AnalyticDB助力企业智能决策 DMS 如何破解电商7大应战
导 语
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI运行场景，基于实在客户案例&最佳通常，展现Data+AI行业处置打算的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深化讨论如何应用数据与AI技术以及数据剖析方法论，为电商行业注入新的生机与效劳。关系内容介绍：《大咖说｜Data+AI：企业智能化转型的外围驱能源》
行业趋向
在当今数字化浪潮波澜壮阔的时代，电商行业正派历着深入的改革与开展。数据（Data）与人工智能（AI）成为推进电商行业改革开展的外围力气。海量的数据中包括着无尽的价值与时机，经过对大数据的深化开掘和剖析，电商企业能够精准洞察生产者需求、优化经营流程、优化决策效率。而 AI 的参与为电商畛域带来了更弱小的智能服务才干，同时在数据价值发现上带来有限的构想空间。
在过去几年，电商企业经过构建大数据体系成功数字化转型，但是在享用数据红利面前也发现了现有大数据架构的无余：在消息维度上关键以结构化剖析为主，图片、文档等消息有待开掘；在运行方面缺乏实时和矫捷的剖析运行；在运维上多引擎组合极大参与开发和运维老本。随着技术改革，大言语模型和RAG已成功多模态剖析可拓展更多消息维度，离在线一体引擎可成功了流、批处置及在线剖析的场景融合。
在极需翻新的当下，如何极速更新成可撑持未来3~5年业务翻新的Data+AI架构？在领有更多消息维度下，如何成功更深化和精准的数据洞察？本文将深化讨论如何应用好新的数据与AI技术以及数据剖析方法论，为电商行业注入新的生机与效劳。
技术应战
随着在线处置、实时剖析、智能化决策成为电商行业的刚需，企业技术架构在数据剖析才干和AI才干构建上同时面临很多应战：
阿里云 src="https://static-ai./images/202411/a4ea5c43301bd4f4502662a7d615b527c45982.png?x-oss-process=image/resize,w_820,h_610" alt="如何破解电商7大应战？DMS+AnalyticDB助力企业智能决策-AI.x社区">
为了应答业务开展对技术的应战，电商行业客户可以经过阿里云DMS+AnalyticDB成功>面向>Zero-ETL
随着电商行业更新，业务规定性能灵敏性、报表剖析自助性成为刚需。传统基于ETL和离线调度加工的开发形式越发不能满足商家剖析诉求。为应答日益旺盛的剖析需求，阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB-PG）推出 Zero-ETL 性能，无需性能ETL义务即可成功业务数据库的增量同步，联合 ADB-PG 增量实时物化视图成功无调度的义务加工和数据重刷，优化商家剖析时效性和灵敏性。
实时在线剖析
在过去流数据和历史数据启动关联剖析的老本极高，同时在开发和运维上由于要学习两套引擎语法老本较高。ADB-PG 增量实时物化视图允许丰盛语法：多表关联、嵌套子查问、窗口函数等；允许行级数据刷新和级联刷新，不须要业务过去成功数据义务的调度依赖。在Upsert下经过ADB-PG散布式直写计算节点才干加持下可到达10W+ RPS的写入吞吐。
混合负载资源隔离
集群同时存在高吞吐写入、历史数据重算、实时计算和在线剖析服务需求，因此须要允许混合业务的负载。联合 ADB-PG 资源隔离才干构建了不同资源组，依据业务在不同期间段的关键性灵活地调配资源，比如在早上须要保证在线剖析服务和实时计算的业务延续性，在数据刷新资源时可以调低一些。在清晨则同样，批处置加工的资源最大，同时也保管一局部资源保证KA客户的剖析服务。
长周期数据归档
在过去由于老本思考不可为客户提供两年前的历史数据剖析服务，同时关于没有分区的表须要业务上手动转冷十分不繁难。经过ADB-PG 成功了长周期数据的智能归档，可以允许分区级和行级（指点字段）。在经常使用上可以智能路由到热或冷数据，也可以经过参数控制仅访问热数据。在保证用户能够经常使用历史数据的同时成功存储老本优化。
满足 KA 业务
对KA用户须要有独立的资源保证，但同时也要思考全体的计算和存储老本。关于一些批处置加工的数据，经过ADB-PG 数据互访才干成功跨实例的数据访问防止数据冗余存储，经过实时物化视图可以对中心数仓和KA 数仓上的数据启动计算，结果数据留存在卫星数仓。关于一些高频率查问的数据经过CDC增量同步到KA数仓，提供高性能的在线服务。对计算义务依据资源消耗状况启动费用摊派。
灵活资源弹升
数据产品对外提供付费服务，由于须要时辰保证业务延续性。开源MPP架构产品只管能提供高可用才干，但在计算节点依赖的宿服务器出现宕机状况下会影响整个集群的性能。为了保证集群性能不升级，ADB-PG 提供了灵活资源弹升的才干。
AI 场景通常探求
电商行业客户可在数据仓库之上启动AI场景化通常探求，阿里云瑶池数据库提供了智能问数和以图搜图场景的处置打算。
智能问数
在当今极速演进的商业环境中，数据已成为企业战略制订的关键资源。无论是优化决策流程还是驱动翻新，对数据的准确剖析和高效控制至关关键。
DMS是阿里云在2013年颁布的数据控制服务，能够满足企业一站式数据控制诉求。DMS src="https://static-ai./images/202411/61ebfc834ae9f62b2c944505434371c1582c1b.png?x-oss-process=image/resize,w_820,h_588" alt="如何破解电商7大应战？DMS+AnalyticDB助力企业智能决策-AI.x社区">
企业内的数据团队须要为商家研发数据智能产品，并对外部的产品经营团队提供数据剖析允许。少量的数据报表并不能齐全满足商家，经营和产品的需求，在惨重的开发上班之外还须要频频应答各方的取数需求，这些暂时的需求并无余以树立报表来满足，诸如此类的疑问每天都在出现，为数据研发上班带来不小的应战。DMS Copilot处置打算可以满足各方灵敏取数需求，以人造言语交互形式失掉数据，只有提出疑问即可取得所需结果，还允许一键生成图表，检查数据变动趋向。
对外部优化数据报表开发效率。以一个场景为例，需求方要基于开售大区和合同版本维度统计近7天访问"全局概览"页面的TOP3商家类目。只有输入这段文本需求 DMS Copilot即可生成相应的SQL代码。依据用户的共性化需求Copilot还给出了历史常识库援用进一步优化回答准确度。
以图搜图
基于 ADB-PG 一站式RAG的OpenAPI构建图片上行、向量化 (Embedding)、图片检索完整链路，三天即可成功整个图搜技术底座的搭建和优化，对客提供同源货品介绍服务。
总结与展望
针对电商行业痛点，阿里云瑶池数据库提供完整的>
