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“价值流”的概念伴随着精益思想的传播，被越来越多行业所接纳。

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因此各种效能的场景虽然具有十分相似的流动特征，实际产品依然会不可避免的根据业务定制化，万能的度量工具或公式是不存在的。

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因此会有“事实表”、“维度表”的区分。数据的查询规则，在数据库表结构设定的时候就被确定下来了。

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透过整个研发过程中的种种现象，找到反映这些全局性问题的蛛丝马迹，不仅能在一定程度上让“专家经验”产品化、标准化

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作为数据业务领域的先行者，阿里云总裁张建锋，在最新的演讲中，把数据智能作为数据处理的核心能力：

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一个标志性的事件是：阿里巴巴用几百人的运营团队支撑了几万亿的GMV，其中60%-70%来源于数据支持的机器决策，机器智能赋能业务，用更低的成本，更高的效率去服务顾客，提供千人干面的个性化体验。

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和数据中心化类似，数据业务化也需要很强的行业经验来指导，建立合适的业务场景，在场景里面去使用数据，从而体现数据的价值，来大大扩展数据在行业中的应用能力。

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同时随着各种BI技术和AI技术的流行和普及，挖掘数据的价值变得切实可行，用户便倾向于往数据湖（阿里云OSS）储存越来越多不同类型的数据，如图像、语音、日志等等。

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为了追求超大并发，不少对象存储产品提供的是最终一致性（S3），而不是文件系统常见的强一致性语义。