电商搜索推荐实时数仓演进：从0到1的突破之路

1. 业务背景

阿里巴巴电商搜索推荐实时数据仓库承载了阿里巴巴集团淘宝、淘宝特价版、饿了么等多个电商业务的实时数仓场景，提供了包括实时大屏、实时报表、实时算法训练、实时A/B实验看板等多种数据应用支持。

我们认为数据处于阿里巴巴搜索推荐的大脑位置，这体现在算法迭代、产品运营和老带新等各个方面。

• 算法迭代： 实时数仓可以为算法提供近实时的数据，使算法能够及时捕捉用户行为的变化，并做出相应的调整，从而提高算法的准确性和召回率。

• 产品运营： 实时数仓可以为产品运营提供实时的用户行为数据，帮助产品运营人员了解用户的使用情况，发现产品存在的不足，并及时做出调整，从而提高产品的用户体验。

• 老带新： 实时数仓可以为老带新活动提供实时的数据支持，帮助老用户快速找到新用户，并建立联系，从而提高老带新的成功率。

2. 技术选型

在技术选型上，我们主要考虑了以下几个因素：

• 实时性： 实时数仓需要能够提供近实时的数据，因此我们需要选择一个能够支持实时数据处理的技术栈。

• 扩展性： 实时数仓需要能够支持大规模的数据处理，因此我们需要选择一个具有良好扩展性的技术栈。

• 成本： 实时数仓的建设和维护成本需要在可控范围内，因此我们需要选择一个成本相对较低的技术栈。

综合考虑以上因素，我们最终选择了Apache Flink作为实时数仓的核心组件。

3. 实践应用

阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓在以下几个方面得到了广泛的应用：

• 实时大屏： 实时大屏可以展示电商搜索推荐业务的实时数据，帮助业务人员及时了解业务的运行情况。

• 实时报表： 实时报表可以提供电商搜索推荐业务的实时数据报表，帮助业务人员分析业务的趋势和变化。

• 实时算法训练： 实时数仓可以为算法提供近实时的数据，使算法能够及时捕捉用户行为的变化，并做出相应的调整，从而提高算法的准确性和召回率。

• 实时A/B实验看板： 实时A/B实验看板可以展示电商搜索推荐业务的A/B实验结果，帮助业务人员了解不同算法或产品方案的效果，并做出相应的决策。

4. 挑战展望

阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓在建设和运营过程中也面临着一些挑战，包括：

• 数据量巨大： 电商搜索推荐业务每天产生的数据量非常大，如何高效地处理和存储这些数据是一个不小的挑战。

• 数据质量不高： 电商搜索推荐业务中存在大量的数据质量问题，如何保证数据质量是一个需要长期努力解决的问题。

• 数据安全： 电商搜索推荐业务中包含大量用户隐私数据，如何保证数据安全是一个非常重要的挑战。

面对这些挑战，我们也在不断探索和实践，并取得了一些进展。例如，我们在数据量巨大方面，通过采用分布式存储和计算技术，有效地解决了数据量大的问题。在数据质量不高方面，我们通过建立数据质量监控体系，并与业务部门合作，提高了数据的质量。在数据安全方面，我们通过采用加密技术和访问控制技术，保证了数据的安全。

未来，我们将继续努力，不断完善阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓，为阿里巴巴电商搜索推荐业务的发展提供更加强有力的数据支持。