從理論上來(lái)說(shuō)，從收到用的螺旋式循環(huán)是一個(gè)巨大的渦輪，只有先數據化運營(yíng)，然后才能運營(yíng)數據。

作者：車(chē)品覺(jué) 出版：浙江人民出版社

    讀《決戰大數據：駕馭未來(lái)商業(yè)的利器》的前言有種奇怪的感覺(jué)。通常，作者總要在序言中交代寫(xiě)作動(dòng)機、闡明主要內容，而車(chē)品覺(jué)的前言一開(kāi)篇就要讀者“忘掉大數據”——按理，不是應該強調大數據的趨勢重要性、對企業(yè)的戰略意義嗎？可車(chē)品覺(jué)是怎么寫(xiě)的呢：“大數據的概念紛繁復雜，媒體上充斥了各種關(guān)于大數據的報道，但其中不乏牽強附會(huì )、濫竽充數的言論，某些媒體甚至把簡(jiǎn)單的統計也冠上了‘大數據’的頭銜”。所以，目前人們最應該做的，就是“暫且忘記大數據的概念”，因為行勝于言，只有具備實(shí)效性的數據才是正道。

    原來(lái)，車(chē)品覺(jué)試圖告訴每個(gè)讀者，大數據的具體運作到底是什么樣的，數據量絕對不是最重要的問(wèn)題。我們要的不是數據的量，而是有“質(zhì)”的量。由此就不難解釋?zhuān)瑸槭裁催@本《決戰大數據》的正文第一章，當我們想當然地以為會(huì )是“何謂大數據”等類(lèi)似入門(mén)、啟蒙的內容時(shí)，車(chē)品覺(jué)卻一針見(jiàn)血直奔主題：討論“大數據，為什么很多人只會(huì )談，不會(huì )做”？那么，他的結論又是什么呢？他認為，從理論上來(lái)說(shuō)，從收到用的螺旋式循環(huán)是一個(gè)巨大的渦輪，只有先數據化運營(yíng)，然后才能運營(yíng)數據。而現在的情況是，用數據的人不知道大數據從哪里來(lái)，做數據的人不知道大數據如何使用。用的人不敢用，因為大數據的真實(shí)性；做的人不知道怎么用，因為大數據的復雜性。于是，當數據量變得越來(lái)越大，結果卻是越來(lái)越無(wú)法有效地使用。

    能如此清晰看出當下我國的大數據問(wèn)題所在的，多半來(lái)自業(yè)界一線(xiàn)；畢竟，只有真正做過(guò)大數據，用過(guò)大數據的，才有底氣談大數據以及“如何成為決勝未來(lái)的商業(yè)利器”。確實(shí)，車(chē)品覺(jué)現任阿里巴巴集團商業(yè)智能部副總裁、數據委員會(huì )會(huì )長(cháng)，擁有十幾年豐富的數據實(shí)戰經(jīng)驗。憑借長(cháng)期的從業(yè)經(jīng)歷，加之互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里巴巴的事業(yè)平臺，車(chē)品覺(jué)對大數據認識的角度、高度和深度自然不同尋常。要知道，目下坊間有關(guān)大數據的論著(zhù)已不少了，影響較大者，前有維克托·邁爾·舍恩伯格的《大數據時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》開(kāi)啟了“大數據商業(yè)應用之先河”，后有涂子沛從歷史文化提成“數據時(shí)代的到來(lái)”的《數據之巔》，同時(shí)還有被稱(chēng)為“大數據商業(yè)應用的引路人”的大衛·芬雷布的《大數據云圖》、埃里克·西格爾的《大數據預測》，以及講技術(shù)算法和統計思維的Anand Rajaraman寫(xiě)的《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》、馮啟思（Kaiser Fung）的《數據統治世界》等。這意味著(zhù)，要再寫(xiě)一本討論大數據之作，沒(méi)有金剛鉆是不行的。

    早在大數據還沒(méi)流行以前，車(chē)品覺(jué)就開(kāi)始關(guān)注這股趨勢了。上世紀90年代初，他就從以博彩為生的朋友那里，從觀(guān)看比賽錄像分析賽馬輸贏(yíng)概率的個(gè)案上察覺(jué)了“用數據找機會(huì )”的手法。車(chē)品覺(jué)玩大數據玩得早、玩得多，自然玩得轉。譬如，他在書(shū)中提出了“大數據的本質(zhì)就是還原用戶(hù)的真實(shí)需求”、“‘活’的數據才是大數據”、“無(wú)線(xiàn)數據，大數據的顛覆者”（據此，他認為面對無(wú)線(xiàn)數據，要解決的主要問(wèn)題有兩個(gè)：一是高效準確的收集；二是培養數據分析師的多屏思維）、“數據的四大分類(lèi)和五大價(jià)值”等觀(guān)點(diǎn)。在論證上深入淺出，討論語(yǔ)言通俗易懂，若非長(cháng)期的實(shí)踐與總結，很難說(shuō)得這么到位。

    不過(guò)話(huà)回來(lái)，《決戰大數據》的主要看點(diǎn)，還是阿里巴巴的大數據實(shí)例——它到底做了什么，又是怎么做的？身為阿里數據委員會(huì )的“家長(cháng)”，車(chē)品覺(jué)的言行自然也備受業(yè)界同行的關(guān)注。其實(shí)，有關(guān)阿里巴巴的大數據戰略與策略，在本書(shū)出版前，車(chē)品覺(jué)或多或少已向外界透露過(guò)。譬如在2013年下半年的《中國企業(yè)家》雜志上，車(chē)品覺(jué)就向記者表示：“一開(kāi)始，我們在用好數據，但是隨著(zhù)數據戰略與平臺戰略緊密結合，我們開(kāi)始刻意地去管理數據（保證數據安全、質(zhì)量和對于商家的可用性），養數據（有意識地收集外部數據），沉淀數據�！痹谡劶啊叭绾螌⒋髷祿�用好”轉變?yōu)椤白尨髷祿�更好用”的�?wèn)題上，阿里巴巴是從以下六個(gè)地方入手的：確保數據安全（保護商家和個(gè)人的隱私）、保證數據的質(zhì)量（去除虛假數據）、實(shí)現各個(gè)部門(mén)數據標準的統一（如轉化率）、讓原始數據變得更精細化（更符合商家的應用情景）、獲得外部數據（如并購新浪微博、收購高德地圖，和其他平臺合作、購買(mǎi)數據信息等）、建立數據委員會(huì )。

    時(shí)間再往前推，2012年，馬云正式向外界公布了阿里巴巴分三步走的發(fā)展策略，即“平臺、金融、數據”，這意味著(zhù)阿里巴巴誓要轉型成為一家“互聯(lián)網(wǎng)數據公司”；2011年，“頁(yè)面點(diǎn)擊”誕生，它可監控每個(gè)頁(yè)面上每個(gè)位置的用戶(hù)瀏覽點(diǎn)擊情況。緊接著(zhù)，天貓攜手阿里云、萬(wàn)網(wǎng)宣布聯(lián)合推出聚石塔平臺，為天貓、淘寶平臺上的電商及電商服務(wù)商等提供數據云服務(wù)；2011年，阿里巴巴開(kāi)發(fā)數據魔方，通過(guò)淘寶數據魔方平臺，商家可以直接獲取行業(yè)宏觀(guān)情況、自己品牌的市場(chǎng)狀況、消費者在自己網(wǎng)站上的行為等情況；2009年，阿里巴巴的大數據應用開(kāi)始走向外部，讓淘寶商戶(hù)分享數據；2005年，阿里巴巴就意識到數據時(shí)代的到來(lái)，開(kāi)發(fā)了專(zhuān)門(mén)供內部運營(yíng)人員使用的數據產(chǎn)品——淘數據，公司員工可以利用平臺海量的消費者和商家數據，來(lái)完善自身經(jīng)營(yíng)狀況。當然，這還不包括阿里旗下基于大數據理念、布局互聯(lián)網(wǎng)金融“牛刀小試”的作品——阿里小貸。

    到了《決戰大數據》，車(chē)品覺(jué)的思路更為清晰、深入，而阿里巴巴的大數據做法也被首次系統闡述。車(chē)品覺(jué)細化了馬云當年提出的“數據化運營(yíng)”和“運營(yíng)數據”兩個(gè)概念。換言之，當人們談起大數據實(shí)踐時(shí)，至少在阿里巴巴企業(yè)內部，它是分為以上兩步展開(kāi)的。所謂數據化運營(yíng)，簡(jiǎn)單講就是使用數據幫助企業(yè)、客戶(hù)解決問(wèn)題；而運營(yíng)數據就是在原有的數據基礎上，搜集、整理、分析，進(jìn)而產(chǎn)生新數據的過(guò)程。對此，車(chē)品覺(jué)分別以“用”和“養”兩個(gè)精準的動(dòng)詞來(lái)區分。

    緊接著(zhù)，車(chē)品覺(jué)用“混、通、曬”來(lái)歸納數據化運營(yíng)，并描述成“內三板斧”，而把“存、管、用”來(lái)總結運營(yíng)數據的“外三板斧”。車(chē)品覺(jué)認為，作為一名卓有成效的數據分析師，如果不和業(yè)務(wù)部“混”在一起，商業(yè)敏感度就無(wú)從談起。帶著(zhù)業(yè)務(wù)問(wèn)題來(lái)觀(guān)察數據或帶著(zhù)數據來(lái)觀(guān)察業(yè)務(wù)，兼備兩者的敏感，就做到“通”，而更深層次的通存在于公司組織中的數據（部門(mén)和部門(mén)之間的數據分享）。數據化運營(yíng)非常重要的一點(diǎn)，正是“曬”的內容。與此同時(shí)，“存”是指積極地收集數據，但這不是根本目的，讓收集起來(lái)的數據如何產(chǎn)生價(jià)值才是最終的目的；學(xué)會(huì )用數據產(chǎn)品來(lái)解決獲取及使用數據的問(wèn)題�！肮堋辈粌H僅是把收集來(lái)的分類(lèi)、存儲那么簡(jiǎn)單，阿里巴巴數據管理最不一樣的地方（也可算作“競爭力”）就在于非常依賴(lài)數據產(chǎn)品，希望用數據產(chǎn)品來(lái)解決獲取以及使用數據的問(wèn)題，通過(guò)數據的分裂和重組，來(lái)實(shí)現顛覆性創(chuàng )新。

    在今年的“西湖品學(xué)”大數據峰會(huì )上，車(chē)品覺(jué)和與會(huì )者分享了一個(gè)有趣的發(fā)現。他說(shuō)，縱觀(guān)這幾年美國O'Reilly媒體公司舉辦的Strata大會(huì )（美國大數據技術(shù)會(huì )議）的主題詞演變，就可以明白世界大數據的發(fā)展趨勢。2010年是“Data”，2011年是“Talk Big Data”，2012年是“Apply Big Data”，2013 年是“Data Engineering”——車(chē)品覺(jué)特別強調了最后一個(gè)用詞的變化：Data Engineering（數據驅動(dòng)）。他認為這是大數據從看到用、從說(shuō)到做非常重要的一個(gè)歷史拐點(diǎn)。結合他在《決戰大數據》中總結的“數據十戒”中的第二、第三條，即“在實(shí)踐中提煉數據”和“讓數據變成科技，惠及更多人”。他的理論核心再清晰不過(guò)：讓數據科技（Data Technology）成為一種生產(chǎn)力！