算得出。
阿里指数的功用
行业大盘：主要包括市场行情、热门行业、企业分析。以某个行业为视角进行分析。
市场行情：市场的综合趋势，价格、采购、供应的趋势
热门行业：各种热门细分子行业的分析，并对各个子行业做出排序 企业分析：针对某个行业下的供应商、采购商根据他们的交易情况分等级，用于表明此行业的大小企业的占比情况
扩展资料：
在中国大陆地区已有1亿家中小企业，而最新的统计数据表明，中国企业上网率大概是百分之二十二左右，也就是说上网利用电子商务的中国企业在6000万数量左右。
许多跨国公司以及中国前100强企业，均已把阿里巴巴作为重要的采购和买卖平台。“显然，阿里巴巴的用户覆盖了中国大部分中小企业”。
阿里巴巴有关人士对记者表示，他告诉记者，这种覆盖甚至被竞争对手用“垄断”一词加以形容，阿里巴巴正在建立一种壁垒，一旦这种壁垒完全形成，阿里指数将会顺利成为中国电子商务市场的一个关键的晴雨表。”
参考资料 百度百科-阿里指数
阿里云数据中台
可以的，阿里的数据中台可以本地化部署，并且有些还支持本地化独立部署。
阿里巴巴集团(NYSE:BABA)宣布组织结构全面升级，建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成“大中台，小前台”的组织和业务体制，使前线业务更加灵动、敏捷。
阿里巴巴在中国最先提出数据中台概念。阿里巴巴认为：数据中台是集方法论、组织和工具于一体的,“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系，帮助企业实现好数据、联商业和通组织”。当前，阿里巴巴已经将内部多年沉淀的方法论、技术及工具通过阿里云数据中台正式对外赋能，亦称阿里云数据中台。
阿里云文件服务器收费标准
以下是阿里云mqtt收费标准：
其中铂金版实例、标准版实例、轻量版实例是包年包月（预付费）。是一种预付费模式，即先付费再使用。一般适用于业务量较大且长期运行的场景，通过包年包月付费方式您可以提前预留资源，同时享受更大的价格优化，帮您最大程度节省成本。
还有就是按量付费实例是按量付费（后付费）。即是一种后付费模式，即先使用再付费。一般适用于业务流量波峰波谷差异明显或临时测试的场景，可以有效避免资源浪费。
微消息队列mqtt版费用组成：
按量付费包括：同时在线连接数；消息收发量；订阅关系数
包年包月包括：连接数上限；消息TPS上限；订阅关系数上限
计价倍率介绍：
MQTT协议QoS=0且cleanSession=true 1
MQTT协议QoS=0且cleanSession=false 1
MQTT协议QoS=1且cleanSession=true 2
MQTT协议QoS=1且cleanSession=false 5
MQTT协议QoS=2且cleanSession=true 5
阿里巴巴平台数据分析
阿里巴巴数据分析师专业要求为理工科专业，工作5年+，分析3年+，本科以上学历，统计学、数学和计算机专业优先。一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。
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