京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从2011年开始我一直都去美国一个很重要的会议(strata大会),他们最重要的话是:数据要用出来。我就在想,为什么中国不能也有一个。
在没有Data之前,我把所有的资料翻出来,从2011—2013英文里面排了一个序,最重要的是第一年,在2011年的大部分是讲大数据,有人说这个是大数据,有人说那个是大数据。到了2012年的时候大家都在尝试用大数据,但今年很奇怪,今年我们去美国的大数据的时候,你会发现大部分人已经开始停止讲大这个词,而是创造了一个词叫Dada,这个词是非常有意思的,我们把数据工程化,里面必须要有一个标准要出现,而且在有标准要出现之后,还有一些楼层要出现。那么Data我自己的想法是什么呢?我没有跟马总沟通过,我们这个Data要泛化更多的人要用,更多的人去用上数据,就好象20年前我们让每一个人用上科技,那今天的数据就是要给更多的人用。
其实今天我们已经进入了一个拐点,我特别没有把这个英文翻译的原因。我们所讲的是,现在我们拥有很大量的数据,我们以前要注意一个决定,可能要花很多的钱去投进去要细想,但是今天我们拥有一些大数据的时候,我们以前一些非常难做的决策,相对来说今天很容易做到,其实也是一个很重要的拐点。这个就是当我们能使用数据去去判断去一个问题的时候,我们就用数据化解决问题。
这个是PPT我下午在用,我很快过一下重点。我们从4个V的年代,可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。但是今年我去美国我说数据要准确可解释,你知道我们数据挖掘的人最喜欢说这个东西可解释的,不能出来不可解释的,另外一个是可能落地的可以实施的。这三个纬度是我们现在到底数据能不能用上很重要的三个纬度。
我们现在整个数据里面的问题是什么呢?整个数据的问题是,猎物的人不知道数据怎么用?我想用但是不知道数据在哪里。做数据的人不知道别人怎么用。所以里面是有一个很大的障碍在中间的,所以这是我们在数据的一个现象。
两个循环,其实昨天皮特是一个行外人,他不知道大数据是怎么用?程杰当时说,他的看法是如果今天我们有很多的大数据,我们不是认为有一个问题说要找数据来解决一个问题,而是我们运营数据,我们搜集很多数据的数据可以帮我们解决很多未来的问题,这个才叫大数据。程杰要补充的话可以等一下再讲一下他的见解。所以我们过去来讲阿里做了两个循环,一个循环是在怎么用数据,一个循环在下面是说我们怎样养数据,怎么改善数据,两个循环不断的走动,所以我们在两个循环里面不断的进步,所以数据是练出来的。
三年前进去阿里的时候,我们说从看到用,我们不仅仅数据用来看的,而且要用。但是今天走到一个地方是不仅仅让你用,而且让别人用。这一次的圈,当我们要做让别人用的时候,第二个圈就比以前那个圈更困难了,更注重精准性。
我们整个数据运营来讲,会发现从整个运营里面产生了一些价值,同时,我们整个东西里面我们找出很多新的数据跟新的工具,等一下去讲小微金融副总裁孙权,我们最近就在解决这些问题,数据的出生,人才的不匹配、数据冗余、工具不统一,安全、质量,这些都是我们做数据必须保障的,否则就不容易产生数据的价值。
PPT,这是我会下面才讲的,我想跳到最后今天我要跟大家分享的部分。
其实两年前,我是写了一个数据实践,是讲到我们在做数据的时候要关注的几个问题,我改动了一下。两年前我是这样写的,关于数据的实践我说,一切从问题开始,从实践中提炼数据,让数据的体验变得超级简单,让数据跟着人走,然后颠覆性来自分类跟重组等等,但是我具体觉得,现在在两年后,会改变一下。所以数据质量不敢保证是不敢用的,另外大安全不是监管,监管不了的。因为大数据本身有太大,你需要更多的人来用,但是用监控的方法来监管一个大数据,没有办法监管起来。利用数据拿到更有用的数据这个很重要,以后建立数据的数据才有进步,因为我们拼命的做很多模板,但是既然是没有去保证今天的模板的数据质量,今天的大数据做得好,如果连衡量自己大数据做得好不好都不知道?我们怎么继续做好大数据呢?所以我们要建立数据的数据才有进步。最后有一点很重要的是,我们要让人做人擅长做的事,机器做机器擅长的事。千万不要倒过来,人做了机器擅长的事,以及机器做了人擅长的事,这样效率就会降低。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16