总结一下，如果有数据同步的需求，最好先看一下现有的服务是不是可以满足需求。如果觉得都满足不了，想要自己开发的话，可以看一下SDK是可以有哪些功能，和使用上的一些注意事项。
除了正常的commit之外，MaxCompute还支持让用户检查数据正确性。比如用户open了五个writer，commit的时候可以把这五个ID当成例子上传确认。如果检查到服务端与这个例子不一致，commit就会报错。
对于C端产品，这个问题比较好解决，因为设计者和使用者往往是重合的。但对于技术平台类产品、B端产品，这两者经常是错位的，即设计者可能并不是真正的用户。
在业务同学的眼里，有没有算法没关系，是不是高科技不重要——而有没有业务效果才关键。正所谓，不管白猫黑猫，抓到老鼠才是好猫。
比如，我们的智能文案平台，能够智能生成千人千面的营销文案。过去，一直在迭代产品、提升算法能力，力图生成更加智能、精准和个性化的文案。
再比如，在A/B实验平台中，最初的概念体系自顶而下分别是“业务域-业务线-产品-实验”。
我们发现，用户很难分清“业务域”与“业务线”的区别，里面的“产品”也不是大家所理解的“支付、借呗、花呗、余额宝”这样的产品，所以存在很多困扰。
比如，有一种图像分类任务，你只需要标注“对”还是“错”。
之前的设计，是每页展示一张大图，答完题后就切换到下一页。当我们自己亲自标注了几十张之后，就感觉这样的效率很低。
为什么会存在这种情况呢？
原因在于，尽管产品经理在产品设计的时候，本身就会尽力杜绝大部分错误的发生，在平台的玩法中也有相应的规则告知到用户，但大家并不会像你想象的那样“守规矩”，他们会有意无意地“妙用”、“错用”甚至“滥用”。
但这与提高智力有什么关系呢?
通过使用人工智能将所有这些任务自动化，教师可以把更多的时间集中在与学生的互动上。他们可以为学习者提供即时反馈，并花更多的时间进行一对一的交流;他们可以专注于进一步个性化他们的课程和提供更好的学习体验。
不光要给予每一个平台以记忆度和识别度，还要考虑多个平台作为一个整体，如何记忆和传播。同样是考虑到阿里的武侠文化，我们就包装出了“AI中台天龙八部”的整体品牌概念，来传播八大AI技术平台产品。后来发现，这个“天龙八部”的在内部的影响力很高，很多人都用“天龙八部”来整体指代AI技术平台家族。
运营活动需要品牌
平台协同：连接，产生价值
单个平台的价值和能量是有限的，当你突破平台的界限，创造更多的连接和闭环，你就会打造出一个欣欣向荣的系统和生态。
