從理論上來說，從收到用的螺旋式循環是一個巨大的渦輪，只有先數據化運營，然后才能運營數據。

作者：車品覺 出版：浙江人民出版社

    讀《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》的前言有種奇怪的感覺。通常，作者總要在序言中交代寫作動機、闡明主要內容，而車品覺的前言一開篇就要讀者“忘掉大數據”——按理，不是應該強調大數據的趨勢重要性、對企業的戰略意義嗎？可車品覺是怎么寫的呢：“大數據的概念紛繁復雜，媒體上充斥了各種關于大數據的報道，但其中不乏牽強附會、濫竽充數的言論，某些媒體甚至把簡單的統計也冠上了‘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，只有具備實效性的數據才是正道。

    原來，車品覺試圖告訴每個讀者，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題。我們要的不是數據的量，而是有“質”的量。由此就不難解釋，為什么這本《決戰大數據》的正文第一章，當我們想當然地以為會是“何謂大數據”等類似入門、啟蒙的內容時，車品覺卻一針見血直奔主題：討論“大數據，為什么很多人只會談，不會做”？那么，他的結論又是什么呢？他認為，從理論上來說，從收到用的螺旋式循環是一個巨大的渦輪，只有先數據化運營，然后才能運營數據。而現在的情況是，用數據的人不知道大數據從哪里來，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，當數據量變得越來越大，結果卻是越來越無法有效地使用。

    能如此清晰看出當下我國的大數據問題所在的，多半來自業界一線；畢竟，只有真正做過大數據，用過大數據的，才有底氣談大數據以及“如何成為決勝未來的商業利器”。確實，車品覺現任阿里巴巴集團商業智能部副總裁、數據委員會會長，擁有十幾年豐富的數據實戰經驗。憑借長期的從業經歷，加之互聯網巨頭阿里巴巴的事業平臺，車品覺對大數據認識的角度、高度和深度自然不同尋常。要知道，目下坊間有關大數據的論著已不少了，影響較大者，前有維克托·邁爾·舍恩伯格的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》開啟了“大數據商業應用之先河”，后有涂子沛從歷史文化提成“數據時代的到來”的《數據之巔》，同時還有被稱為“大數據商業應用的引路人”的大衛·芬雷布的《大數據云圖》、埃里克·西格爾的《大數據預測》，以及講技術算法和統計思維的Anand Rajaraman寫的《大數據：互聯網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，要再寫一本討論大數據之作，沒有金剛鉆是不行的。

    早在大數據還沒流行以前，車品覺就開始關注這股趨勢了。上世紀90年代初，他就從以博彩為生的朋友那里，從觀看比賽錄像分析賽馬輸贏概率的個案上察覺了“用數據找機會”的手法。車品覺玩大數據玩得早、玩得多，自然玩得轉。譬如，他在書中提出了“大數據的本質就是還原用戶的真實需求”、“‘活’的數據才是大數據”、“無線數據，大數據的顛覆者”（據此，他認為面對無線數據，要解決的主要問題有兩個：一是高效準確的收集；二是培養數據分析師的多屏思維）、“數據的四大分類和五大價值”等觀點。在論證上深入淺出，討論語言通俗易懂，若非長期的實踐與總結，很難說得這么到位。

    不過話回來，《決戰大數據》的主要看點，還是阿里巴巴的大數據實例——它到底做了什么，又是怎么做的？身為阿里數據委員會的“家長”，車品覺的言行自然也備受業界同行的關注。其實，有關阿里巴巴的大數據戰略與策略，在本書出版前，車品覺或多或少已向外界透露過。譬如在2013年下半年的《中國企業家》雜志上，車品覺就向記者表示：“一開始，我們在用好數據，但是隨著數據戰略與平臺戰略緊密結合，我們開始刻意地去管理數據（保證數據安全、質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。”在談及“如何將大數據用好”轉變為“讓大數據更好用”的問題上，阿里巴巴是從以下六個地方入手的：確保數據安全（保護商家和個人的隱私）、保證數據的質量（去除虛假數據）、實現各個部門數據標準的統一（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、購買數據信息等）、建立數據委員會。

    時間再往前推，2012年，馬云正式向外界公布了阿里巴巴分三步走的發展策略，即“平臺、金融、數據”，這意味著阿里巴巴誓要轉型成為一家“互聯網數據公司”；2011年，“頁面點擊”誕生，它可監控每個頁面上每個位置的用戶瀏覽點擊情況。緊接著，天貓攜手阿里云、萬網宣布聯合推出聚石塔平臺，為天貓、淘寶平臺上的電商及電商服務商等提供數據云服務；2011年，阿里巴巴開發數據魔方，通過淘寶數據魔方平臺，商家可以直接獲取行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者在自己網站上的行為等情況；2009年，阿里巴巴的大數據應用開始走向外部，讓淘寶商戶分享數據；2005年，阿里巴巴就意識到數據時代的到來，開發了專門供內部運營人員使用的數據產品——淘數據，公司員工可以利用平臺海量的消費者和商家數據，來完善自身經營狀況。當然，這還不包括阿里旗下基于大數據理念、布局互聯網金融“牛刀小試”的作品——阿里小貸。

    到了《決戰大數據》，車品覺的思路更為清晰、深入，而阿里巴巴的大數據做法也被首次系統闡述。車品覺細化了馬云當年提出的“數據化運營”和“運營數據”兩個概念。換言之，當人們談起大數據實踐時，至少在阿里巴巴企業內部，它是分為以上兩步展開的。所謂數據化運營，簡單講就是使用數據幫助企業、客戶解決問題；而運營數據就是在原有的數據基礎上，搜集、整理、分析，進而產生新數據的過程。對此，車品覺分別以“用”和“養”兩個精準的動詞來區分。

    緊接著，車品覺用“混、通、曬”來歸納數據化運營，并描述成“內三板斧”，而把“存、管、用”來總結運營數據的“外三板斧”。車品覺認為，作為一名卓有成效的數據分析師，如果不和業務部“混”在一起，商業敏感度就無從談起。帶著業務問題來觀察數據或帶著數據來觀察業務，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（部門和部門之間的數據分享）。數據化運營非常重要的一點，正是“曬”的內容。與此同時，“存”是指積極地收集數據，但這不是根本目的，讓收集起來的數據如何產生價值才是最終的目的；學會用數據產品來解決獲取及使用數據的問題。“管”不僅僅是把收集來的分類、存儲那么簡單，阿里巴巴數據管理最不一樣的地方（也可算作“競爭力”）就在于非常依賴數據產品，希望用數據產品來解決獲取以及使用數據的問題，通過數據的分裂和重組，來實現顛覆性創新。

    在今年的“西湖品學”大數據峰會上，車品覺和與會者分享了一個有趣的發現。他說，縱觀這幾年美國O'Reilly媒體公司舉辦的Strata大會（美國大數據技術會議）的主題詞演變，就可以明白世界大數據的發展趨勢。2010年是“Data”，2011年是“Talk Big Data”，2012年是“Apply Big Data”，2013 年是“Data Engineering”——車品覺特別強調了最后一個用詞的變化：Data Engineering（數據驅動）。他認為這是大數據從看到用、從說到做非常重要的一個歷史拐點。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：讓數據科技（Data Technology）成為一種生產力！