3．数据服务层
当数据已被整合和计算好之后 ， 需要提供给产品和应用进行数据消费 。为了有更好的性能和体验 ， 阿里巴巴构建了自己的数据服务层 ， 通过接口服务化方式对外提供数据服务 。针对不同的需求 ， 数据服务层的数据源架构在多种数据库之上 ， 如MySQL和HBase等 。后续将逐渐迁移至阿里云云数据库ApsaraDB for RDS（简称“RDS”）和表格存储（Table Store）等 。
数据服务可以使应用对底层数据存储透明 ， 将海量数据方便高效地开放给集团内部各应用使用 。现在 ， 数据服务每天拥有几十亿的数据调用量 ， 如何在性能、稳定性、扩展性等方面更好地服务于用户；如何满足应用各种复杂的数据服务需求；如何保证“双11”媒体大屏数据服务接口的高可用……随着业务的发展 ， 需求越来越复杂 ， 因此数据服务也在不断地前进 。
数据服务层对外提供数据服务主要是通过统一的数据服务平台（为方便阅读 ， 简称为“OneService”） 。OneService以数据仓库整合计算好的数据作为数据源 ， 对外通过接口的方式提供数据服务 ， 主要提供简单数据查询服务、复杂数据查询服务（承接集团用户识别、用户画像等复杂数据查询服务）和实时数据推送服务三大特色数据服务 。
4. 数据应用层
数据已经准备好 ， 需要通过合适的应用提供给用户 ， 让数据最大化地发挥价值 。阿里对数据的应用表现在各个方面 ， 如搜索、推荐、广告、金融、信用、保险、文娱、物流等 。商家 ， 阿里内部的搜索、推荐、广告、金融等平台 ， 阿里内部的运营和管理人员等 ， 都是数据应用方；ISV、研究机构和社会组织等也可以利用阿里开放的数据能力和技术 。
阿里巴巴基于数据的应用产品有很多 ， 本书选择了服务于阿里内部员工的阿里数据平台和服务于商家的对外数据产品——生意参谋进行基础性介绍 。其他数据应用不再赘述 。对内 ， 阿里数据平台产品主要有实时数据监控、自助式的数据网站或产品构建的数据小站、宏观决策分析支撑平台、对象分析工具、行业数据分析门户、流量分析平台等 。
我们相信 ， 数据作为新能源 ， 为产业注入的变革是显而易见的 。我们对数据新能源的探索也不仅仅停留在狭义的技术、服务和应用上 。我们正在挖掘大数据更深层次的价值 ， 为社会经济和民生基础建设等提供创新方法 。
注：本书中出现的专有名词、专业术语、产品名称、软件项目名称、工具名称等 ， 是淘宝（中国）软件有限公司内部项目的惯用词语 ， 如与第三方名称雷同 ， 实属巧合 。

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