ビッグデータ運用業務概要（アリババビッグデータチームの年末総括テンプレート、レポートで上司を満足させるには？）

Alibaba ビッグデータ チームの年末総括テンプレート。あなたのレポートはどのようにして上司を満足させることができるでしょうか?

11月がやってきました。皆さんも年間概要を書き始めるべきです。ここで著者は、仕事の実践に基づいた年間要約計画の仮想バージョンを書き、それが皆さんのインスピレーションとなることを願っています。

年間総括を通して、今年自分が会社にどれだけ貢献できたか、また、まだどんな後悔が残っているかを知ることができます。そして、この計画を通じて、新たな選択をするもう一つのチャンスが得られます。

計画は変化ほど速くはありませんが、特にビッグデータなどの分野では、来年の仕事のためにより良い基盤を築くために、計画を通じて不確実なものから確実な部分を見つけることに長けている必要があります。

1. 仕事のレビュー

20XX年、当社は会社のスマートオペレーションの要件を実行し、ビッグデータの価値を積極的に探求して活用し、変革とイノベーションを推進しました。現在のデータ資産規模はXXPB（前年比XX%）を超え、ラベル規模はXX万（前年比XX%）を超え、XXデータ製品システムはさらに改善され、年間を通じて完了した開発ニーズはXX（前年比XX%）を超え、月間精密マーケティング成功ユーザーはXX万人（前年比XX%）を超え、外部価値実現はXX万人民元を超えました。ビッグデータの内外価値の実践は継続的な進歩を遂げています。

1. データ収集

調達、サプライチェーン、さらに内部データ収集を完備し、XXデータ収集チェーンを開放し、ビッグデータの基盤を継続的に強化します。現在、プラットフォームは XXXX 収集インターフェース、XXX 交換インターフェース、および XXXXX 操作タスクを実行します。 1日のデータ収集量はXXXTに達し、前年比XX%増加しました。

2. データモデリング

位置情報、ブロードバンド、ビデオなどの一連のモデルが完成し、位置測位精度はXX％に達し、ラベル規模はXX百万（前年比XX％）を超えました。

3. データ管理

ビッグデータ管理プラットフォームプロジェクトの第XXフェーズの構築が完了し、Spark、HBase、IBM Stream、Gemfire、Sqlfire、Implaなどの複数のプラットフォームに接続する新しい開発機能が追加され、データディクショナリ、データ開発、機械学習、データ監査から運用保守スケジュールまで、エンドツーエンドのビジュアル管理機能を提供します。平均データ開発サイクルがXXからXXに短縮され、現場での活用の敷居が大幅に下がりました。

現在、プラットフォームには XX チーム、XX ユーザー、XX テナント、XX データ スクリプト、XXXX ビッグ データ モデル アセットがあります。

4. データ製品

社内的には、ユーザープロファイリング、タイミングトリガー、製品推奨、チャネル実行、効果評価などのXXサービスインターフェースのリリースと適用を完了し、マーケティング製品アプリケーションの開発サイクルをXXか月からXX日に短縮しました。当社は年間を通じてビッグデータマーケティングサービスのXXの革新的な応用をサポートし、成功したマーケティングユーザーの平均月間数はXXX万人を超えました。

4. スマートな操作

ビッグデータ「XYZ計画」を実施し、ビッグデータの実践的なトレーニングを実施し、年間を通じてXXXX名を合計XXXX回トレーニングしました。ビッグデータモデリングおよびアプリケーションコンテストを開催し、平均 XXX 以上の参加チームと平均 XXX 以上の参加者が集まりました。競争の中で際立った XXXX や XXXX などの優れたモデルにより、生産性が大幅に向上しました。

「XXXX」と「YYYY」という2つのフラットチャネルを作成し、州と都市間のやり取りを標準化しました。州全体で XX を超える優れたモデルとアプリケーションが推進されました。ビッグデータプラットフォームの利用者数は、年初にはXX人未満でしたが、現在はXXX人に増加しています。省内の自社開発モデルの数はXXXを超えており、同社のビッグデータ応用環境の初期形成を促進しています。

II.課題

1. ビッグデータは企業のスマートオペレーションを推進する上で大きな意義を持っていますが、現在、現場のビッグデータに対する理解は依然として比較的弱く、スキルも不十分であるため、ビッグデータを日常の生産性に効果的に適用することは不可能です。ビッグデータの「舞台設定とショー」運用モデルを深化させ、ビッグデータの普及と応用を促進し、スマート運用の幅と深さを高めることが急務となっている。

2. ビッグデータビジネスの環境変化とビジネス変革が一致していない。初期の段階では、私たちは心を完全に解放し、変化や変革に効果的に対応することができませんでした。一方で、水平連携への積極性が足りず、会社の相乗効果を十分に発揮できませんでした。一方で、新たなビジネスモデルの検討が不十分であり、製品運用体制が効果的に構築されていませんでした。

3. 来年の計画

収集能力を継続的に強化し、ビッグデータ交換プラットフォームの能力を高め、異種クラスタ交換、データサブスクリプション、データベース災害復旧、FlumeとKafkaのインターフェース構成、テナント分離などの機能の開発とテストを実現し、毎日のデータ処理能力をXXXTに、毎日のスケジュールタスク能力をXX万に増加します。

クローラーエンジンを利用して外部インターネットデータの導入を全面的に推進し、コンテンツ知識ベースの分析範囲を継続的に拡大し、知識ベースの数はXXXX万を超えました。 XXおよびその他のB/O/M 3ドメインデータを拡張し、収集インターフェイスをXXXXからXXXXに増やします。企業データの統合率はXX%に達しました。

Agile Data Miner Delivery クラウド (ADMD) を構築して、変数の準備、モデルのトレーニング、モデルの出力、モデルの検証、本番環境への展開など、データ マイニングのプロセス全体を自動化します。特徴変数エンジニアリングを実装し、データマイニングミドルプラットフォームを構築し、「5 in 1（R、Python、Spark、SPSS、TensorFLow）」のハイローマッチング機械学習環境の統合を完了し、さまざまな役割の迅速なモデリングのニーズを満たします。

年間要約計画のキーワードは「価値」です。プロセス作業が明らかな価値を生み出さない場合は、概要レポートに含めないようにしてください。