阿里数据

I. 产品

1. 数据产品 - 生意参谋
   通过数据披露、分析、诊断、建议、优化、预测帮助商家推进数据化运营。
2. Onedata - 数据资产沉淀
   提供数据资产管理工具（调度/使用监控、存储/计算治理）、数据规范和研发工具集（Onedata建模、开发、测试平台、FindingData数据引擎）；集数据规范化定义，数据计算存储和用户标签等为一体。
3. 数据可视化 - 大屏分析
   面向媒体的数据大屏（春晚互动屏、双十一作战大屏、新零售上海屏），面向商家端的数据大屏，面向平台内部各业务小二的数据大屏。

II. 数据链路

业务数据的来源非常多，分别通过两个工具（DRC与中间件的logagent）实时获取增量数据，并且同步到DataHub（一种PubSub的服务）。实时计算引擎Flink作业通过订阅这些增量数据进行实时处理，并且在经过ETL处理后把明细层再次回流到Datahub，所有的业务方都会去定义实时的数据进行多维度的聚合，汇总后的数据放在分布式数据库或者关系型数据库中（Hbase、Mysql），并通过公共的数据服务层产品（One Service）对外提供实时数据服务。

III. 产品特点

1. 数据查询秒级响应
2. 高数据调用成功率
3. 大数据量
4. 双十一实时数据更新仅需3s

阿里云

I. DataV数据可视化 - 无需编程打造大屏

1. 产品定位
   拖拽式打造大屏，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建具有专业水准的可视化应用。
2. 使用流程
   创建空间/大屏 ——> 数据源 ——> 使用组件和模版 ——> 公开发布/加密发布

3. 版本区别

   
   
4. 产品特点

• 多种场景模版
• 多种图表组件
• 多种数据源接入
• 图形化操作页面，无需编程搭建大屏
• 适配不同分辨率

II. QuickBI - tableau竞品

1. 产品定位
   与tablau类似，提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作、将原始数据可视化展示，可以帮助用户您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。
2. 使用流程
   云数据库/自有数据库/本地文件 —(上传)—> 数据源 —(SQL分析)—> 数据集/表格 —(tableau托拉拽)—> 仪表板 ——> 数据门户/网页

3. 产品结构
   工作空间：数据源、数据集、仪表板、数据门户

   
   工作空间
   

   我的：最近工作空间、最近相关、收藏、流程、案例、入门教程

   
   我的
   创作区：使用流程
   订阅：邮件任务管理
   设置：组织管理、工作空间管理、报表使用分析

4. 与tableau对比

   
   
5. 产品特点
   • 快速创建数据集
   • 数据分析函数
   • 多种可视化图表
   • 多用户协作
   • web页面操作
   • 支持报表嵌入用户自己的系统
   • 支持人员/空间权限管理、报表使用分析