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关键字：大数据 商业企业 应用趋势
作者简介
车品觉，阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长，畅销书《决战大数据：驾驭未来商业的利器》作者；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。
现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。
本书背景简介
大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了大数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。
本书特点
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流 软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
这本书，理论上看起来都很完美，但是如果不能用现实的案例来验证，这本书就是一本“别人的书”。因为书里的思想，有可能是过期的，有可能是别人编撰的，成为不了你的思想。每个人的思想都是独一无二的，哪怕是“乌合之众”的一员，同样也带有自己的情感诉求，放到陌生的环境，依然有自己处理问题的方式。该书有着作者本人独到的思想和见解，作者以自己多年的工作经验和经历，用着大家能理解的方式位我们讲述了大数据的相关知识。在学习这本书的同时，我们还要将它应用于生活的实践中，让它的优势得以施展。所以，此书十分值得去读。
第一章 大数据怎样从说到用
1.1大数据的复杂性与真实性
断层才是大数据所面临的最严重的问题。现在，收集数据的人并不清楚未来使用数据的人要做什么，这是目前大数据的一大关键命门。
不只是收集数据的人不知道将来的人怎么使用数据，就连创建模型的人也不知道自己所采用的数据在未来是否稳定，而使用模型的人也不知道整个数据的来路或加工过程，这些都是普遍存在且很现实的问题。
1.2大数据的本质就是还原
据变成动态数据，必须要用场景来验证。数据收集的价值包含两个维度。一方面，你是否能衡量这个数据对企业产生的价值——你不会将用户的所有行为都记录下来，而是记录那些对企业自身有帮助的数据，即企业价值；另一方面，你是否能衡量这个数据对顾客的价值——这个数据如何帮助企业为客户提供更好的服务，即客户价值。从企业价值来看，数据收集实现了企业资源的合理分配。从客户价值来看，数据收集实现的是顾客体验的提升。
我的观点是，数据价值的确要分是从谁的角度出发的。所以，当我们谈大数据价值的时候，第一点要注意的就是角色不一样，对于数据价值的看法也就不同，所以在衡量价值时要考虑到受众和给予者这两个对立面的不同看法。在招场景与还原并行——前端还原消费者场景，后端还原业务需求。
数据的本质就是还原，这是收集元数据的关键方法。
我认为，数据的本质就是还原，这是收集元数据的关键方法。如果没有这个概念，就会不知道未来你需要什么数据，更不会知道什么是重要的数据。一旦数据多到了连自己的公司都没有办法处理的时候，那么其他会处理的人、公司和国家就会把你毫不留情地挤出市场。
1.3、“活”做数据收集
“死”数据就是单纯存储在数据库中，无法进行分析和使用，不能带来真正价值的数据。其真正价值是将数据用于形成主动收集数据的良性循环中，以带动更多的数据进入这个自循环中，并灵活运用于各个行业。
在数据的自循环中，有两个核心的关键点：一个是“活”做数据收集，另一个是“活”看数据指标。所谓“活”做数据收集，就是指企业不要局限于只收集自己用户产生的数据，还要把“别人”的数据收集过来进行综合分析；“活”看数据指标，就是指企业不要局限于已有的数据框架，而应该结合用户需求的不同场景来灵活应用收集到的“活”数据。
“活”看数据指标，动态地使用数据 把数据激活，从静态数“活”用数据，就是你是否能看出这个数据本身的局限是什么。一方面，是我们的数据为用户体验改善了什么；另一方面，企业在使用数据时，对活数据的运用解决了什么问题或者开创了什么机会。要牢牢记住，活用数据很重要。
1.4、把大数据做小
所有数据分析过程应该针对一些很具体的问题的，为太宽泛的目标收集数据，得到的结果要么无法满足需求方的要求，要么就对决策毫无做用。在我们面对一个问题时，首先我们应该将一个大问题划分成系列的小问题，且假设这些小问题都是可以通过获取数据来解决掉的。解决小问题时，我们需要建立起对应这个问题的”框架“。这个框架，就是解决某一小问题后能够进行决策的逻辑体系。”很多人在没有获取足够数据，并且缺乏对数据理解情况下做出决策，其实是在“享受”自己的无知”。
1.5、数据的分类与价值
数据作为一种资产，不同的数据含金量必然不同，自然就会产生不同的价值。而且，就同一组数据而言，在不同的环境下甚至会呈现出不同的价值。从数据分类的角度来看，可以将之分为以下4种。 1.按照是否可以再生的标准来看，可以分为不可再生数据和可再生数据。不过千万不能因为“可再生”这个词语的存在，就对可再对不可再生的数据而言，已有的数据要严格保护，想要但是还没有的数据就要及早收集。2.按照数据所处的存储层次来看，可以分为基础层、中间层和应用层。任何管理方法，无论是集中式管理，还是分散式管理，都各有利弊，而且人和业务多了之后，企业也很难进行集中式管理。我给出的建议是，基础层必须统一，因为这是最基本的数据，而且基本数据是原始数据。除了备份的需求外没有必要在各个场合保留多份数据。只要保证这个数据有良好的元数据管理方式，就能极大地降低成本。3.各个数据主体。内容，在平台型电商可以分为交易类数据、会员类数据、日志类数据等。4.按照是否为隐私来区分，可以分为隐私数据和非隐私数据。
1.6、从用数据到养数据
数据应用因小而美 “小”不是指数据量，而是指应用的目标很具体。
把数据放进“框”之中 在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性。一个单独的数据是没有意义的，要把数据放在一个“数据框架”（场景）之中，才能看出存在的问题。
如何用框架来做决策 想要解决的问题越复杂，框架也就越复杂。但是，决策最重要的前提是要从小角度切入，从“小”做起。 对此，我总结了4步走的方法： 1.首先确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据。 2.把收集到的数据整理好，放入一个“数据框架”内（这个框架是用来帮助决策者做决定的）3.看框架与做决策的关系。4.根据决策行动，然后检查行动是否达到目的。
“用数据”更多的是一种方法论，而“养数据”则是一种数据战略，是基于深入业务理解的更高层次的商业决策。
养数据通常有两类，一类是网站自身没有的数据，需要用户主动提供的；另一类是公司拥有的，但没有进行收集的数据。
有一个问题必须得到解决，那就是假定数据都是可以获得的情况下，什么样的数据才是关键？
第二章 阿里巴巴数据人才的培养
2.1、“混、通、晒”——阿里巴巴培养数据人才的“内三板斧”
作者在阿里巴巴任职期间，总结了一套“内三板斧”和“外三板斧”的办法，对内，用来培养数据人才，对外，实现数据应“混”，指的是帮
巴通过车品觉主张的“混”在一起，把部门之间的隔阂给打“通”了。团队合作也变得更加和谐高效。把数据打通，一是商业理解和数据之间的“通”，另一种就是部门数据和部门数据的交叉。
“晒”，指的是，最终的数据表现和结果，是人、商业和数据结合之后的一种“看数据”和“用数据”的方法论。在阿里巴巴，“晒”通常是通过数据来回答几个关键问题，比如：业务现在发展的好还是不好，如何利用数据帮助业务部门发现机会等等。“晒”是产生组织力量的过程，同样也适用于企业内部。
2.2、“存、管、用”——阿里巴巴的数据应用“外三板斧”
“存”，指的是收集数据，收集起来的数据产生价值。盲目的收集不旦不会给企业创造价值，还会增加昂贵的存储和管理成本，即使像阿里巴巴这样的公司，也承担不起无限收集数据和管理数据的成本。所以，车品觉建议，企业在收集数据之前一定要有一个特定的目的。
“管”，指的是对存储数据进行保管，以确保数据的安全、准确等等。数据管理的内容包括很多方面，比如：数据的来源，如何让数据不丢失，如何保护数据的安全，如何让数据准确稳定，以及如何更好的运用数据，这些都是数据运营当中的“管”。
“用”，指的是思考“如何应用数据解决运营中存在的问题”。就拿电商的用户标签来说，阿里总共有18个用户性别标签，这些标签并不是真正意义上的生理性别，而是从用户的购物属性上定义出来的性别。比如说：夫妻俩共用一个账号，早上妻子用，晚上丈夫用，那这个账号在阿里巴巴的性别标签就是“早女晚男”。在数据应用的过程中，把本来不可以分裂的东西分裂之后再重组，就能产生新的数据价值。
第三章 大数据在未来的应用趋势
作者以十几年的数据实战，对未来的数据应用有六个方向的趋势预测，分别是：应用无线化、信息数据化、交易无纸化、人类智能化、决策实时化、线下线上化。这一部分，我们来分享 “信息数据化、决策实时化和人类智能化”三个方面。
3.1、信息数据化
未来会有更多的信息被数据化。由于技术限制，很多有价值的信息还不能被收集成数据，随着科技的发展，这些信息都将被数据化。比如，人脸识别技术就能让零售门店的客户信息被数据化。店员不需要再问“您需要些什么”这样的问题，就能给出相应的商品推荐。当更多有价值的信息被收集成数据，各个行业都将面临巨大的冲击。每个行业都要思考，在这一波数据红利上，如何抢占先机，管理好自己的用户数据，提升用户体验。
3.2、决策实时化
生活中我们遇到的很多问题，都是因为没有得到及时的反馈，导致我们无法作出正确决策。如果银行提前告诉你，再不还款就会收取额外利息，相信很多人都不会忘记还款了。再比如，如果糖尿病患者可以实时的了解自己的血糖水平，知道当下的这一餐会让血糖升高到多少，就能决定眼前这一餐要不要全吃光。
在未来激烈的商业竞争当中，企业影响消费者进行实时决策的能力会越来越重要。越是能够在短时间内抓住消费者，就越容易卖出产品，实现更高的顾客转化率。
3.3、人类智能化
随着可穿戴设备的出现，人和数据开始逐步融合，像谷歌眼镜这样的设备，将让我们看到的东西即时数据化；类似健康手环类设备和可以深度收集脑电波的数据设备，将随时会使我们人体的活动转化成数据。
在不远的将来，用数据记录实时记录生活将成为可能。彼时，数据将会帮助人们做出更好的判断，人类也会变得更加智能。未来，一个人的能力和聪明程度的不是由 IQ 决定的，而是这个人是否拥有足够的数据。
第四章 自我提高
从这本书中，我真的知道了很多大数据相关的知识，而且也收获了许多，通过这本书我明白了，大数据究竟能带来什么价值，怎么衡量大数据创造的价值。事实上，最直接的衡量标准就是，在经营上它为你赚了多少钱，带来了多少实际的利润提升。读完此书后收获颇多，收获如下：
1. 数据的本质是还原用户的真实需求。
数据记录了用户在什么时间，访问了产品的哪个功能，访问路径是什么，停留时间是多久，最后离开是什么时间，最终是否有提交订单等。将这些数据串起来则可以还原用户当时的场景，剖析出用户的真实需求。此时，产品需要思考当前的产品是否满足了用户的需求，若是没有，如何改善。
2.活做数据，抓住数据的相关性
“活”做数据收集，从相关联的行业和业务中去收集能够为现在所用的数据。如，负责特价酒店的产品，可以收集这批用户在火车票、特价机票及门票等相关业务，从而获得不一样的启发。
3.数据分类，找到核心数据
不同的数据含金量不同，即使同样数据在不同的场景体现出不同的价值，具体分类可以参考以下：
（1）不可再生和可再生；
（2）基础、中间层和应用层
（3）按数据业务归属，分为各个数据主体
（4）隐私数据和非隐私数据
4.个人数据管理
（1）收集有效的数据源，并按重要性和时间长短进行分类；
（2）关键词标签是对数据收集后重要的整理
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