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
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16