大数据分析平台的发展与方法应用——蚂蚁金服杨军访谈实录

前言

近年来，随着大数据时代的到来，数据分析技术在各个领域得到了广泛的应用。作为国内领先的金融科技公司，蚂蚁金服在数据分析领域拥有着深厚的技术积累。近日，笔者有幸采访到了蚂蚁金服首席数据科学家杨军，与他深入探讨了蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用。

蚂蚁数据分析平台的演进

杨军首先介绍了蚂蚁数据分析平台的演进历程。他表示，蚂蚁数据分析平台的发展可以分为三个阶段：

第一阶段：数据采集与存储阶段

在这一阶段，蚂蚁金服主要专注于数据采集和存储。随着业务的快速发展，蚂蚁金服积累了海量的数据，这些数据包括交易数据、用户数据、风控数据等。为了应对海量数据的存储和处理需求，蚂蚁金服构建了以分布式存储和分布式计算为核心的数据存储和处理平台。

第二阶段：数据分析与挖掘阶段

在这一阶段，蚂蚁金服开始探索数据分析与挖掘技术。蚂蚁金服利用机器学习、深度学习等技术，对海量数据进行分析和挖掘，从中提取出有价值的信息。这些信息被广泛应用于风控、信贷、推荐、营销等业务场景中，为蚂蚁金服的业务发展提供了强有力的数据支持。

第三阶段：数据智能阶段

在这一阶段，蚂蚁金服将数据分析与人工智能技术相结合，打造了数据智能平台。数据智能平台能够自动学习和推理，帮助蚂蚁金服实现智能风控、智能信贷、智能推荐、智能营销等。数据智能平台的建设，标志着蚂蚁金服的数据分析技术迈上了一个新的台阶。

蚂蚁数据分析平台的核心技术

杨军接下来介绍了蚂蚁数据分析平台的核心技术。他表示，蚂蚁数据分析平台的核心技术包括：

1. 分布式存储与计算技术

分布式存储与计算技术能够有效地解决海量数据的存储和处理问题。蚂蚁金服自主研发的分布式存储系统OceanBase，能够提供高可用、高性能、高扩展性的存储服务。分布式计算系统Flink，能够对海量数据进行实时处理。

2. 数据分析与挖掘技术

数据分析与挖掘技术能够从海量数据中提取出有价值的信息。蚂蚁金服自主研发的机器学习平台PAI，能够提供丰富的机器学习算法和工具，帮助用户快速构建机器学习模型。深度学习平台Angel，能够提供高性能的深度学习训练框架，支持多种深度学习模型的训练。

3. 数据智能技术

数据智能技术能够让机器自动学习和推理。蚂蚁金服自主研发的智能风控平台R2，能够自动识别欺诈交易。智能信贷平台FICO，能够自动评估借款人的信用风险。智能推荐平台Recsys，能够自动推荐用户感兴趣的产品和服务。

蚂蚁数据分析平台的典型应用场景

杨军随后介绍了蚂蚁数据分析平台的典型应用场景。他表示，蚂蚁数据分析平台已经在蚂蚁金服的各个业务场景中得到了广泛的应用，包括：

1. 风控

蚂蚁金服利用数据分析技术，构建了智能风控平台。智能风控平台能够自动识别欺诈交易，降低蚂蚁金服的风险敞口。

2. 信贷

蚂蚁金服利用数据分析技术，构建了智能信贷平台。智能信贷平台能够自动评估借款人的信用风险，帮助蚂蚁金服做出更准确的信贷决策。

3. 推荐

蚂蚁金服利用数据分析技术，构建了智能推荐平台。智能推荐平台能够自动推荐用户感兴趣的产品和服务，提升用户的服务体验。

4. 营销

蚂蚁金服利用数据分析技术，构建了智能营销平台。智能营销平台能够自动分析用户行为数据，帮助蚂蚁金服制定更有效的营销策略。

总结

通过与杨军的访谈，笔者对蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用有了更深入的了解。蚂蚁金服在数据分析领域拥有着深厚的技术积累，其数据分析平台在各个业务场景中得到了广泛的应用。蚂蚁金服的数据分析技术为其业务发展提供了强有力的支持，也为业界提供了宝贵的经验。