京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为什么要认识数据的本质
未来没有一家公司,不是数据公司。未来没有一个人,不是数据分析师。大数据时代爆发的喧嚣之后,在大数据下半场,谁参透数据的本质,谁就能破局称王,真正让数据做到从看到用,并将企业真正转化成一个完全将人为决策排除在外的数据公司。
《数据的本质》,一部引领企业与个人破局智能商业时代的落地之作。大数据4大核心本质、智能商业时代核心数字经济引擎搭建之道、大数据变现5大场景、区块链、人工智能、Fintech、新零售……智能商业新趋势一网打尽!既是互联网从业者的案头必备书,也是管理层的决策宝典。
马云如何在管理中用人以及破旋涡?阿里魂彭蕾如何用"脑力、心力、体力"带出金牌团队?沈南鹏如何成为投资巨擘?阿里第一军师曾鸣如何看见未来、锻造终局判断力?数据怪杰韦斯岸如何将Big Data内化为Me Data?……《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式,每一个故事,都将是一段内化数据的历程。
一场以大数据为核心的智能盛宴
时下仿佛大家都在谈人工智能,就像当年人人都在谈大数据一样。大数据时代源自应用所产生的巨量数据,比如微信、淘宝。但是,随后大数据反过来成为应用创新的核心,这个循环无疑为我们带来了一种全新的创新型态,那就是:用数据做好产品,用好产品拿到更多数据。
在不同场合上,阿里巴巴的马云、百度的李彦宏及腾讯的马化腾分别谈过自己对人工智能的看法和观点。这种对话有点儿像金庸小说中的华山论剑。到底是气宗( 大数据)还是剑宗(人工智能)更有战略意义?我认为,两者是相辅相成的。经历了互联网20年的发展,我们已经积累了足够多的数据去驱动一场“智能盛宴”,以大数据为核心的人工智能渐露端倪。
2010年,“数据科学家”这个称谓的发明者帕蒂尔(D.J.Patil)和杰夫·哈默巴赫(Jeff Hammerbacher)认为,一切应该以产品为中心,从数据获取、数据清洗、搭建和管理数据设施、原型开发、产品设计等方面,去实践数据的价值。我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段,后者其实才是大数据的真正产物,也是人工智能的源泉。
谁掌握“完美信息”,谁就将拥有
整个世界
刚开始进入数据行业时,我一直秉承着这样一个理念:在“假设数据都是可获取的”基础上,思考问题。随着整个社会数据化程度的进一步加深,以及人与物之间的高度互联,以前很多信息的盲点被快速解开。由不同领域积累下的数据形成的“完美信息”渐露端倪,这其实是一个数据从量变到质变的过程。这一“完美信息”具有无限潜能,足以让人工智能所向披靡,催生各种智能场景,并让其如潮涌至。智能时代,秉承“假设数据都是可获取的”这一思维方式,才可让你比别人更胜一筹,从而做到心中有数。
现实中,我们从数据收集、整合、判断,以至行动、再到反馈的过程并不完美,而形成数据闭环系统的阻力往往是人为因素居多。谷歌无人驾驶汽车项目的伟大之处正是给了我们重要的启发,让我们意识到自动化及智能化所需要的数据闭环系统是如何做到了既封闭又开放,其中的里应外合正是未来的发展趋势。我在阿里就经历了4个不同阶段:数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中,你会发现,数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多,智能项目开展起来就越吃力。
从数据战略到数据治理,别让数
据成为累赘
如前所述,数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时,更要为企业的未来目标制定数据战略。企业不仅要关注自己现在有什么数据,更要了解未来会欠缺什么。然后,再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充,有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。有人把数据比喻为电能,这个比喻很生动,但与电能不一样的是,数据是可以被重复使用的。所以从战略意义上来说,第二使用权的合规性变得非常微妙。
大数据背后的逻辑是数据积累越多越好,在过去两三年,很多企业都相信有了大量数据资源后,就能对企业的业务产生更大价值。但人们往往很快就会发现,除了技术能力之外,如何妥当地管理、利用这些资源并非易事:安全合规是一方面,降低数据使用的阻力及风险也是困难重重。所以我一直倡议,数据治理不是数据部门的工作,而是公司总体的战略。这意味着,“本性纯善”的大数据也容易变成一个累赘。
数据是一种信仰,“善”用才是本质
2016年,一场围棋大战让人类引以为傲的智力顶配瞬间被AlphaGo践踏得体无完肤。而在我看来,这场大战其实不过是一帮人赢了另一帮人,而且大部分人仅注意到了智“能”,而忽略了它与智“慧”的差别:“能”是能力的表现,而“慧”是心除杂念,将智能用在具有普世价值的地方。同样的科技能力是被善用还是被滥用只有一线之差。
几千年来,人类习惯了生存在信息稀缺的年代,大数据与人工智能则为人们带来了曙光,同时也引发了担忧。暂且撇开我们会不会被机器人侵略这个问题,人类真的已经充分利用了自己的潜能了吗?数据是一种信仰,我们应该善用这个宝藏,为人类创造更美好的世界。
我们过去常说:“数据不仅是企业与企业之争,更是国家与国家之争。”但是在不远的未来,数据驱动的算法将会影响人类生活的方方面面,若想在社会中获得竞争力,我们无可避免地必须成为自己的分析师。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27