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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31