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(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，然后才能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。
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作者：車品覺(jué)
出版：浙江人民出版社 |
讀《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)：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(jī)、闡明主要內(nèi)容，而車品覺(jué)的前言一開(kāi)篇就要讀者“忘掉大數(shù)據(jù)”——按理，不是應(yīng)該強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)重要性、對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略意義嗎？可車品覺(jué)是怎么寫(xiě)的呢：“大數(shù)據(jù)的概念紛繁復(fù)雜，媒體上充斥了各種關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)道，但其中不乏牽強(qiáng)附會(huì)、濫竽充數(shù)的言論，某些媒體甚至把簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)也冠上了‘大數(shù)據(jù)’的頭銜”。所以，目前人們最應(yīng)該做的，就是“暫且忘記大數(shù)據(jù)的概念”，因?yàn)樾袆儆谘�，只有具備�?shí)效性的數(shù)據(jù)才是正道。
原來(lái)，車品覺(jué)試圖告訴每個(gè)讀者，大數(shù)據(jù)的具體運(yùn)作到底是什么樣的，數(shù)據(jù)量絕對(duì)不是最重要的問(wèn)題。我們要的不是數(shù)據(jù)的量，而是有“質(zhì)”的量。由此就不難解釋，為什么這本《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》的正文第一章，當(dāng)我們想當(dāng)然地以為會(huì)是“何謂大數(shù)據(jù)”等類似入門(mén)、啟蒙的內(nèi)容時(shí)，車品覺(jué)卻一針見(jiàn)血直奔主題：討論“大數(shù)據(jù)，為什么很多人只會(huì)談，不會(huì)做”？那么，他的結(jié)論又是什么呢？他認(rèn)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(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，然后才能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。而現(xiàn)在的情況是，用數(shù)據(jù)的人不知道大數(shù)據(jù)從哪里來(lái)，做數(shù)據(jù)的人不知道大數(shù)據(jù)如何使用。用的人不敢用，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的真實(shí)性；做的人不知道怎么用，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的復(fù)雜性。于是，當(dāng)數(shù)據(jù)量變得越來(lái)越大，結(jié)果卻是越來(lái)越無(wú)法有效地使用。
能如此清晰看出當(dāng)下我國(guó)的大數(shù)據(jù)問(wèn)題所在的，多半來(lái)自業(yè)界一線；畢竟，只有真正做過(guò)大數(shù)據(jù)，用過(guò)大數(shù)據(jù)的，才有底氣談大數(shù)據(jù)以及“如何成為決勝未來(lái)的商業(yè)利器”。確實(shí)，車品覺(jué)現(xiàn)任阿里巴巴集團(tuán)商業(yè)智能部副總裁、數(shù)據(jù)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)，擁有十幾年豐富的數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。憑借長(zhǎng)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(tái)，車品覺(jué)對(duì)大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)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(shù)據(jù)的論著已不少了，影響較大者，前有維克托·邁爾·舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》開(kāi)啟了“大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用之先河”，后有涂子沛從歷史文化提成“數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)”的《數(shù)據(jù)之巔》，同時(shí)還有被稱為“大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的引路人”的大衛(wèi)·芬雷布的《大數(shù)據(jù)云圖》、埃里克·西格爾的《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)》，以及講技術(shù)算法和統(tǒng)計(jì)思維的Anand
Rajaraman寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》、馮啟思（Kaiser
Fung）的《數(shù)據(jù)統(tǒng)治世界》等。這意味著，要再寫(xiě)一本討論大數(shù)據(jù)之作，沒(méi)有金剛鉆是不行的。
早在大數(shù)據(jù)還沒(méi)流行以前，車品覺(jué)就開(kāi)始關(guān)注這股趨勢(shì)了。上世紀(jì)90年代初，他就從以博彩為生的朋友那里，從觀看比賽錄像分析賽馬輸贏概率的個(gè)案上察覺(jué)了“用數(shù)據(jù)找機(jī)會(huì)”的手法。車品覺(jué)玩大數(shù)據(jù)玩得早、玩得多，自然玩得轉(zhuǎn)。譬如，他在書(shū)中提出了“大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是還原用戶的真實(shí)需求”、“‘活’的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)”、“無(wú)線數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的顛覆者”（據(jù)此，他認(rèn)為面對(duì)無(wú)線數(shù)據(jù)，要解決的主要問(wèn)題有兩個(gè)：一是高效準(zhǔn)確的收集；二是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的多屏思維）、“數(shù)據(jù)的四大分類和五大價(jià)值”等觀點(diǎn)。在論證上深入淺出，討論語(yǔ)言通俗易懂，若非長(zhǎng)期的實(shí)踐與總結(jié)，很難說(shuō)得這么到位。
不過(guò)話回來(lái)，《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》的主要看點(diǎn)，還是阿里巴巴的大數(shù)據(jù)實(shí)例——它到底做了什么，又是怎么做的？身為阿里數(shù)據(jù)委員會(huì)的“家長(zhǎng)”，車品覺(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(shù)據(jù)戰(zhàn)略與策略，在本書(shū)出版前，車品覺(jué)或多或少已向外界透露過(guò)。譬如在2013年下半年的《中國(guó)企業(yè)家》雜志上，車品覺(jué)就向記者表示：“一開(kāi)始，我們?cè)谟煤脭?shù)據(jù)，但是隨著數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與平臺(tái)戰(zhàn)略緊密結(jié)合，我們開(kāi)始刻意地去管理數(shù)據(jù)（保證數(shù)據(jù)安全、質(zhì)量和對(duì)于商家的可用性），養(yǎng)數(shù)據(jù)（有意識(shí)地收集外部數(shù)據(jù)），沉淀數(shù)據(jù)�！痹谡劶啊叭绾螌⒋髷�(shù)據(jù)用好”轉(zhuǎn)變?yōu)椤白尨髷?shù)據(jù)更好用”的問(wèn)題上，阿里巴巴是從以下六個(gè)地方入手的：確保數(shù)據(jù)安全（保護(hù)商家和個(gè)人的隱私）、保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量（去除虛假數(shù)據(jù)）、實(shí)現(xiàn)各個(gè)部門(mén)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一（如轉(zhuǎn)化率）、讓原始數(shù)據(jù)變得更精細(xì)化（更符合商家的應(yīng)用情景）、獲得外部數(shù)據(jù)（如并購(gòu)新浪微博、收購(gòu)高德地圖，和其他平臺(tái)合作、購(gòu)買數(shù)據(jù)信息等）、建立數(shù)據(jù)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(tái)、金融、數(shù)據(jù)”，這意味著阿里巴巴誓要轉(zhuǎn)型成為一家“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)公司”；2011年，“頁(yè)面點(diǎn)擊”誕生，它可監(jiān)控每個(gè)頁(yè)面上每個(gè)位置的用戶瀏覽點(diǎn)擊情況。緊接著，天貓攜手阿里云、萬(wàn)網(wǎng)宣布聯(lián)合推出聚石塔平臺(tái)，為天貓、淘寶平臺(tái)上的電商及電商服務(wù)商等提供數(shù)據(jù)云服務(wù)；2011年，阿里巴巴開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)魔方，通過(guò)淘寶數(shù)據(jù)魔方平臺(tái)，商家可以直接獲取行業(yè)宏觀情況、自己品牌的市場(chǎng)狀況、消費(fèi)者在自己網(wǎng)站上的行為等情況；2009年，阿里巴巴的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)始走向外部，讓淘寶商戶分享數(shù)據(jù)；2005年，阿里巴巴就意識(shí)到數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，開(kāi)發(fā)了專門(mén)供內(nèi)部運(yùn)營(yíng)人員使用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品——淘數(shù)據(jù)，公司員工可以利用平臺(tái)海量的消費(fèi)者和商家數(shù)據(jù)，來(lái)完善自身經(jīng)營(yíng)狀況。當(dāng)然，這還不包括阿里旗下基于大數(shù)據(jù)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(zhàn)大數(shù)據(jù)》，車品覺(jué)的思路更為清晰、深入，而阿里巴巴的大數(shù)據(jù)做法也被首次系統(tǒng)闡述。車品覺(jué)細(xì)化了馬云當(dāng)年提出的“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”和“運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)”兩個(gè)概念。換言之，當(dāng)人們談起大數(shù)據(jù)實(shí)踐時(shí)，至少在阿里巴巴企業(yè)內(nèi)部，它是分為以上兩步展開(kāi)的。所謂數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，簡(jiǎn)單講就是使用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)、客戶解決問(wèn)題；而運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)就是在原有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，搜集、整理、分析，進(jìn)而產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的過(guò)程。對(duì)此，車品覺(jué)分別以“用”和“養(yǎng)”兩個(gè)精準(zhǔn)的動(dòng)詞來(lái)區(qū)分。
緊接著，車品覺(jué)用“混、通、曬”來(lái)歸納數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，并描述成“內(nèi)三板斧”，而把“存、管、用”來(lái)總結(jié)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的“外三板斧”。車品覺(jué)認(rèn)為，作為一名卓有成效的數(shù)據(jù)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。帶著業(yè)務(wù)問(wèn)題來(lái)觀察數(shù)據(jù)或帶著數(shù)據(jù)來(lái)觀察業(yè)務(wù)，兼?zhèn)鋬烧叩拿舾�，就做到“通”，而更深層次的通存在于公司組織中的數(shù)據(jù)（部門(mén)和部門(mén)之間的數(shù)據(jù)分享）。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)非常重要的一點(diǎn)，正是“曬”的內(nèi)容。與此同時(shí)，“存”是指積極地收集數(shù)據(jù)，但這不是根本目的，讓收集起來(lái)的數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價(jià)值才是最終的目的；學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)解決獲取及使用數(shù)據(jù)的問(wèn)題。“管”不僅僅是把收集來(lái)的分類、存儲(chǔ)那么簡(jiǎn)單，阿里巴巴數(shù)據(jù)管理最不一樣的地方（也可算作“競(jìng)爭(zhēng)力”）就在于非常依賴數(shù)據(jù)產(chǎn)品，希望用數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)解決獲取以及使用數(shù)據(jù)的問(wèn)題，通過(guò)數(shù)據(jù)的分裂和重組，來(lái)實(shí)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。
在今年的“西湖品學(xué)”大數(shù)據(jù)峰會(huì)上，車品覺(jué)和與會(huì)者分享了一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)。他說(shuō)，縱觀這幾年美國(guó)O'Reilly媒體公司舉辦的Strata大會(huì)（美國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)會(huì)議）的主題詞演變，就可以明白世界大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。2010年是“Data”，2011年是“Talk
Big Data”，2012年是“Apply Big Data”，2013 年是“Data
Engineering”——車品覺(jué)特別強(qiáng)調(diào)了最后一個(gè)用詞的變化：Data
Engineering（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)）。他認(rèn)為這是大數(shù)據(jù)從看到用、從說(shuō)到做非常重要的一個(gè)歷史拐點(diǎn)。結(jié)合他在《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》中總結(jié)的“數(shù)據(jù)十戒”中的第二、第三條，即“在實(shí)踐中提煉數(shù)據(jù)”和“讓數(shù)據(jù)變成科技，惠及更多人”。他的理論核心再清晰不過(guò)：讓數(shù)據(jù)科技（Data
Technology）成為一種生產(chǎn)力！