大數據

一、财务从业人的部分现状每到年中或者年终，财务同学就要花快半个月或者1个月时间通宵达旦做账，毫无疑问，这段时间是所有财务从业者最为辛苦的一段时间，有人戏称，这一个月的工作就差不多占整年80%的工作。 以上情况反映了两个问题： 一是大部分财务年终财务做账实在太过繁琐，而财务处理其工作效率有待提高； 二是大部分财务工作较为单一，除了做账之外并无过多其他事宜。 正是这样的工作特性，最近常常看到有关于“机器人即将取代财务工作者”的言论，大量的学会计或者财务类的朋友这时候开始担心起自己，这种社会心态下，“管理会计师”成为这个行业的人想转行的方向。 但在这个行业的人都知道，达到这个水平对于大部分想转型的财务人来说不可谓不难。 传统的财务给人的印象是刻板、认真、沉默不擅表达，单纯地跟数字打交道，难免会枯燥乏味，很少有人会从单纯的数字工作中体会到乐趣，传统财务类的特性造就了从业人员细心、谨慎的特性，但难免被人吐槽这种常年纯数字的工作会让人缺乏格局，难以有较好的职业发展空间。 换句话说：就算你收录分对了，借贷平衡了，现金表轧得又快又平又合理，so what？ 因此，当今社会对于财务从业者的要求已经不再像以往的标准衡量了，财务人不仅要把时间花在财务数字上，更要把时间花在了解数字背后的业务上及对公司管理流程的理解上面。 现实是，要达到公司的实际要求，对于当下的社会实际背景是矛盾的，现实的矛盾在于财务审计、对账报税等工作所带来的困扰，因为光是这部分工作就已经占据绝大部分时间花在这上面，要让财务工作者成长为企业想要的复合型人才，除了员工自己要有极强的学习意识和能力外，还要解决其繁冗工作缠身的客观问题，不然总会心有余力不足。 随着IT技术的发展，财务软件和管理系统的普及，只是把财务审计、对账报税等工作的方式从账本变成了电脑，而对于使用这些软件的工作人员来说，无非把重复繁琐的工作变成了鼠标点击和键盘敲打，本质上工作量仍很大。 而如何把财务人员繁冗的鼠标点击和键盘敲打的行为给替代掉，最大化解放财务从业人的工作量，让财务类工作者实现复合型人才的转型，就是机器人流程自动化（RPA）这门技术考虑的核心问题之一。 二、RPA技术在财务行业的应用及福音！ 以上对RPA技术的作用进行了狭义的解释，广义的理解，RPA(Robotic Process Automation)是基于计算机编码以及基于规则的软件，通过执行重复的基于规则的任务来将手工活动进行自动化的一种技术。 基于RPA的特点，我们可以将RPA技术应用的场景分成两大类： 1、基于手工的操作任务处理：例如登录企业内部应用、基本的文件及文件夹操作、邮件的日常处理、鼠标、键盘操作，表格填制、数据读取和录入等等人类操作模拟； 2、基于规则的判断任务处理： […]

2020年1月15日，阿里云表示将对中小城市智能化建设中的“感知、融合、认知、计算”等全流程技术进行系统研究，从而加快服务中小城市。 据了解，阿里云牵头了名为“面向城市公共服务的高效融合与动态认知技术和平台”的国家重点研发计划。该项目由阿里云联合澳门大学、之江实验室、华南理工大学、北京航空航天大学等单位共同推进，旨在解决中小城市建设智慧城市所面临的特有问题，加快城市大脑为更多中小城市提供公共服务。 根据《国务院城市规模划分标准》，中小城市占我国城市总数的95%以上。与大城市不同，中小城市智慧城市建设存在几个方面的困难： 首先是信息化基础薄弱，数据采集网络、数据标准统一、系统互联互通方面均与大城市有较大差距；其次，城市特点差异大，有的城市着力发展旅游、有的着力发展工业或者制造业，对智慧城市基础设施的要求各不相同；最后，如何在有限的资源上提高利用率，并产生切实有体感的效果，是城市大脑面向中小城市行业落地的又一巨大挑战。 阿里云将对上述难点逐一分析，包括受限数据条件下的城市感知、动态认知技术、高性能低成本的计算技术等，从而提高计算利用率、降低软硬件投入成本。此外，该项目预期形成一套适合我国中小城市特点的高效融合与动态认知的理论方法与技术工具体系，研发一套高性能、低功耗、低成本的城市大脑开放平台和配套工具，并在一批中小城市的多个领域中进行示范应用，将大大加速阿里云城市大脑服务中小城市的步伐。 项目启动会上，项目特聘首席科学家、澳门大学科技学院院长须成忠，顾问专家组组长、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠院士等专家认为，中小城市有其自身的产业发展和规划特色，某些特性也可为大城市治理提供参考，城市大脑未来要深入分析中小城市智能化发展痛点，凝练共性问题，使得应用场景可复制可推广。 城市大脑由阿里云在2016年率先提出并落地杭州。2017年底，城市大脑被列为首批新一代国家人工智能开放创新平台之一。在三年多时间里，城市大脑不断探索利用人工智能管理城市的能力极限，打通融合交警、交通、城管、环保、消防等多部门系统。城市大脑在交通治理、环境保护、城市精细化管理、区域经济管理等领域进行了深入探索，先后在杭州、衢州、苏州、澳门、吉隆坡、上海、北京等境内外20多个城市落地。

MaxCompute SQL提供CLONE TABLE快速复制 表/分区 数据到另一个表中。 场景 1.数据迁移：由于之前资源规划不满足（或者 BU架构调整，需要拆分Project）我需要把一个ODPS Project中的表大量迁移到另一个Project中，但是跨Project 没法 rename table，使用create table as select * 速度太慢，成本太高。 2.数据备份：我想把我的表快速备份一份快照，然后在对它进行操作，避免误操作。 3.快速复制数据：我想跑一个单纯复制数据的作业，把表A部分分区的数据复制到表B的分区中，希望能快速完成。 如

据说阿里员工 1 天有 26 小时，真的吗？ 答案就藏着阿里同学的日常工作中。 阿里人一天的工作日常，是一场办公黑科技展，更是一部“时间减史”。 今天，我们就来号称“宇宙西厂”的阿里巴巴西溪园区逛逛，亲身体验下阿里人的一天，感受员工的数字化办公和生活。 早晨上班，通过人脸识别直接刷脸进入办公大楼。 来到工位，感觉室内温度有点高，不用再到处找开关或是打电话求助，手机直接调节。 开会前在手机上收到一条信息提醒，系统已按照当前会议类型、参会人位置等，自动推荐了个空闲会议室。不用再担心会议室资源紧缺，临时开会要一层层找空闲会议室。 远在北京的，以及在出差途中的同事通过音视频快速加入到会议沟通中。演示的PPT资料不用挨个传送，电脑直接无线投屏，异地同学也能收到。 中午去食堂吃饭，AI识别自动计算菜价，刷脸1秒完成支付。 如果不想去食堂，对AI助理“内外小蜜”说，帮我订份健康餐，省去排队打饭的烦恼。 有份文件需要大家汇总资料，以前得挨个去联系，现在通过“Teamfile”大家直接在云端同时编辑提交，互不干扰。 晚上回家，通过阿里自研软件“欢行”叫车，加班车费不用自己垫付，系统还会根据以往用车习惯一键叫车。 在阿里内部，“黑科技”办公产品正不断孵化出来，改变着员工们的工作与生活方式，让方便、快捷成为习以为常的事情，汇集成一部“时间减史”。不信？我们看下图： “无效”时间被节省下来，相当于时间的延长。一天节省2小时的话，阿里员工一天就有26小时了。现在，你知道为什么说：阿里员工一天有26小时了吧。 以前，北京与杭州团队开会要花两天时间在往返路上；现在，打开音视频会议，1小时沟通完毕。 以前，不同岗位的同学使用办公工具互不相通；现在，各种格式文件在“语雀文档”上可直接查看，还能一键进行翻译，无缝协同从2小时到2分钟。

读写分离 读写分离，字面上理解是讲读和写分开。拥有多台数据库，主节点负责写入和少量读取，多个从节点负责分担查询。 缓存，在绝大多数项目的地位举足轻重。缓存，它具有在快速响应大量请求，保护下层数据库不被过量请求压垮等优点。但是，缓存能完全代替数据库吗？当然是不能。 那么，接下来，看这样一个例子大多数的应用最开始都是单体结构，一个程序包，一个数据库，好一点会有一个缓存层。现在有每秒8000个请求，其中1000个是写入请求，7000个是读取请求。4000个读取请求能在缓存层得到结果并正确响应。那么，这个时候，将会有3000个读取请求进入数据库，1000个写入请求进入数据库，共4000个请求，4000个请求进入数据库后，如果数据库性能低一点，会直接将数据库冲垮。那有没有好的解决方法呢？有，MySql主从复制。主库负责写入，从库负责分担查询。 MySql主从复制 这张图是MySql经典架构图。在这里引用，向大家说明基本原理。使用MySql主从复制最少需要两台数据库做主从架构，1台主数据库，用来进行写入操作。1台从数据库，用来分担查操作。 主库把SQL请求记录到自己的binlog日志中，从库去请求主库的binlog日志，并将binlog日志写到中继日志中，然后从库重做中继日志的SQL语句，并执行到从库。 这个同步过程可以同步进行，也可以异步进行。同步是指，主库确认从库收到消息才会提交。异步则是写入和推送消息变更分开。大多数情况下，我们的业务都是需要异步同步。 MySql主从复制延时 由此发现，异步同步数据的方式，同步时间不太好掌握。这样会带来一些问题。比如： 连续多次对同一数据进行变更。第一次变更后的数据还未同步到从库，第二次变更紧接着就进行。这样会导致，第二次变更的内容有可能是错误的。 数据变更后，页面进行列表展示，有可能展示到变更前的数据。 内部系统调用，内部实时统计有可能读取到旧数据。 如何解决这一问题呢？ 程序上进行规避（例如：使用缓存层对新添加或者新修改的内容进行缓存一定时间） 数据库同步时间以及同步效率进行摸底，并配置相应的参数（MySql同步模式配置、参数调整） 一般情况下，MySql主从同步时间是毫秒内延时，压力上来后，才会明显感觉到延时问题存在。 MySql主从复制优缺点 优点： 对开发者透明

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实时同步/实时ETL 实时同步功能可以支持多种实时数据源（Kafka、MySQL Binlog，Oracle CDC等），可以将实时消息数据经过一些列处理后再写入目的数据源。即具备实时ETL能力，非常适用于对于数据同步实时性要求比较高的客户，完成批同步做不到的场景，可以实现源端数据库一但变动即时就能在目的端数据库反映出来，以及实现数据库的增量数据捕获，对数据库的干扰几乎为零。【特点】：• 支持常见实时数据源Kafka、MySQL Binlog，Oracle CDC、Datahub、Loghub• 具备完备的ETL能力， 包括拉取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）• 对原始数据库的干扰几乎为零• 一路输入多路输出，可以同时写入多个目的端 批同步ETL 在此前DataWorks数据集成强大EL（Extract-Load）能力基础之上，增加了数据处理能力（Transform），实现了完整了ETL链路。以往用户对源表的数据落地目标表时有数据处理的需求时，只能先将数据拉取到一个临时表里（通常是MaxCompute表），然后再写SQL进行加工处理，将结果再次输入到目标表中，如果目标表不是MaxCompute表，还要再进行一次数据集成同步，将数据写入其他数据源，整个链路非常冗长不便，而且造成计算和存储资源浪费。现在使用ETL模式，省去了中间这些繁琐步骤和额外开销，在数据同步过程中即可完成数据处理，直接落地到目的数据源。【特点】• 支持现在的数据集成所有数据源，共计60+种。• 完美兼容现在已有的任务，可以在已有任务上直接开启数据处理功能，原有调度和流程不变。• 数据处理使用DAG图形拖拽方式进行开发，流程清晰，可读性极强。• 具备丰富的数据处理组件，通过组合可以覆盖绝大多数数据变换和处理场景。 如果您对以上功能感兴趣，请加入DataWorks新功能测试群查看群公告钉钉群号：30002661或直接使用钉钉扫描下方二维码加入

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飞天 AI 平台首次亮相 阿里的 AI 能力再上新台阶。在云栖大会第二天，新任“阿里云智能计算平台掌门人”、阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部总裁贾扬清正式对外发布飞天 AI 平台。 飞天 AI 平台是贾扬清入职阿里巴巴后首次发布的机器智能产品。采访中，贾扬清向 AI 前线展示了飞天 AI 平台的“硬”实力。 飞天 AI 平台到底是什么？ 我们先听一下贾扬清的定义：“这次发布的飞天 AI