數(shù)據(jù)收集與處理利用阿里云的大數(shù)據(jù)處理服務(wù)，如MaxCompute和AnalyticDB，收集處理大量的用戶行為和興趣偏好數(shù)據(jù)。

通過阿里云的人工智能平臺PAI構(gòu)建訓(xùn)練預(yù)測模型，以預(yù)測用戶的購買意愿或廣告點擊概率。

在預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上使用阿里云的在線服務(wù)計算產(chǎn)品，如OTS和ADS，實時生成最優(yōu)的廣告投放策略。

實時監(jiān)控與優(yōu)化使用阿里云的監(jiān)控與日志服務(wù)，如SLS和ARMS，實時監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)，根據(jù)反饋信息不斷優(yōu)化我司的算法和服務(wù)。

這些行業(yè)的數(shù)據(jù)通常較為分散且缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，因此我司采用合適的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)集成工具，將各種設(shè)備和系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)匯集到云端。

通過大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，挖掘價值，據(jù)此制定更優(yōu)的經(jīng)營策略。

阿里云的流程自動化工具，如RPA和釘釘，幫助我司簡化和自動化各種業(yè)務(wù)流程，提高工作效率。