如果要評選最近兩年出現在媒體上的十大熱詞，大數據毫無意外會入選其中。

　　然而，似乎所有人都意識到大數據的能力，但卻找不到運用大數據的方法。不管是企業、政府或者其他社團組織，大數據離他們那么近，卻那么遠。

　　大數據成了人們競相議論的熱詞，但鮮有人提及這場巨大變革中人們需要具備的能力，無數的企業及個人忘‘數’興嘆。

　　作為阿里巴巴集團商業智能部副總裁、國內大數據實踐的先行者和數據觀察家，擁有十幾年豐富的數據實戰經驗的車品覺，或許是國內對于如何利用大數據這個問題最有話語權的那個人。

　　未來是大數據的時代，未來的競爭就是數據的競爭，也許，我們早該忘掉那些華而不實的喧囂，讓大數據真正從‘看’到‘用’，真正地活起來。

　　為了能讓更多的人學會怎么用大數據，車品覺寫作了《決戰大數據》一書。在該書中，他試圖呈現出自己所理解的大數據的本質以及如何才能讓企業走出用大數據的困境。

　　作為一個跟數據打了十幾年交道的人，我深深地知道，從‘看’到‘用’，再從‘用’到‘養’運營數據，本身就是一個復雜的過程。目前我們最應該做的，就是暫且忘記大數據的概念。

　　我希望從一個實用的角度來撥開大數據的‘迷霧’，告訴每個人大數據的具體運作應該是什么樣的;我們要的不是數據的量，而是有‘質’的量，這正是我寫作本書的重要目的。

　　脫掉大數據外衣

　　研究、實踐大數據多年的車品覺，對于大數據有著自己獨特的看法。在他看來，大數據就像是國王的新衣：每個人都在說著動聽的話，卻沒有人看到那件衣服。

　　網絡上有很多人在談大數據，但是他們只會談，不會做。那些所謂的大數據專家，根本就沒有做過。

　　對于為何沒有好的辦法去做，車品覺《決戰大數據》一書稱：用數據的人不知道大數據從哪里來，做數據的人不知道大數據如何用。

　　用的人不敢用，因為大數據的真實性;做的人不知道怎么用，因為大數據的復雜性。這一問題造成的結果就是，數據量變得越來越大，而且越來越無法有效地被使用。

　　大數據從來不是免費的午餐，伴隨著大數據熱潮的到來，關于大數據的一些問題也會層出不窮大數據會夾雜著虛假信息;大數據的來源是多種渠道的，偏倚、隨機的誤差總是存在

　　除了上述問題，人才的斷層，才是大數據所面臨的最嚴重的問題。

　　現在，收集數據的人并不清楚未來使用數據的人要做什么，這是目前大數據的一大命門。

　　車品覺解釋，在使用大數據時，我們通常的做法是先把數據收集起來，因為這些數據在未來可能有用。不過，未來可能有用就注定會引發一個問題收集數據的人不知道未來使用數據的人要做什么。

　　這時候，如果你再問收集數據的人如何才能更好地收集數據，那么，數據的使用就會陷入一個死循環。

　　在書中，車品覺舉了搜索感冒藥的例子，來佐證自己的這一論斷，他寫道：比如我在搜索引擎里面發現某個地方搜索感冒藥的頻率非常高，于是，我就斷定這個地方可能出現了流行性感冒。但是，這樣是否就是正確地使用大數據呢?

　　答案是否定的。因此，車品覺說，生產數據的人，并沒有給使用者這個數據的人一些參數，而使用者在其使用之后如果效果不好，就會面臨損失。而這樣的信息不對稱，最終受到損害的是那些使用數據的人。

　　問題就是答案

　　在車品覺看來，企業如果想要真正用好大數據，需要看清楚大數據能給企業帶來怎樣的價值，以及它的本質到底是什么。

　　當回歸到這個問題時，如果你自己都沒有弄清楚，那么就算給你再多的數據，你也只會手足無措。

　　那么，大數據究竟能給企業帶來怎樣的價值呢?大數據的本質又是什么呢?在《決戰大數據》一書中，車品覺給出了自己的理解：大數據能讓企業合理地分配資源，以及帶來更好的用戶體驗，而大數據的本質則在于還原用戶的真實需求。

　　數據收集實現的是企業資源的合理分配，例如，把推薦系統做得更好，讓更多的用戶可以有更高的概率找到他們想要的商品，這樣就能提高商品的購買率，為企業創造更大的經濟效益;數據收集實現的也是顧客體驗的提升，例如，便捷的搜索引擎可以使顧客更容易地找到他們所需要的商品，為他們創造更加優質的購物體驗。

　　而關于大數據本質的判斷，車品覺則在書中作出了如下論斷：數據的本質就是還原，這是收集元數據的關鍵方法，如果沒有這個概念，你就不知道未來你需要什么數據，就更不懂得什么是重要的數據，到最后只會產生越來越多的無從辨別的數據。

　　在車品覺看來，數據的這一還原功能，就像是一個瞄準器，瞄準消費者的購物行為，并且以數據的形式記錄下來。

　　如何更好地理解用戶在各個不同場景下表現出來的不同需求，如何更好地理解數據融合后產生的價值，將是未來商業中每一個企業都必須考慮的問題。

　　阿里巴巴的秘訣

　　作為阿里巴巴集團副總裁和數據委員會會長，車品覺是少數幾個對阿里巴巴從IT戰略轉型到DT戰略(大數據戰略)享有發言權的人之一。在《決戰大數據》一書中，他總結了阿里巴巴在踐行DT戰略中的經驗分享給后來者。

　　當談到阿里巴巴的數據化運營時，我首先想到的就是‘人’，我們太多的時間都在討論我們應該做什么，卻很少會反過來想如果讓數據化運營落地首先要從‘人’做起。

　　因此，在《決戰大數據》一書中，車品覺首先跟讀者分享的，便是阿里巴巴數據化運營的內功混、通、曬這三板斧。

　　所謂的混，是指數據分析師要跟管理業務部門的人打成一片。車品覺認為，作為數據分析師，如果不和業務部門混在一起，就不會知道業務部門在做什么，商業敏感是要靠‘混’出來的，它并不會憑空出現在你的面前。

　　只有具備商業敏感的數據分析師，才會懂得使用什么數據來驅動公司實現經營目標，現在在公司里，我最不希望看到數據分析師長時間坐在自己的位置上埋頭苦干，我更愿意看到他們和業務人員混成一片。

　　而車品覺所謂的通，則是指企業判斷數據是否有價值的一種能力，如果做到了這一點，就做到了通。

　　堅持帶著業務問題來觀察數據或者帶著數據來觀察業務，兼備二者的敏感，就是做到了‘通’，有些人在很短的時間里就能判斷出數據是否有價值，就是因為‘混通’了。

　　但是，想要打通數據，并不容易。在書中，車品覺提出了打通數據的三個關鍵點：首先是要做好數據安全工作，以保證公司內部不同職位的員工可以查看不同的數據;然后，統一不同部門的數據標準，使公司內部數據有統一的接口，避免混亂;最后，關聯不同部門的數據，創造機會讓數據的運營可以擴散至部門之外。

　　在打通數據之后，阿里巴巴所做的便是曬數據。在‘曬’數據層面上，通常是通過數據來回答這幾個問題：業務好還是不好;數據如何改變可以讓業務更好;如何利用數據幫助業務發現機會，甚至產生出新的商業價值。

　　混、通、曬這三板斧，是阿里巴巴在實施大數據戰略時的核心法寶，車品覺說：它們其實是配合了數據方法論與人的修煉，能做到借事修人，讓用數據的人在數據中成長，循序漸進地讓每個人成為數據分析師。

　　當然，這三板斧只是阿里巴巴大數據戰略的內核部分。在書中，車品覺還提到了實施大數據戰略所需要的外延策略，而要了解大數據的最佳實現方式，無疑是直接閱讀他所撰寫的《決戰大數據》一書。

　　數據的5大價值

　　01.識別和串聯價值

　　能夠辨別關系和身份的數據是最重要的，這些數據應該是有多少存多少，永遠不要放棄。在大數據時代，越能夠還原用戶真實身份和真實行為的數據，就越能夠讓企業在大數據競爭中保持戰略優勢。

　　02.描述價值

　　描述業務的數據包括成交額、成交用戶數、網站的流量、網站詳細頁的流量、成交的賣家數等等，我們可以通過數據對業務的描述來觀察交易活動是否正常。

　　03.時間價值

　　數據的時間價值是大數據運用最直接的體現，通過對時間的分析，能夠很好地歸納出一個用戶對于一種場景的偏好。

　　04.預測價值

　　數據的預測價值分成兩個部分，第一是對于某一個單品進行預測，第二是數據對于經營狀況的預測，即對公司的整體經營進行預測，并能夠用預測的結論指導公司的經營策略。

　　05.產出數據的價值

　　從數據的價值來說，很多數據本身并沒有特別的含義，但是在幾個數據組合在一起或者對部分數據進行整合之后，就產生了新的價值。文章來自：CDA數據分析師培訓官網