看阿里巴巴大數據的總結

1. 阿里巴巴發布2021財年年報，你從這份年報中看出了什麼

我們學過會計的都知道年報一般都是在季度，半年度，年度公布，而這個年報裡面有很多數據都可以看出這個企業的營業額，以及有沒有盈利，還有一些存在的問題，年報裡面都會表明，甚至連股權一些東西都分得很清楚，年報裡麵包括資產負債表，利潤表，也就是你在當年的收入達到了多少。阿里巴巴發布2021財年年報，我從這份年報中看出了阿里巴巴集團的每股收益達到了6.95元，每股凈資產達到了345.53元，每股營業收入達到了264.45元，那麼總的營業收入達到了7172.86億元，總資產有1.69萬億，說明了阿里巴巴的價值越來越高，發展的越來越好。

所以說阿里現在做的這么好，也是有原因的。

2. 阿里，騰訊和百度的互聯網大數據應用有何不同

阿里，騰訊和網路的互聯網大數據應用有何不同

網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

BAT的互聯網大數據應用有何不同

從數據類型看，騰訊數據最為全面，這與其互聯網業務全面相關，其最為突出的是社交數據和游戲數據，其中：社交數據最為核心的是關系鏈數據、用戶間的互動數據、用戶產生的文字、圖片和視頻內容；游戲數據主要包括大型網游數據、網頁游戲數據和手機游戲數據，游戲數據中最為核心的是游戲的活躍行為數據和付費行為數據，騰訊的數據最大的特點是基於社交的各種用戶行為和娛樂數據。阿里最為突出的是電商數據，尤其是用戶在淘寶和天貓上的商品瀏覽、搜索、點擊、收藏和購買等數據，其數據最大特點是從瀏覽到支付形成的用戶漏斗式轉化數據。網路的數據以用戶搜索的關鍵詞、爬蟲抓取的網頁、圖片和視頻數據為主，網路的數據特點是通過搜索關鍵詞更直接反映用戶興趣和需求，網路的數據以非結構化數據更多。
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景都有共同的體系，該體系一共分為七層，代表了企業不同層面的數據價值應用場景，形成了企業運營的數據價值金字塔：
（1）數據基礎平台層。金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎層，如果基礎層搭建不好，上面的應用層也很難在企業運營中發揮效果，這一層的技術目標是實現數據的有效存儲、計算和質量管理；業務目標是把企業的所有用戶（客戶）數據用唯一的ID串起來，包括用戶（客戶）的畫像（如性別、年齡等）、行為以及興趣愛好等，以達到全面的了解用戶（客戶）的目的；
（2）業務運營監控層。這一層首要的是搭建業務運營的關鍵數據體系，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，通過各種分析模型等可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策；
（3）用戶/客戶體驗優化層。這一層主要是通過數據來監控和優化用戶/客戶的體驗問題。這裡面既運用了結構化的數據來監控，也運用非結構化的數據（如文本）來監控體驗的問題。前者更多的是應用各種用戶（客戶）體驗監測的模型或者工具來實現，後者更多的是通過監測微博、論壇和企業內部的客戶反饋系統的文本來發現負面的口碑，以及時的優化產品或服務；
（4）精細化運營和營銷層。這一層主要通過數據驅動業務精細化運營和營銷。主要可以分為四方面：第一，構建基於用戶的數據提取和運營工具，以方便運營和營銷人員通過人群定向把客戶提取出來，從而對客戶進行營銷或運營活動；第二方面，通過數據挖掘的手段提升客戶對活動的響應；第三，通過數據挖掘的手段進行客戶生命周期管理；第四，主要是用個性化推薦演算法基於用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化，如淘寶商品的個性化推薦；
（5）數據對外服務和市場傳播層面。數據對外服務一般為服務該互聯網企業的客戶或用戶，如網路通過提供網路輿情、網路代言人、網路指數等服務其廣告主客戶；淘寶通過數據魔方、淘寶情報和在雲端等產品服務其客戶；騰訊通過騰訊分析和騰訊雲分析等服務其開放商客戶。在市場傳播層面，主要通過有趣的數據信息圖譜和數據可視化產品來實現（如淘寶指數、網路指數、網路春節遷徙地圖）。
（6）經營分析層面。主要通過分析師對大數據進行統計，形成經驗分析周報、月報和季度報告等，對用戶經營情況和收入完成等情況進行分析，發現問題，優化經營策略。
（7）戰略分析層面。這方面既要結合內部的大數據形成決策層的數據視圖，也要結合外部數據尤其是各種競爭情報監控數據、國外趨勢研究數據來輔助決策層進行戰略分析。
雖然網路、阿里巴巴和騰訊在企業運營的數據價值的應用體繫上有共同的特點，但由於企業的商業模式以及數據資產不同，他們在整體的大數據發展策略也有顯著的不同。
網路大數據策略
網路大數據最重要的是來源是通過爬蟲搜集的100多個國家的近萬億網頁數據，數據量是在EB級的規模。網路的數據非常多樣化，其收集的數據既有為非結構化的或者半結構化的數據，包括網頁數據、視頻和圖片等數據，也有結構化的數據，如用戶的點擊行為數據，廣告客戶的付費行為數據等。
網路大數據主要服務三類人群：一類是互聯網網民，通過大數據和自然語言處理技術讓網民的搜索更加准確；第二類是廣告主，通過大數據讓廣告主的廣告和搜索關鍵詞的匹配度更高，或者和網民正在看的網頁內容匹配度更高；第三類是，也是在重點推進的網路大數據引擎，重點是服務傳統行業擁有一定規模數據的企業。
網路大數據引擎代表了互聯網企業數據服務能力開放和合作的趨勢，網路大數據引擎由以下三方面構成：
開放雲：網路的大規模分布式計算和超大規模存儲雲，開放雲大數據開放的是基礎設施和硬體能力。過去的網路雲主要面向開發者，大數據引擎的開放雲則是面向有大數據存儲和處理需求的「大開發者」。據網路相關人員稱，網路開放雲還擁有CPU利用率高、彈性高、成本低等特點。網路是全球首家大規模商用ARM伺服器的公司，而ARM架構的特徵是能耗小和存儲密度大，同時網路還是首家將GPU（圖形處理器）應用在機器學習領域的公司，實現了能耗節省的目的。
數據工廠：數據工廠為網路將海量數據組織起來的軟體能力，與資料庫軟體的作用類似，不同的是數據工廠是被用作處理TB級甚至更大的數據。網路數據工廠支持超大規模異構數據查詢，支持SQL-like以及更復雜的查詢語句，支持各種查詢業務場景。同時網路數據工廠還將承載對於TB級別大表的並發查詢和掃描，大查詢、低並發時每秒可達百GB。
網路大腦：網路大腦將網路此前在人工智慧方面的能力開放出來，主要是大規模機器學習能力和深度學習能力。此前它們被應用在語音、圖像、文本識別，以及自然語言和語義理解方面，並通過網路Inside等平台開放給了智能硬體。現在這些能力將被用來對大數據進行智能化的分析、學習、處理、利用，並對外開放。
網路將基礎設施能力、軟體系統能力以及智能演算法技術打包在一起，通過大數據引擎開放出來之後，擁有大數據的行業可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理。從架構來看，企業或組織也可以只選擇三件套中的一種來使用，例如數據存放在自己的雲，但要運用網路大腦的一些智能演算法或者數據存放在網路雲，自己寫演算法。
網路大數據引擎的作用
我們可以從兩方面來具體看網路大數據引擎的作用：
（1）對於 *** 機構：如交通部門有車聯網、物聯網、路網監控、船聯網、碼頭車站監控等地方的大數據，如果這些數據與網路的搜索記錄、全網數據、LBS數據結合，在利用網路大數據引擎的大數據能力，則可以實現智能路徑規劃和運力管理；衛生部門擁有流感法定報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，如果和網路的搜索記錄及全網數據結合，便可進行流感預測、疫苗接種指導。
（2）對於企業：很多企業也擁有海量大數據，不過很多企業的大數據處理和挖掘能力比較弱，如果應用網路大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。如在2014年4月的網路技術開放日上，中國平安便介紹了如何利用網路的大數據能力加強消費者理解和預測，細分客戶群制定個性化產品和營銷方案。
阿里巴巴大數據策略
阿里巴巴大數據整體發展方向是以激活生產力為目的的DT(data technology，數據技術驅動)數據時代發展。阿里巴巴大數據未來將由「基於雲計算的數據開放+大數據工具化應用」組成：
（1）基於雲計算的數據開放。雲計算使中小企業可以在阿里雲上獲得數據存儲、數據處理服務，也可以構建自己的數據應用。雲計算是數據開放的基礎，雲計算可以為全球的數據開發者提供數據工作平台，阿里分布式的存儲平台和在這個平台上的演算法工具，可以更好的為數據開發者所用；同時，阿里巴巴還需要做好數據的脫敏，把數據的商業定義，每個標簽打得足夠清晰，能夠讓全球的數據開發者在阿里巴巴平台展開數據思維，讓數據為 *** 所用、消費者所用以及行業所用。阿里的大數據開放之後，線上線下的數據能夠串聯起來，所有人都是數據提供方，也是數據的使用者。
（2）在大數據應用上，馬雲已經在整個數據應用上確定了兩個方針：
第一個方針：從IT到DT（數據技術），DT就是點燃整個數據和激發整個數據的力量，被管理所用，被社會所用，被銷售所用，為製造業所用，為消費者信用所用。前文已經分析道，阿里巴巴的數據資產是以電商為主，其中，淘寶和天貓每天會產生豐富多樣的數據，阿里巴巴已經沉澱了包括交易、金融、生活服務等多種類型的數據。這些數據能夠幫助阿里巴巴進行數據化運營（如下圖）。
另外一個其最為重要的應用是金融領域——小微金融。在小微金融企業融資領域。由於銀行無法掌握小微企業真實的經營數據，不僅導致很多企業無法拿到貸款，還因為數據類型的不足導致整個判斷流程過長，阿里已經通過其電商數據中的交易、信用、SNS等多種數據來決定是否可以發放貸款以及放貸的額度。
第二個方針：讓阿里巴巴的數據、讓阿里巴巴的工具能夠成為中國商業的基礎設施。阿里巴巴已經開始在轉型，阿里將由自己直接面對消費者變成支持網商面對消費者，阿里會根據其已有的運營和數據經驗，開發更多的工具，幫助網商成長，讓網商們更懂得用最好的工具、服務去服務好消費者。正如馬雲所言「我相信沒有一個網商不希望擁有自己的客戶，沒有一個網商不希望知道客戶對自己的體驗到底好還是壞，如何持久的擁有這些客戶，我們覺得一個國家的經濟，應該讓給企業家群體去做，我們覺得淘寶網商未來的經濟，是應該留給網商們去決定，而不是我們去做決定」。
騰訊大數據策略
騰訊的大數據目前更多的是為騰訊企業內部運營服務，相對於阿里和網路，數據開放程度並不高。因此，對於騰訊我們主要重點介紹騰訊大數據在服務企業內部的應用場景和服務。
騰訊90%以上的數據已經實現集中化管理，數據集中在數據平台部，有超過100多個產品的數據已經集中管理起來，而且是集中存儲在騰訊自研數據倉庫（TDW）。騰訊大數據從數據應用的不同環節可以分為四個層面，包括數據分析、數據挖掘、數據管理和數據可視化：
（1）數據分析層有四個產品：自助分析、用戶畫像、實時多維度分析和異動智能定位工具。自助分析可以幫助非技術人員通過簡單的條件配置實現數據的統計和展示功能；用戶畫像則是對某一群用戶或者某一業務的用戶實現自動化的人群畫像；實時多維度分析工具則是可以對某一指標可以實現實時的多個維度的切分，方便分析人員從不同角度對某一指標進行多維度分析；異動智能定位工具則實現數據異動問題的智能化定位。
（2）數據挖掘層面的產品應用有：精準廣告系統、用戶個性化推薦引擎和客戶生命周期管理。精準廣告系統如廣點通，是基於騰訊大社交平台的海量數據為基礎，通過精準推薦演算法，以智能定向推廣位導向實現廣告精準投放；用戶個性化推薦引擎根據每位用戶的興趣和喜好，通過個性化推薦演算法（協同過濾、基於內容推薦、圖演算法、貝葉斯等），實現產品的個性化推薦需求；客戶生命周期管理系統，則是基於大數據，根據用戶/客戶的所處的不同生命周期進行數據挖掘，建立預測、預警和用戶特徵模型，以根據用戶/客戶所處的不同生命周期特點進行精細化運營和營銷。
（3）在數據管理層面則有：TDW（騰訊數據倉庫）、TDBank（數據銀行）、元數據管理平台和任務調度系統和數據監控。這一層面主要是實現數據的高效集中存儲、數據的業務指標定義管理、數據質量管理、計算任務的及時調度和計算以及數據問題的監控和告警。
（4）在數據可視化層面有：自助報表工具、騰訊羅盤、騰訊分析和騰訊雲分析等工具。自助報表工具可以自助化的實現結構相對簡單和邏輯相對簡單的報表。騰訊羅盤分為內部版和外部版，內部版則是服務於騰訊內部用戶（產品經理、運營人員和技術人員等）的高效報表工具，外部版則是服務於騰訊合作夥伴如開發商的報表工具。騰訊分析是網站分析工具，幫助網站主進行網站的全方位分析。騰訊雲分析則是幫助應用開發商決策和運營優化的分析工具。
總的來看，網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

bat的互聯網大數據應用有何不同

這個得從BAT各自的基因來分析。網路主要是以搜索產品，所以大數據對於網路來說主要用於搜索方面，使搜索更加的精準和匹配；阿里巴巴以電子商務為主，所以大數據對於阿里巴巴來說會主要用戶商品方面；騰訊主要是社交，所以大數據對於騰訊來說可能更多的應用於社會網路分析。大數據的主要用途為預測，所以BAT對於大數據的共同點都是為了通過對用戶的分析，進行更加准確的服務和營銷。

看網路，阿里與騰訊是如何利用互聯網大數據應用

阿里有數據魔方，為賣家提供收費服務。

網路里，「互聯網」和「所有空間」有何不同？

「互聯網」
和
「所有空間」
互聯網 就是指Inter上所有的信息
對網路來說
主要就是中文信息
所有空間
就是指網路中的所有用戶
建了網路空間
（博客+相冊+留言板）
顯然搜索後者
是不包括網路空間 以外的博客的

如何獲取並應用互聯網大數據

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
-

互聯網大數據培訓應用前景如何?

不用擔心，學好了就會有好的前景。｛變數9｝

大數據和小數據有何不同？

1.大數據重預測，小數據重解釋；2.大數據重發現，而小數據重實證；3.大數據重相關，小數據重因果；4.大數據重全體，小數據重抽樣；5.大數據重感知，小數據重精確。

企業數據中心和互聯網數據中心有何不同

DCCI互聯網數據中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，簡稱DCCI），互聯網監測研究權威機構&數據平台，互動營銷之測量、分析、優化服務提供者。以Panel軟體、代碼嵌入、海量數據挖掘、語義信息處理等多種領先技術手段為基礎，進行網站、用...

互聯網數據中心：是idc 他是主要存放網路數據的（網站+數據+下載站點等）囊括比較廣泛，任何的正規企業或者是中小型站長都是可以進行選擇的。
企業數據中心：它的更加具有針對性，它可以隸屬於互聯網數據中心的一部分的。

3. 大數據重要的意義

什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。

駕馭大數據 駕馭未來

大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。

該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！

大數據重要以及不重要的一面

與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。

網路數據與電子商務

對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。

一些有價值的應用場景

大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。

現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。

為什麼使用大數據？

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據

速率（Velocity）：高速的數據產出

多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。

正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析

移動分析

設備/感測器數據

用戶數據（CRM）

統一的企業數據（ERP）

社交數據

會計系統

銷售點系統

銷售體系

消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）

公司內部電子表格

公司內部資料庫

位置數據（空間位置、GPS定位的位置）

天氣數據

但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。

國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

大數據的特點：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量

6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道

大數據的意義：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的缺陷：

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

4. 從大數據洞察客戶需求

在杭州，我碰到過一個算命先生，因為經常碰到，慢慢地就相互熟悉了。有一次，我很認真的問他，算命真的可信么，他很認真的告訴我，算命其實是一門統計學，是對過去很多很多很多命的總結歸納，如果算得不準，只能說水平不到家。

事實上，人們做各種預測，包括投資分析、球賽結果預測、甚至奧斯卡獎項的預測都是建立在對過去發生的數據的統計分析，而預測一種趨勢，但是，在過去，受技術、硬體等條件的限制，我們很難保存大量的數據，因而可分析的數據總是有限，然而隨著科技的發展，尤其是發IBM、微軟、谷歌等一系列科技公司的誕生，以往數據的存儲變得越來越容易、而且量變得越來越大、可存儲的時間也越來越長，於是便出現了一個新詞——大數據。

毋庸置疑，大數據已成為最熱門的商業詞彙，在谷歌上一搜「大數據」，可獲得6520萬個結果，在企業中，我們也發現越來越多的公司開始重視大數據，但真實的情況是很少有公司能從數據中提取有價值的信息，依據數據制定決策的更是鳳毛麟角。其背後原因是在大多數公司中，對數據分析的投資是隨機和臨時性的，缺乏合理的規劃和戰略。

一直以來，企業都強調「要以客戶為中心」，以客戶需求為中心，這一點知道很容易，真正做起來並做到，則非常難，事實上很多企業的破產、倒閉，最後都可以歸結了遠離了客戶。過去，我們通過前期市場調研、與客戶交流溝通、發調查問卷來洞察客戶需求。今天，越來越多的企業在使用大數據洞察並分析客戶的實際需求，研究發現，其准確性、針對性更高。

全球第二大食品公司卡夫公司澳洲分公司，透過大數據分析工具對10億條社交網站帖子、50萬條論壇討論內容進行抓取分析，發現大家對於維吉醬討論的焦點不是口味和包裝而是塗抹在烤麵包以外的各種吃法。調查人員最終分析出消費者購買的三個關注點：健康、素食主義和食品安全，並發現葉酸對孕婦尤其重要。於是卡夫針對這些信息進行營銷，打開了孕婦消費者市場，維吉醬銷售額大幅增加，創造了該產品的歷史最高紀錄。

企業要想要激烈競爭環境下凸現其競爭力，捕捉客戶需求要精確到個體，依據個體需求來提供定製化服務。大數據為這樣的個性化服務提供了洞察力和行動力。

長期以來，中國聯通只能粗略地推算每個月的客戶流失率，而且無法判斷哪些客戶群會流失最多用戶，所以很難鎖定特定用戶群的需求來加強服務。理論上講，手機用戶在退租前都會有跡象，如果能夠掌握蛛絲馬跡就有機會留住客人。比如一個手機用戶的使用習慣是簡訊為主，在三個月內簡訊發送次數減少，他就有可能投向對手懷抱，如果能夠發現他採用的是「每條簡訊都收費的計費方案」，營銷人員能夠及時、精準地建議他改用簡訊包月或者網內簡訊免費優惠方案，就有可能吸引客戶留下來。通過對大量客戶實時通話記錄數據的分析，中國聯通的預測流失率提高了5倍以上，其重慶分公司的續約率大提高，2G和3G網路用戶數增加6倍。

同樣，還有不少企業利用大數據開辟了新的市場疆域，找到了新的藍海，比如像阿里巴巴。阿里巴巴利用大數據正在從電子商務公司轉型成為金融公司、數據服務公司和平台公司。阿里巴巴的轉型對金融業、物流業、電子商務業、製造業、零售業等都將帶來巨大的影響。事實上，因為阿里巴巴的進入 ，這些行業的游戲規則已經發生了改變。而阿里巴巴則是通過對大數據的充分利用，建立起了它在行業里的領導地位。

5. 從IT到DT 阿里大數據背後的商業秘密

從IT到DT：阿里大數據背後的商業秘密

空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為？有多少比重的線上消費屬於新增消費？為什麼中國的「電商百佳縣」中浙江有41個而廣東只有4個？
這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的「大數據」中。
「未來製造業的最大能源不是石油，而是數據。」阿里巴巴董事局主席馬雲如此形容「數據」的重要意義。
在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和製造業的數據；做螞蟻金服的目的是建立信用體系；做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，「電腦會比你更了解你」。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。
而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、雲計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所紮根的「土壤」。
具體而言，阿里巴巴平台的所有海量數據來自於數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。
而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯後性，幫助政府更全面、及時、准確地掌握微觀經濟的運行情況。
從IT到DT
不同於一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴《第一財經日報》記者，阿里研究院定位於面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究（如信息經濟）、微觀層面上的模式創新研究（如C2B模式、雲端制組織模式）、中觀層面上的產業互聯網化研究（如電商物流、互聯網金融、農村電商等）、宏觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究（如互聯網與就業、消費、進出口等）、互聯網治理研究（如網規、電商立法）等。
具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。
例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標准對接的互聯網經濟數據統計標准，包括了中國城市分級標准；網路消費結構分類標准；網上商品與服務分類標准等。
而按經濟主題劃分的經濟信息統計資料庫則包括商品信息統計資料庫；網購用戶消費信息統計資料庫；小企業與就業統計資料庫；區域經濟統計資料庫。
還有反映電商經濟發展的「晴雨表」——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意願的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。
而面向地方政府決策與分析部門的數據產品「阿里經濟雲圖」，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權後，可以通過阿里經濟雲圖看到當地在阿里巴巴平台上產生的電子商務交易規模、結構特徵及發展趨勢。
「藉助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。」宋斐表示，該產品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。
數據會「說話」
對於如何利用「大數據」，馬雲在公司內部演講中曾提到：「未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。」
其中，後半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。
宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人徵信牌照批准籌備，未來將通過分析大量的網路交易及行為數據，如用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意願及還款能力做出結論，繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。本質上來說，「芝麻信用」是一套徵信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平台的行為記錄。
再如，對於如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對「沙集模式」個案進行研究，後續一系列基於數據和案例調研所驅動的農村電商研究成果，對於地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村，而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。
除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。
以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。
再如，外界常常認為網路零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網路零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最後發現：「約60%的線上消費確實取代了線下零售；但剩餘的40%則是如果沒有網路零售就不會產生的新增消費。」
「這一研究成果，有助於社會各界准確認識網路零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。」

6. 阿里傳：阿里集團為什麼厲害5大經驗總結，走進阿里巴巴的世界

你只知道阿里巴巴故事的中國部分，而《阿里傳：這是阿里巴巴的世界》會完整呈現故事的全部。波特•埃里斯曼是阿里巴巴創業時期為數不多的外國高管。2000年至2008年，他在阿里巴巴擔任副總裁。本書記錄了作者在阿里巴巴8年的創業經歷和商業知識，以及與馬雲、蔡崇信、關明生等早期阿里巴巴團隊並肩工作的故事。

今天，第一管理學派給大家推薦的這本書是 《阿里傳：這是阿里巴巴仔謹笑的世界》 。這本書將揭阿里巴巴背後不為人知的故事，講述一個老師和他17位朋友從不為人知到克服重 重困難，一步步建起這個正在改變全球商業格局的電子商務巨人。

作者認為，阿里巴巴的成功經驗和模式是可以復制的，阿里巴巴曾經犯過的錯誤，走過的彎路，我們也可以繞行不再犯同樣的錯誤。他希望通過這本書啟發更多的創業者、企業家、團隊領導以及每一位走在路上的人。當其他競爭對手一個個倒下，阿里巴巴卻能取得成功，其中的原因的是什麼？阿里巴巴的崛起是我們這個時代最引人入勝且最具學習價值的商業故事。

一、 當問「為什麼不是你」時，記得加上「為什麼是你」

書的第一章，「為什麼是馬雲？」，藉助作者和計程車司機之間的對話進入主題。用司機的話說，馬雲的成功是由於運氣和有利的條件。對於這一分析，提交人沒有反駁，因為他問了

看到這位英語老師和團隊在組建公司的過程中所付出的艱辛:在最初階段，他們仍然充滿激情的演講和宣傳，堅信只有三個聽晌銀眾的未來會更好；當公司處於組織混亂時，他們被煞費苦心地解僱了；他們反對易趣的主見；他們堅持收購雅虎中國的原則；他們反對網路的搜索引擎等等，很難找到純粹的運氣。

有時候，當我看到別人用英語流利地交流時，我常常羨慕「我希望是我」，但不幸的是我忘記了。現在也許是時候多問問自己:「為什麼是你？」「為了完成一個目標，完成一件事，做那些事，讀完那些英語書後，我仍然半途而廢」。

二、 對培訓人來說，對一名學生和對五十名學生的授課態度是一致的

在該書的第五章「只有三個聽眾的演講」中，講述了作者和馬雲在歐洲介紹阿里巴巴的演講故事。在最初有500個座位的大廳里，只有三位聽眾就座。當他們驚訝地再次確認自己沒有走錯展廳後，馬雲仍然熱情洋溢地發表了演講。

對於從事培訓的人員來說，這種現象可能更令人感動。有時同一道菜可能會擠得水泄不通，還會出現上面所說的「只有三個人」的情況。許多學員自然容易調動氣氛，有利於小組互動和分配，分享者可以愉快地完成項目。有時，當只有幾個人坐下來時，不可避免地會產生「只是談論它」的想法，從而拖延聽眾的時間並失去自我成長的機會。

三、 堅持該堅持的，守住原則

曾經在網上看到「阿里巴巴收購雅虎中國」的消息。在收購過程中有這樣一個插曲:在雙方即將達成交易的最後時刻，雅虎堅持要把新公司的名稱改為「阿里巴巴-雅虎」，而阿里堅持自己的原則，把作者召回上海。當作者第一次登陸上海時，雅虎作出了讓步，一封電報將作者送回北京。最後，雙方達成了協議。他們堅持原則令人驚訝。「在現實環境中，自由成長仍然很難。」或者誘惑，或者壓力，或者妥協。

四、 跨越式發展，個人多領域學習

正如書中提到的，阿里巴巴的經驗證明，整個經濟體系也可以實現跨越式發展。這相當於多學科學習。近年來，一個非常流行的詞是「斜杠青年」，意思是除了自己的工作之外做其他事情來創造個人知識產權。古典老師經常談論創造「超級個人」。今天，隨著快速的發展，我們需要有多種能力，比如說，交流，動手，移動等等，這念含樣我們才能有更多的機會欣賞自己。

五、 向競爭對手學習，以他人的 長板 補自身短板

作者在書中提到，向競爭對手學習不僅僅是抄襲，而是為客戶提供新穎的產品和服務。此段文字得重心落在「向競爭對手學習」上，有人的地方就有江湖，江湖之上不缺高手間的過招。在古裝劇中，高手過招的結果有兩種：一種既生瑜何生亮，一種英雄惜英雄，二者把酒言歡相互切磋。工作中團隊之間的競爭也應該基於學習彼此的長處來彌補自己的不足。

結語

這是一部阿里巴巴的成長紀念冊，更是一部關於企業管理、關於商業模式創新的案例分析式教科書。這本書的理解歸納就基本描述完畢，如果你對這本書內容感興趣，不妨讀讀全書。從原著中感受其中的奧秘，又將是一份不小的收獲哦！

更多經典管理書籍精華解讀，點擊下方專欄卡片了解↓↓↓↓

↓↓ 擴展閱讀 ↓↓

帶出一群「狼」，還是一群「羊」，關鍵在於領導者的這4項能力

管理鐵三角！定製度，走流程，抓執行，讀懂這個，團隊管理更高效

不會講故事的領導不是好領導，聰明領導講故事，笨拙領導講道理

制度管人，流程管事！公司靠團隊打天下，企業靠管理定江山

用制度管人，用流程管事，以制度為保障，避免管理瞎指揮

7. 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

python學習網，大量的免費python視頻教程，歡迎在線學習！

8. 阿里巴巴的成功發展有哪些有利的機遇

1、全球化

全球化是阿里巴巴堅定的發展方向，是阿里巴巴走向未來重要的引擎之一。不管世界局勢，國與國的關系如何變化，全球的消費者共同生活在一個數字化的環境當中，全球的供應鏈已經是你中有我我中有你，必須彼此合作，只有這樣才能效率更高，才能產生更好的化學反應。

2、雲計算和大數據

雲計算和大數據的核心是通過數據和商業、場景的結合，為實體產業和特定領域產生實實在在的價值，阿里巴巴的雲計算和大數據已經初具規模，但和全世界的雲時代相比才只是剛剛開始，這是一個全領域的機會，也是產業數十年一遇的機會。

(8)看阿里巴巴大數據的總結擴展閱讀：

阿里巴巴的增長引擎

1、數字化是確定性的大時代機會

疫情的到來給社會、經濟的發展帶來很多不確定性，在不確定性中，數字化是最具有確定性的大時代機會。隨著疫情爆發、疫情防控以及疫情後的復工復產，可以看到數字化對整個社會進程產生了巨大影響。

2、 所有企業都要上雲，替代原有IT基礎設施

雲的基礎設施終將會代替IT的基礎設施，幫助企業全面上雲是走向智能化、走向數字化經營管理非常重要的起點。

9. 大數據之路

人類從「IT時代」進入「DT時代」。本書介紹了阿里巴巴的大數據系統架構，為了滿足不斷變化的業務需求，同時實現系統的 高擴展性 、 靈活性 以及 數據展現的高性能 。
數據體系主要包括： 數據採集 、 數據計算 、 數據服務 和 數據應用 四大層次。

事實表包括引用的 維度 和描述具體業務的 度量 。

事實表中一條記錄描述的業務的細節程度稱為 粒度 。粒度可以使用兩種方式來表示：（1）維度屬性組合（2）所表示的具體業務含義。

事實包括可加性、半可加性和不可加性三種類型：
半可加性：只可以針對特定維度做聚合，例如庫存（不能按照日期，可按照倉庫聚合）。
可加性：可以按照任意維度聚合。
不可加性：完全不具備可加性。（例如：比率，事實表可以拆分存儲分子分母）

維度屬性也可以存到事實表中，稱為 退化維度 。

事實表有三種類型：事務事實表、周期快照事實表、累計快照事實表。
事務事實表描述的是業務過程上的原子事務，也稱為 原子事實表 。
周期快照事實表是按照周期性規律的時間間隔記錄事實。
累計快照事實表：累計快照事實表用來表示過程開始和結束過程之間的關鍵步驟事件，覆蓋整個生命周期，通常用多個日期欄位記錄關鍵時間點，記錄會隨著時間變化而修改。

事實表設計原則：
原則1： 盡可能包含所有與業務過程相關的事實。
即時存在冗餘，也盡可能存儲。

原則2：只選擇與業務過程相關的事實。

原則3：分解不可加事實為可加的組件。
例如：不存成單率，轉而存儲成單數和提單數。

原則4：選擇維度和事實前，必須先聲明粒度。
建議粒度設置的越細越好，這樣可以最大限度的提高靈活性。可以通過業務描述或者維度屬性組合的方式來定義粒度。

原則5：在同一個事實表中，不應該有不同粒度的事實。
例如：一個事實表中不應該包含某些精確到訂單粒度的度量，同時又包含只精確到城市的度量。

原則6：事實的單位一致。

原則7：盡量處理掉事實表中的null值。
SQL中大於，小於的條件不適用與null值，所以盡量用數值替代null，例如0.

原則8：使用退化維度增加事實表的易用性。
在Kimball的維度設計模型中，分拆出單獨的維度表，為了節省存儲。但是為了減少使用時的關聯次數，可以多使用退化維度提供事實表易用性。

事實表設計方法：
1.選擇業務過程及確定事實表類型。2. 聲明粒度。3.確定維度。4.確定事實。5.冗餘維度（設計退化維度）。

事務事實表，即針對業務過程構建的一類事實表，用來跟蹤定義業務過程的個體行為，提供豐富的分析能力，作為數據倉庫原子的明細數據。

單事務事實表，即針對每一個業務過程設計一個事實表，這樣可以方便地對每一個業務過程進行分析研究。

表示同一個事實表包含不同的業務過程。多事務事實表有兩種實現方法：（1）使用兩個不同的事實欄位來保存各自業務過程。（2）使用同一個欄位保存，但是增加一個業務過程標簽。
下面舉例說明，淘寶交易事務事實表同時包含下單、支付和成功完結三個過程，三個過程粒度一致，可以放在一個事實表。下面確定維度和事實，該表中的下單度量、支付度量和成功完結度量信息分別存在不同欄位，如果不是當前業務處理，則用0來處理。
當不同業務過程的度量比較相似、差異不大時使用第二種事實表（使用一個欄位保存），當不同業務過程的度量差異大時，使用第一種（多欄位保存）。

對於單事務事實表和多事務事實表的選擇上，可以從以下一些方面來區分：
業務過程、粒度和維度（不同業務過程粒度相同，並且維度相似時，可以選用單事務事實表）、事實、下游業務使用、計算存儲成本。電商環境下，有父子訂單的概念，店鋪多商品各生成一個訂單，在一個店鋪合成一個父訂單。

1.事實完整性：事實表包含與其描述的過程有關的所有事實。
2.事實一致性：明確存儲每一個事實以確保度量一致性。例如，有下單商品數和商品價格2個事實，同時保存下單金額（價格*商品數）。這樣下游使用時，直接取下單金額，而不是再次計算，以保證指標的一致性。
3.事實可加性：為確保下游使用時，指標的可聚合性，盡量保存原始數，而不是計算後的比率指標。

對於事務度量，事務性事實表可以很好地表徵。但是對於一些 狀態度量 ，例如買賣家累計交易金額、商品庫存、買賣家星級、溫度（事務事實表無法聚合得到）等，事務事實表的效率較低或者無法處理。為了解決狀態度量問題，引入周期性快照事實表（也稱為 快照事實表 ）。

1.用快照采樣狀態：快照事實表以預定的間隔采樣狀態度量。
2.快照粒度：快照事實表通常總是被多維聲明，即快照需要采樣的周期以及什麼將被采樣。
3.密度和稠密性：稠密性是快照事實表的重要特徵。事務事實表一般都是稀疏的，只要發生業務才會有相應記錄。
4.半可加性：快照事實表的狀態度量都是半可加的，例如商品庫存，只針對商品維度可加，對日期維度不可加。

設計快照事實表，首先確定快照粒度，然後確定采樣的狀態度量。下面介紹幾個快照事實表實例。
單維度每天快照事實表、混合維度每天快照事實表，這兩種快照表都可以從事務事實表匯總得到。另外的一種產出模式是直接使用操作型系統作為數據源來加工，例如淘寶賣家的星級評分是在操作型系統中計算得出的，倉庫直接拿來這部分數據加入事實表。全量快照事實表，是特殊類型的周期快照表，例如設計無事實的事實表來記錄評論的狀態度量。

對於研究事件之間的時間間隔需求時，累計快照事實表能較好符合需求。
特點：
1.數據不斷更新：例如，在下單、支付和確認收貨三個業務過程中，事務事實表會生成3條記錄，而累計快照表會不斷更新一條記錄（不生成新記錄）。
2.多業務過程日期：
累計快照表適用於具有較明確起止時間的短生命周期的實體，對於每個實體都經歷從誕生到消亡等步驟。
3.存儲歷史全量數據。

1.事件類的，例如瀏覽日誌。
2.條件范圍資格類的，例如客戶和銷售人員的分配情況。

主要是提前聚合，為了增加數據訪問的效率（不用再聚合了），減少數據不一致的情況。這類聚集匯總數據，被稱為「公共匯總層」。
聚集的基本步驟：1.確定聚集維度。2.確定一致性上鑽。3.確定聚集事實。

元數據主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL任務的運行狀態。元數據分為 技術元數據 和 業務元數據 。
阿里巴巴技術元數據包括：
數據表、列等信息；ETL作業的信息；數據同步、任務調度、計算任務等信息。數據質量和運維相關元數據。
阿里巴巴業務元數據包括：
維度屬性、業務過程、指標等。數據應用元數據，例如數據報表、數據產品等。

元數據價值：
元數據在數據管理方面為集團數據在計算、存儲、成本、質量、安全、模型等治理領域上提供數據支持。

阿里MaxCompute提供了archive壓縮方法，採用了具有更高壓縮比壓縮演算法，將數據以RAID file的形式存儲。這樣可以節省空間，但是恢復起來也更復雜，所以適用於冷備份的數據。

MaxCompute基於列存儲，通過修改表的數據重分布，避免列熱點，將會節省一定存儲空間。

存儲治理項以元數據為基礎，列出例如「62天內未訪問的分區」、「數據無更新的任務列表」等等管理項推動ETL優化。形成現狀分析、問題診斷、管理優化、效果反饋的存儲治理項優化的閉環。

生命周期管理的目的是用最少的存儲成本來滿足最大業務需求，實現數據價值最大化。
1.周期性刪除策略：
2.徹底刪除策略：主要針對無用表，ETL中間過程表。
3.永久保存策略：
4.極限存儲策略：
5.冷數據管理策略：針對重要且訪問頻率低的數據。
6.增量表merge全量表策略：

將一個數據表的成本分為存儲成本和計算成本，除此之外，上游表對該表的掃描成本也應該計入。相應的計費分別核算為：計算付費、存儲付費和掃描付費。數據資產的成本管理分為數據成本計量和數據使用計費。

10. 阿里巴巴實習總結

阿里巴巴實習總結範文

阿里巴巴想必大家都會知道的一個公司吧。可以說，阿里巴巴集團已經是中國的「微軟」公司了。一個很偶然的機會，我有幸地參加了阿里巴巴的招聘實習崗位的機會。不為什麼，只升仿絕是抱著想去公司參觀，了解一下公司的文化，我去了面試。可以說，雖然已經經歷過了很多的面試，但我還是很是挺緊張的。第一輪面試：筆試。一份英文翻譯試卷，第一感覺：傻眼了。感覺上面的英語單詞全部認識，可是卻無法讓我組織起來，唉，這時才真正認識到：「對面的單詞認識我，我卻不認識」的悲涼狀態。不過還算幸運，從頭到底，我全做出來了。當時，坐在我對面的一位面試者是研二的學姐，讓我頓時感到了壓力。這讓我想到了：以後出去找工作時，跟你競爭的不僅是我們的同學，我們的同齡人，更有比我經驗更足，學歷更高的人，我們應該如何來對待這一現象呢？只是唉聲嘆氣？或者是繼續堅持自己，相信自己？我選擇了後者，我相信，經驗與知識，可以通過我們後天的努力去彌補，但是氣質與能大瞎力卻不是一天兩天能夠造就的。我暗想：「相信自己，不就是研究生嘛，怕什麼？我也行！」也許是抱著這種信念，我完成了這份試卷，順利通過了第一輪，進入了第二輪的面試。面試我們的兩位HR很年輕，但是卻已經是一副疲憊的樣子，應該是面試太多人了吧？一行三人一起進入開始了我們的又一次緊張的篩選。

所有的面試都以「自我介紹」為起點，這一次我回答地很輕松，一種自信之感油然而生，為什麼？因為與我一起面試的研究生，回答起問答來並不是我所想像地那麼強。這個時候的我，真的是暗自高興啊。心裡一陣甜蜜，這時我更清楚地意識到：相信自己，把最自信的一面展示出來，我並不會輸給他們。是金子總會發光的，也許也我現在只是一層鍍金，但是我堅信自己的能力，堅信隨著時間的慢慢推移，我會越做越好。

面試很成功地通過了，兩天後我收到了HR打來的電話通知：「恭喜你，你已經成功通過我們的考核，請於10日過來正式實習！」如此讓人興奮的消息啊~~~一個新的工作，一份新的希望！

也許一切事情都來得太過於簡單，第一次來阿里巴巴實習，原先認為我們可以在公司本部實習的，結果發現原來我們只是在一個實踐基地里，雖然有些失望，不過隨後的負責人點燃了我們的希望：如果你們在這里實習，工作優秀的，將有機會去公司總部參觀，另外可以獲得直接推薦去總部實習的機會，當然以後來阿里巴巴工作也將獲得優先考慮。很是誘人的條件啊，心裡暗想：我一定要成為那個優秀的一員。接下來的幾天實習期間，我也是這么做的。

這次實習的任務是：清理網站上的侵權信息。對於侵權，也許我們大家都了解，就是對於違反協議，違反規定的，甚至是違反法律法規的即可視為侵權。但是對於這次的任務我們卻是一臉迷茫。但是很幸運地是，公司的項目負責人會給我們一個半天的時間專業培訓，這也大大解決了我們的疑惑與擔心。

為了讓我們的工作能夠更高效地進行，我們一起實習的同學，分成了三個組，每個小組需要選出CEO，COO，CFO及secretary，雖然大家相互並不認識，幸運地，我擔任了我們小組「阿里縱隊----16」的CEO，只能說我喜歡當一個CEO的感覺，我相信我能把我的小組領導地很好，我能讓我們的小組工作創新高。我們小組的口號：努力，加油，贏到底！我們的目標：因為我們的努力，我們能把工作出色地完成；因為我們的互相鼓勵，互相幫助，我們級認識到很多的好朋友；因為我們想贏的心態，贏在自己，我們不斷地給自己打氣，心裡默默地為自己加油。當然，作為CEO的我，更有責任要履行自己的職責，（在這里，有研究生，有浙大，工大，工商的學生）要想讓所有的人能夠真正地信賴，我想我所要完成的絕對不僅是在工作上我要做得絕對出色，在工作之外，我也要擔負起向優秀的人學習經驗，並通過交流輔導一些工作上可能進吵姿度會比較慢的同學。

Kickoff的工作是一件相當沉悶與無趣的工作，我們項目的負責人Candy跟我們說：根據一般審核員的水平，每日可以清理1500條信息。所以我們對你們的要求是：每日清理1300條，五日的實習每人清理總量為一萬條。天啊，聽到這一數字實在是嚇了我們一跳啊，這可不是一個小數字啊，絕對是一件既費體力又費腦力的事啊！經過半天的培訓，以及半天的實踐熟悉，我們很快便進入了角色。第一個半天：我們平均完成700條，當然前提是在我們完全不熟悉的條件以及不需要數量要求的情況下，我覺得我們這一組完成任務很是出色，但是晚上我們小組的CEO,COO,CFO及secretary都會對我們每日的工作進行一次小結，分析每日的工作總量及工作出現操作的失誤率，當然針對工作特別優秀以及工作情況中出現問題的同學，我們都會作出一定的分析，希望第二天我們能夠改進，讓工作更為出色。

每日我們都會不斷地重復著一項工作，早上：我們跟所有的組員一起溝通討論：昨日完成總量最多正確率最的的同學講述自己的操作方法，完成工作量最少的我們會單獨交談，分析原因：如是正確率很高總量很少的人我們可能會選擇一種更科學，更適合他的方法讓他去做；如問量完成很少，正確率也一般的同學，我們會分析原因，到底是因為所抽取的信息比較難還是自己本人存在一些困難？這些都是作為一名CEO所需要做的事，當然在技術以及操作上我們會讓CFO盡量幫忙，讓大家都採用一種輕松科學的方法。中午：在午餐之後，我們會有很短暫的休息時間，這時我們會選擇和大家交流或者是看一些自己喜歡的網頁。（在工作時間，我們不允許上網瀏覽其他網頁，除了看阿里巴巴的相關頁面，當然要想自己能夠做得更好，我們都會選擇盡量做更多，讓自己有機會去實現參觀的機會）工作很辛苦，每天呆在電腦前面整整九個小時沒有太多休息，可是在這短短的幾天里，我卻發現了在無聊工作中尋求樂趣的方法。

積極探索新的工作方法。當然這也是我認為我在工作中獲得樂趣的最大方法。如果在工作中我們只是循規蹈矩，按照Candy等人的規范來做的話，不僅效率比較低，而且會讓我們產生厭倦的心態，為此我們積極去發現能夠更好地讓自己完成任務的方法，如更換瀏覽器，如使用一些不常用的快捷鍵等。在有些人看來，這都是我們的偷懶的方式，但我卻把這種偷懶方式向越來越多的同學宣揚，不僅大大提高了工作效率，而且效果明顯。我想這個時候積極地去動我們的腦筋，不要把自己的'思想限制在一個框框里是很重要的，也許這就是一種創新的心態吧，這種經歷讓我嘗到一個極大的甜頭，那就是：我們小組的總完成量居各小組之最，而且不失我們的准確率。我們日平均完成量達到了2000條，超過了專業審核員的水平。為此，我的一大收獲：我們不應該給自己設限（每日1300），更不應該屈服於權威（審核員），我們所要做的是不斷地探索新方法，不斷地給自己一個新的目標，積極讓科學為我們所用。

每天進步一點點。不與他人相比較，只與昨天的自己相比較。有人認為這是一種自欺欺人的心態，可是這種方法卻讓我每日不斷地獲得提升。第一天我完成了700條信息處理，第二天我完成了1980條，第三天，我完成了2620條，第四天……每天進步一點點，是我的一種動力，也是我的一種做人法則，不與他人比較，只有自己比較，只要每天看到自己在進步，我就會很欣慰，很高興，因為今天的我比昨天的多更強更好。

不懂就問，見好就收。所謂的不懂就問是我們在審核信息的過程中，可能出現歧義的問題我們絕對不能放過，因為一次失誤可能會導致一大片的信息處理錯誤，而只要輕易地舉下手，問下負責人，只會花去我們很少的時間，相反卻能獲得很大的幫助。見好就收：即看到旁邊有同學做的效率更高，也許只是一個小技巧，可能現在用不上，但是在以後的工作中，或者在以後平時生活中會有幫助，我就會很主動地去問，並即時記下。我認為，這種做法不僅給我的繁雜的工作多了一份小插曲，增添了我與大家溝通的機會，也是讓更多的人認識我的機會，當然一種好方法的獲得更是大收獲，

驚訝於我們的工作效率，原來擔心我們可能會繼續加班完成的工作，我們四天就完成了，負責人Candy對我們很是欣喜，當然，更為幸運是我啦，作為一名CEO，我的組織能力和工作能力都得到了他們的認同，工作中認識到了很多的精英份子，這讓我著實收獲不小。由於自己的出色表現，Candy把我向公司總部推薦了一次實習機會，我想這已經是我工作的最大的肯定與認可了。感謝阿里巴巴給了我這么一次機會，也感謝大家對我的支持與鼓勵以及所有的工作人員親切地指導。

可以說，雖然只是很短的一次實習，卻讓我收益很大。對於一項看似無聊無趣而又勞累的工作，我們應該以何種心態來對待？我們如何去積極發現工作中的閃光點？如何讓自己的工作做得更出色？一項工作到底考核的是我們的什麼能力？如何才能讓自己的才能不被淹沒？我想這些都是我在這幾天實習時間里感受到的吧。雖然很累很辛苦，但是最後一天的時候，面對即將離去的所有同事，我們卻仍然依依不捨，因為我們共患難，共同樂。為了一個共同的目標，不懈地努力，不懈地奮斗，可以無愧地說：我們大家都很出色，我們都是自己的主人。相信這種經歷會讓我永遠記住，這種難以忘懷的記憶與經驗都會給我以後的工作，生活，學習帶來借鑒的作用。

;