上面提到的大数据基础架构，解决了数据的收集和存储问题，并且提供了实时和离线两种计算能力，接下来就需要考虑数据的使用，从原始的、初步结构化的数据，生成决策需要的知识、统计信息和预测结果，输出到业务系统中，进而收集用户反馈，这应该是一个自动化的、持续改进的系统。
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整个系统又包括几个关键部分：
1. 数据流水线
数据流水线需要明确数据的上下游，在流水线中，每个模块都承担着生产者或/和消费者的角色。
作为消费者，这些模块需要明确指定要消费的是什么数据，以及这些数据的形态。
作为生产者，这些模块需要明确可以提供的是哪些数据，什么形态的数据。
数据流水线，整体上充当了数据注册与发现的作用，将各个生产者和消费者串联起来，让数据沿着价值链流动。
2. 任务自动调度
有了数据流水线上的生产者和消费者的状态以及依赖关系，就可以自动调度任务，让数据真正流动起来。
这里的首要前提是各个任务有统一的触发、监控和中止的接口。
为了充分利用资源，需要有一个任务编排策略，根据任务的资源需求、时间限制，决定调度顺序和资源分配，满足系统的数据需求。
3. 系统服务
AI系统与业务系统可以在各个层次上结合，系统服务也包含几个层次：
A. 基础数据服务
包括离线数据统一访问，适合大量数据的展示，例如搜索结果、用户行为序列，一般可以使用es、hbase、presto、impala等技术，其中es/hbase意味着重新保存一份数据，需要考虑存储成本。
B. 基础智能服务
包括统计信息（固定以及adhoc查询）、用户画像服务、预测服务（模型打分）、决策支持（规则引擎）等
C. 业务智能服务
包括搜索与排序、推荐、广告、自动业务流程。
4. 反馈闭环
业务系统打点，记录最终展示的信息以及用户反馈，作为下一轮优化的基础。
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