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但现有的大数据运维分析手段依旧存在着原子工具繁多，上手成本高、工具之间的衔接困难，Monitoring(监控)、Logging(日志)、Tracing(定位追踪)无法互相依存发挥更大价值、真实业务中收益完全取决于使用者的架构能力等明显问题。

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在新零售行业，为了保障企业供应链数据实时采集、加速处理数据，为实时决策提供保障（快速检测问题，减少经济损失）。使用Databricks构建实时数仓后，数据延迟从2小时降低到15秒，并且由于数据链路精简，业务代码量也相应减少：Python代码从565行减少到317行，YML配置从252行减少到23行。

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边缘AI补充了云AI，可在需要时提供对即时决策的访问，并利用云获得更深入的见解或需要更广泛或更纵向的数据集来推动解决方案的见解。

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算法标准统一

统一的协议标准是视频监控行业发展的必然趋势。人脸识别、视频结构化等AI技术的算法标准一致，供应商之间的协议标准统一，将会使得不同品牌前中后端互相识别，实现数据互通互享。

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天灾不断，何以规避？
近年来经常会看到，比如某个地方的电缆给挖了，官网崩了，机房断电了，不管是腾讯或者是阿里支fb，都出现过部分业务在那段时间内无法被用户继续访问。

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比如，我们的智能文案平台，能够智能生成千人千面的营销文案。过去，一直在迭代产品、提升算法能力，力图生成更加智能、精准和个性化的文案。

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有趣的是，“研究员”在阿里体系有“高P/组织部”的层级含义，这样小小的一个文案的修改，也包含着平台设计者的“人文关怀”——对那些用A/B实验来践行数据驱动创新的、追求科学严谨做事方式的同学们，给予一点点温情和荣耀。

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对于我们的标注平台来说，深度使用体现在做数据标注的次数——标注几次与几十、几百次，你的感知是完全不同的。

标注页面中的一些设计的细节问题，在你做一两次标注的时候感觉不明显，当你做上几十次、上百次之后，再小的问题也都会暴露出来、被放大了。

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比如，每个业务最开始接入知识图谱平台，为了解决自己的业务问题，就得从头建Schema、导数据。但随着平台的发展，沉淀的知识越来越丰富。那么，后续的平台就能直接受益于之前沉淀的知识，而不一定要自己重新建设了。这就是，平台数据沉淀出的价值。

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平台产品需要品牌
我们对所有的平台的品牌识别体系进行了梳理，参照“阿里动物园”的惯例，分别命名为知蛛金融知识图谱平台、鲸语NLP平台、图鹰金融视觉平台、千鲟搜索平台、灵犀机器人平台，每种动物的选择都尽量体现了该平台产品的特点（毕加索智能文案平台、AlphaQ智能标注平台的名称已经有一定认知度，就未做修改）。