从4年亏损2亿，到年销量40亿+；从不被看好的“全棉”新品类赛道，到数字化打通的全域经营……全棉时代利用数据智能，在品类创新、用户运营、会员促活等方面逐渐蜕变，已成为横跨日用、母婴等多品类的国民消费产品的领导者。2022年双十一，全棉时代再次携手阿里瓴羊，通过对高价值会员精益运营，实现双十一到店转化率提效150%+，个护家清×母婴品类用户交叉渗透率相对618提升50%+。面临痛点：全棉时代今年打通了线上线下全渠道，已累计拥有4200万高忠诚度的用户。面对庞大的会员数量，现有工具已无法满足品牌对会员精细运营的要求，亟需借助瓴羊的数字化产品及能力，重塑会员人群运营体系，维系活跃高价值会员的同时，激活沉默会员等群体，精细人货场运营方式，加深用户关系，最大化释放品牌会员价值。解决方案：Step

百雀羚诞生于1931年，是中国历史悠久的著名护肤品牌，历经91载。百雀羚的“科技新草本”的全新品牌定位，以科技赋能草本，最大化激发草本的护肤潜能；以东方护肤的平衡和谐之道致力于带给消费者温和有效、好用更耐用的护肤体验。百雀羚在经营过程中，将人群发力点聚焦在老客和会员上，使其生意占比逐渐提升。因此如何使老客和会员持续提效，并且成为持续发展的基石和增量挖掘，是百雀羚目前的双重课题。为此，百雀羚通过与阿里瓴羊合作共创，共同寻找百雀羚品牌“破局之路”。在双十一期间，百雀羚通过和瓴羊合作，会员销售额占比，创品牌历史最高，同比增长15%，

国货品牌曾凭借难以抗拒的价格优势和超出预期的产品品质，赢得了品牌的第一批消费群体。而在消费环境错综复杂的当下，尤其在审美多元化趋势、线上线下多平台渠道融合的复杂经营模式之下，国货品牌迫切需要寻求通过数据智能驱动业务高质量增长，找到数字化时代的最优解。这与瓴羊所提出的DAAS解法不谋而合。2022年6月29日阿里巴巴宣布成立专注企业数智服务的品牌“瓴羊“，提出DaaS（Data

数据质量是数据建设和管理中非常重要的一环。所有的数据应用，不论是用于支持业务开展的数据库，还是用于支持商业决策，或者用于机器学习和人工智能等高级应用，实现数据价值的前提是数据本身是高质量、可靠的，高质量的数据，可以支撑业务快速发展。数据质量的好坏，直接影响着业务的开展，下面是一些简单的示例：

阿里数据人都在用的内部技术经验关注数智化转型俱乐部，数智化不迷路摘要介绍MaxCompute和阿里巴巴内部基于MaxCompute的大数据开发套件，并对在数据开发过程中经常遇到的问题和相关解决方案进行介绍。数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的。面对海量的数据和复杂的计算，阿里巴巴的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算平台（离线计算平台MaxCompute和实时计算平台StreamCompute）、数据整合及管理体系（OneData）。阿里数据研发岗位的工作大致可以概括为：了解需求→模型设计→ETL开发→测试→发布上线→日常运维→任务下线。与传统的数据仓库开发（ETL）相比，阿里数据研发有如下几个特点：业务变更频繁——业务发展非常快，业务需求多且变更频繁；需要快速交付——业务驱动，需要快速给出结果；频繁发布上线——迭代周期以天为单位，每天需要发布数次；运维任务多——在集团公共层平均每个开发人员负责上百多个任务；系统环境复杂——阿里平台系统多为自研，且为了保证业务的发展，平台系统的迭代速度较快，平台的稳定性压力较大。通过统一的计算平台（MaxCompute）、统一的开发平台、统一的数据模型规范和统一的数据研发规范，可以在一定程度上解决数据研发的痛点。本文主要介绍MaxCompute和阿里巴巴内部基于MaxCompute的大数据开发套件，并对在数据开发过程中经常遇到的问题和相关解决方案进行介绍。1统一计算平台阿里离线数据仓库的存储和计算都是在阿里云大数据计算服务MaxCompute上完成的。大数据计算服务MaxCompute是由阿里云自主研发的海量数据处理平台，主要服务于海量数据的存储和计算，提供完善的数据导入方案，以及多种经典的分布式计算模型，提供海量数据仓库的解决方案，能够更快速地解决用户的海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。MaxCompute采用抽象的作业处理框架，将不同场景的各种计算任务统一在同一个平台之上，共享安全、存储、数据管理和资源调度，为来自不同用户需求的各种数据处理任务提供统一的编程接口和界面。它提供数据上传/下载通道、SQL、MapReduce、机器学习算法、图编程模型和流式计算模型多种计算分析服务，并且提供完善的安全解决方案。1．MaxCompute的体系架构MaxCompute由四部分组成，分别是客户端（MaxCompute