阿里巴巴股权结构图解

简介： 双11背后的万亿人次商品需求：淘宝创造新一代智能 科技 ，淘宝成为超大规模智能APP，前沿 科技 重塑双11人货场。

图：淘宝APP已成为超大规模智能APP

“淘宝APP已成为超大规模智能APP。”阿里巴巴集团资深副总裁周靖人11月3日介绍，基于全球规模最大的商品认知图谱、全球首个每日万亿量级的云端协同图神经网络，2020年双11的智能计算规模和效率再次突破 历史 峰值。

在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里CTO程立认为，智能中台是阿里巴巴数字原生商业 *** 作系统的重要组成部分，智能技术像水一样在经济体流淌。随后，阿里巴巴首次公布，在核心商业技术架构中，已经构建包括全域知识层、认知推理层、用户交互层的“认知智能引擎”。

今年双11前夕，淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景，智能计算调用量日均已高达数千亿次，消费者兴趣宽度显著拓展，各类商家机会趋于多样，新商品孵化周期正在缩短。

此外，各类基础智能 科技 已在淘宝大规模应用，日调用量也在数千亿次。在视觉AI领域，拍立淘目前支持4亿商品对应的和视频检索；自然语言学习（NLP）、实时机器翻译、语义识别等技术，也在店小蜜、实时翻译、商品评价分析等关键链路使用。

在信息搜索、推荐和营销领域，传统机器学习机制会不断拟合用户行为。认知智能则能提供更好的发现性、丰富性。

认知智能需要“实时训练”、“千人千模”，计算工程体系既面临效率和成本难点，也能通过差分机制、端侧运算更好保护用户数据隐私。周靖人介绍，目前阿里巴巴以自研AIOS *** 作系统、图计算框架为底座，结合高压缩率的在线学习模型，能够支持模型分钟级更新1亿参数，单次请求超过200亿次的浮点计算。

图：商品认知图谱基本结构

2014年阿里巴巴上市时，深度学习（Deep Learning）和专有算法（Proprietary algorithms）是对外披露的核心技术之一；2016年提出新零售、新制造、新能源等“五新”计划，开始智能技术深度融合；2017年成立的达摩院，目前已向业务场景输出的200多种智能 科技 能力，日调用量超过5000亿次。

期间，阿里巴巴在全球跨领域引进科学家，开展自动学习、分布式计算、多模态理解、图计算、差分隐私等前沿基础科研，又在核心商业场景积极支持技术验证、融合与扩散。仅认知智能相关领域，已发表300多篇全球顶级会议论文，注册国内外专利180余项。

日本软银集团占比344%；雅虎占比226%；阿里巴巴董事局主席马云占比89%；阿里巴巴联合创始人蔡崇信占比36%。

阿里巴巴于2014年5月6日（美国时间）向美国证监会递交IPO(首次公开招股)申请。阿里提交的招股文件显示，日本软银持股占比344%，为最大股东，马云持股占比达89%，为最大个人股东。

招股书详细批露：日本软银集团持股797,742,980股，占比344%；雅虎持股523,565,416股，占比226%；阿里巴巴董事局主席马云持有206,100,673股，占比89%；阿里巴巴联合创始人蔡崇信持有83,499,896股，占比36%。

扩展资料

阿里巴巴提议推行的董事会结构是一种比目前美国盛行的董事会结构更为极端的形式。

在美国，为了强化企业创始人的地位，互联网企业和社交网络企业一直在采用一种双重选举机制。与合作集团类似，这类创新型企业往往会宣扬某些很有价值的价值观，而他们的董事会往往不够健全，不足以应对战略管理方面的挑战。

除此之外，另一个常见特征是这类企业可能会奉行“长期主义(long-termism)”，对资本市场的压力焦虑甚少。

不过，这其中还存在一些十分重要的区别。

对于美国高科技产业，至关重要的是人力资本。至于金融资本，除了在发放红利或收购其他企业时会把股权当作一种“货币”之外，它们几乎没什么存在的必要。那些规模最大的科技企业手中往往持有大量现金。

参考资料来源：人民网--阿里股权结构曝光：马云持股89% 日本软银为最大股东

参考资料来源：人民网--阿里巴巴双重股权结构的风险

阿里的三层三板斧：

头部管理者、腰部管理者、腿部管理者。

头部三板斧：定战略、造土壤、断事用人。

腰部三板斧：懂战略、搭班子、做导演。

腿部三板斧：Hire&Fire（招聘和解雇）、 Team-building（建团队）、 Get result（拿结果）。

头部，腰部，腿部三个部管理者各司其职，组织就能跟上来，上下一条心，打赢战役，从而达到战略的落地。

头部：用望远镜绘制战略地图并参与分解战役，选择带兵打仗的腰部人才。

腰部：充分理解战略，拆解战略为战役或战斗，定好业务目标，做好业务规划，还能协调整合资源，选对人，建好人才梯队，帮助他们取得战役的胜利。

腿部基层：组建并管理团队，定战斗目标拿结果，围绕着实现业绩和最优化服务客户的目标，用好人，做好事。

一张战略总图，不同的关键战役，各小分队在战役中的占位和作用，一目了然。头，腰，腿部，员工都有自己的目标。通过打胜一场场的关键战役，实现最终业务目标，最终完成整个战略目标。

总之，画大图，排兵布阵，站位清晰，目标明确，心在一起，干在一起，人事合一，克难致胜，完成大图战略。

恩，这个问题问的比较有技术含量，但同时由于您问的不够清楚，我也只能大概跟你介绍下

网站架构：阿里巴巴网站是基于Webx框架构建的（近期刚开源，有兴趣可以搜索下载源码玩玩）

基本功能：（免费会员和收费会员差别较大）

1、会员功能：注册、修改个人信息、申请各类收费服务等

2、发布产品功能

3、管理交易和订单功能

4、顶级商铺旺铺功能

5、相册功能

6、绑定支付宝、设置地址、开通全站账户等等

在阿里云的大数据体系中，有两个数据展现组件，一个是QuickBI、一个是DataV。

使用QuickBI过程类似于吃炸酱面，技术人员提前帮业务人员准备好数据（第1步、第2步），业务人员把自己需要的数据拖到仪表板或者表格里（第3步或第4步），最后再把仪表板和报表加上菜单就是数据门户（第5步）。

为了让大数据更加普惠，QuickBI和DataV分别找到了两种不同的解决方案：

Quick BI产品架构如下图所示：

Quick BI的主要模块和相关功能。

能够解决：

推荐搭配使用：

RDS + Quick BI

图例：

通过整合散落的各类数据，构建统一的大数据平台系统，实现经营、商品、流量、店铺、订 单、营销等各类场景分析，从各类整体指标概览，再到分层细节指标数据的对比分析，实现 数据指导业务精细化运营。

能够解决：

多渠道数据无法整合分析

多渠道经营、流量、店铺等数据各自为阵，无法整合关联分析。

数据的汇管用无法统一

各业务部分规则不同导致无法实现统一化管控，数据分析过程中效率低下。

业务人员自助分析困难

业务人员分析数据完全依赖IT部门，无法根据需求灵活分析

新的时代需要全方位的去利用大数据提高会员服务的体验，需要对会员的分类、分级、偏好、以及连锁门店的经营状况等数据进行分析，以增加对会员行为预测的更准确的判断。

能够解决

-用户数据提取效率

要从业务上面考虑，如何从会员及其行为数据提取洞见，并给会员提供更好的服务；

-BI系统建设成本

传统BI 和大数据建设的体系成本非常高，速度也很慢；

-业务人员协同

传统连锁的报表分析业务门槛很高，限于连锁模式的特性，很多业务人员分散在全国各地。

下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。

假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师，您的经理刚刚拿到2019年8月份的月度运营分析数据，他发现近期企业运营状况不佳，8月份毛利额环比前几个月下滑较大，三季度存在达标风险。

因此将这个任务交给了您，根据订单信息和流量渠道信息等相关数据，分析企业8月份毛利额下滑的关键要素，并将其分享给团队，以便指导相关业务部门采取决策和行动，提高企业整体毛利额。

Quick BI快速入门分为以下步骤：

当文件的状态为 同步完成

默认在 Personal Workspace 下，通过上传文件的方式连接数据源成功后，则在 我的数据集 下看到新建的数据集。如果没有，您可以通过以下方式创建数据集。若已有目标数据集，请跳过此步骤。

下面为您介绍查看订单信息明细表的度量和维度信息。

为了分析各个渠道的毛利情况，您需要在 度量 中添加 毛利额 和 毛利率 两个指标，方便后续进行相关数据统计。

为了分析各个渠道的毛利情况，您需要将订单信息明细表和渠道信息维度表进行通过 渠道ID 字段进行关联，以获取对应的渠道名称和渠道类别，方便后续进行相关数据统计。

通过以下步骤，分析毛利额异常下滑的原因。

进入仪表板编辑页面。

为了分析毛利额下滑原因，您需要先查看月度毛利额的走势，确认毛利额在哪个月份出现下滑。同时需要分析销售额的月度走势，确认近几个月的销售情况。本文以线图来展示月度毛利额和月度销售额的走势图。

查看月度毛利额统计

您可以通过线图查看毛利额的月度走势数据。

此时，您可以看到2019年8月份的毛利额从7月份的6654万下降到了5846万。

查看销售额统计

为了进一步排查毛利额的下降原因，您可以通过线图查看销售额的月度走势数据。

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