车品觉决战大数据

① 经验分享 “大数据”关键七问

经验分享：“大数据”关键七问

本文为《大数据的关键思考》一书作者车品觉针对台湾企业运用大数据时可能遇到的问题，所提出的看法与建议。

问：对很多人来说，大数据只是个流行词，谁会需要大数据?

答：任何可以成为流行词的东西，肯定是社会对它充满巨大的期望和想像。大数据也不例外。建议企业在考虑使用大数据之前要从当前的问题着手，然后思考：

1.理解业务中有没有一些决策做得不好，使用数据可以解决吗?

2.在营运的工作流程中，有没有错误可以利用数据快速纠正呢?

3.数据是否有可能帮助提升产品或服务的品质?甚至直接成为创新的元素?

以上几个问题，是希望大家明白大数据的运用和你对业务是否有深入理解相关。从这个角度去看，数据化营运无孔不入，跟谁都有关系。然而在使用数据之前，企业还要关注一些基本功，数据平台的软、硬体支援、如何做好数据的加工准备(包括新旧数据整合)、提炼数据到解决问题的能力。如是，才有资格谈大数据。所以，中小企业都应该用数据去认知自己哪些做得好或者不好(数据化营运)，数据作为一个工具，可以帮助中小企业去了解自己，也可以优化业务。但是经营的本质还是取决于创始人的方向与管理，大家不能本末倒置，一昧期待透过大数据就能解决企业的所有挑战。

问：台湾的中小企业可以如何应用大数据?

答：大数据的力量来自分享、整合和产品化。例如，Google地图之所以能告诉你前面的路塞车，其实是有赖于每个使用 Google地图的位置分享。所以我认为政府的推动，可以让小企业减少得到数据的门槛、增加业界的数据共用，这样就更有利于让小企业也享受到大数据的科技。从产业链来看，小公司联盟，把数据统一，用数据来解决一些业内彼此都不能解决的问题。

问：台湾大多是中小企业，相较于大公司，中小企业做大数据的方式、思维有何不同?

答：不管是中小企业还是大企业，在运用任何一种新科技的时候必然要量力而为。而中小企业和大企业的区别，在于中小企业的资源肯定没有大企业那么多，所以，中小企业不容易像大公司一样有庞大的数据团队。因此，中小企业在运用数据的时候一定要有更稳妥的方法，注重使用数据的效益，可以尝试从小专案着手再逐步拓展。

问：在资讯泛滥的环境，数据愈来愈容易收集，但也代表「噪音」愈多。企业该如何找到核心数据并成功应用?

答：根据过去的经验，我认为初期不要贸然就开始一个非常大的大数据项目，而应该是要从小处开始。数据比较适合以小、具体、容易评估效果作为起点的专案，以此锻链自己收集、加工、使用数据来做决策，以及衡量这个数据价值的能力，即以小知大。从小的场景开始，用数据在商业场景中不断优化。

问：您曾提到大数据的应用讲求跨界和创新，在实践大数据的过程中，最困难的地方为何?

答：大数据应用讲求跨界和创新，更准确地说，大数据的价值来自可以从多角度来看同一件事，全景观察可以减少误差及创造新的机会。但并不是要求你能够认知到全部外面的世界，而是能让其他人的数据为你所用。大数据实践中最困难的地方在于你对自身的理解，再加上，隔行如隔山，外部整合回来的数据可能很有价值但同时也有很多噪音，大家并不完全清楚数据的来源和定义。

问：成为一名杰出的数据部门主管应具备哪些关键能力?

答：据我的观察，目前非常缺乏一种数据管理人才：对业务要有足够的理解、明白数据能为业务起什么作用、了解技术更新对价值产生的关系、数据收集到加工、新数据与历史的整合、使用数据的便利性等等。其中，对业务和商业的理解，绝对是成为数据主管所需要的基本条件，但若是想达到杰出的程度，肯定要懂得如何在人才匮乏的大数据行业中吸引和保留住人才的眼光和能力了。

问：如何培养对大数据的敏锐度?

答：当在公司遇到业务问题时，问问自己：现在拥有的数据能帮我解决问题吗?假定所有数据可以获取，我需要什么数据来解决问题?要怎么做才能更容易获取需要的数据呢?举例来说，我过去看到路上的交通状况时曾经想过，大城市里的计程车服务会不会有可能改善?我那时想着，如果计程车上有个灯能显示过去客户对他的评价，那么司机为了保持住好评价，应该会提供更好的服务水准，这就是数据可能解决的一个简单例子，下一步才是如何设计一个容易的方法让顾客去评价，而现在的叫车软体就是一个很好的实现案例。这是训练数据敏感度的好方法，也是过去10年我个人一直在用的方法──透过周遭事物训练数据敏感度，让数字「说话」。

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② 读书笔记-07-数商-数据改变命运

之前看过一本书就做“奇特的一生”，本书的主人公叫柳比契夫，不仅是位著名科学家，还是“时间管理界”的大神。在他传奇的一生中，一共有70多部著作。除了其专业领域外，还有历史、宗教、数学等领域。柳比契夫的时间管理方式，首先做的就是时间记录，他时间记录到什么程度？柳比契夫从1961年开始记录直到其去世。在这长达56年的时间里，他把自己所有做过的事情，用了多长时间，都详细地记录了下来。
在这之上柳比契夫还会做周总结、月总结、年总结，统计其在每个事物上所花费的时间。有了这些数据，就能更科学做计划了。因为其有足够多的数据，对于时间就有超强的把控感，这样制定的计划也就更为合理，也更高效。我们可以想象当时在没有电脑的时代，只能通过纸质地记录方式，无论记录还是查询都非常麻烦和低效。而我们现在有了电脑，尤其是有了手机，随手记录显得异常方便，但是作为数据时代先行者的我们，真的有效地使用了这种工具，帮我们提高工作效率？答案是不一定，工具还是那个工具，工具要想发挥它的功效，首先你要深刻理解数据重要性，能想象到数据带来的好处，以及知道如何记录数据，最后再有一个易用的工具，这样才能真正把数据用起来。综合来看，就是徐子沛老师说的数商，只有数商足够高，移动互联网的工具才能发挥效能。
这就引出了我今天介绍的这本新书《数商》。之前我看很多大数据的书，比如《大数据时代》、阿里的《大数据之路》、车品觉的《数据的本质》和《决战大数据》、《数据中台》，更多的就是专业大数据技术书籍。一直没有看徐子沛老师的书，觉得没有什么特别的新意，听了罗振宇将这本书的时候，才决定看一下，看完后还是感觉收获颇丰。数商讲的是一个人如何驾驭数据的能力，数商会像智商、情商一样，决定着我们的未来。
这本书一开始就有一套数商测试题，一共34道。它测的不是你的数学能力，而是把我数据的能力。我测了一下，是82分，这套有几个问题决定了我很难拿到90分以上，比如，把你的情绪打分记录下来，把你的朋友关系打分记录下来，预测一件事打分记录下来等等，像这样的题，其实就像前面提到的柳比契夫每天做的时间管理一样，把自己的所有经历都数据化。这可能就是一般人和大神级人物的区别，看似只有一点点的区别，其实做到这点难度极大。本书后面是通过一个个故事把数商的价值体现出来，比如赌场、见未来岳母、疫情、奶茶与粪堆等等，里面的故事非常精彩，为我们后续的构建自己的大数据体系提供了很好的素材。我还特意来了徐子沛的三本实体书，主要是想写学习徐老师讲故事的能力。
同时他里面的每一个故事，都在告诉我们一个道理，一个普通人完全可以通过不断提升自己对数据的驾驭能力，来把握自己的命运，甚至是挑战权威。如果我们仔细想想真的是这样，现在“智商”和“情商”，大家都已经非常重视，都在通过各种方式提高，你如果想在这两个方面特出越来越难，但是数商却还是一片开阔地，一方面大部分人没意识到，一方面还没有特别的有效方法，只要我们稍微注意一下，就能很快脱颖而出。
在这个大数据时代，在这个阶级逐步固化的时代，《数商》给我们指明一条弯道超车之路，这条依然坎坷，但是他有机会超车，也许是这时代赋予我们的机会。

③ 对于大数据存在多少偏见乃至误读呢

对于大数据存在多少偏见乃至误读呢
近几年，得益于资本追捧、企业造势、媒体推广以及公众往往跟风式参与，一些新概念或被引进、或被改造、或被提炼，其中代表性的有：大数据、互联网思维、“互联网+”、云计算、智慧城市、媒体融合、人工智能、IP、VR/AR等。其传播套路（流行持久度）大致为：今天你爆红，明日我当道，各领风骚真热闹。只是，在一阵阵浮躁、喧嚣与狂热的背后，这些新概念究竟有多少真正被正确理解了，而又有多少存在偏见乃至误读呢？
特别值得说说的，首推大数据。
对这个舶来的、随着2012年在有着“大数据商业应用第一人”之称的维克托·舍恩伯格那本全球级畅销书《大数据时代》隆重登场的新概念，先是在国内的互联网业界刮起一阵超级旋风，继而风靡了整个社会，由科技界的热门词变身为社会高频词，人人争说大数据，唯恐掉队落伍。说得更尖锐些，和绝大多数“新概念”一样，“大数据”已经成了许多闭门造车者竭尽全力宣扬的主题。这种现象与2005年盛极一时的Web2.0革命论如出一辙。那么，结果如何呢？在“中国互联网老兵”谢文看来，“一个概念，无论它可以抽象到多么高深的程度，其形成、演变、推广的过程往往却很实在、具体，充斥着不同社会力量的博弈。这个概念的对错与否、生命力的长短、对社会的影响往往不取决于概念本身，而在于它的社会价值”。因此他得出结论，“关于大数据，你知道的都不对！”
《大数据经济》是谢文的第二本书，距离上一部《为什么中国没出Facebook》已过去了五年。很难想象，自上世纪90年代中期留美归国后，就先后在中公网及其所属联众游戏网站、互联网实验室等知名企业担任CEO、董事等职务，曾担任和讯网CEO和雅虎中国总裁等职的业界大咖，频繁在各大纸媒撰文发表业界观察和产业心得的人，在出书这个举动上却如此“惜字如金”。但或许也正是如此，使阅读谢文作品成了一种智性训练和与智者的对话。在谢文冷静、平和的文字背后，体现了他作为中国互联网发展数朝元老的老练沉稳，这种面对汹涌浪潮波澜不惊的定力，除了来自专业理性的思考，便是长年累月、一以贯之的行业沉淀。
按照架构，《大数据经济》旨在向公众澄清有关大数据的一些谬误，正本清源、回归真相。而主体内容则收录了谢文从2012年上半年起至今陆陆续续写的一系列关于大数据现象的专栏文章。虽然每篇议题各有侧重、篇幅也长短不一，但核心绕不开以下几个论点：第一，时下，对大数据的概念界定实际上仍然模糊不清、模棱两可；第二，当前大数据实践都还属于摸着石头过河的阶段，这符合产业发展规律，大体来看，第一波创新尝试集中在网络业、制造业和公共服务业以及三者之间的融合互动上；第三，大数据是一种世界观、历史观、价值观、方法论；第四，数据服务将是未来，而数据共享与公开将是大数据蓝海的历史使命。当然，他更不否认接下来的第五点：大数据时代对社会现有结构、体制、文化和生活方式的冲击与变革远大于计算机时代和互联网时代。“现在正是大数据带来的大变革的前夜，面对这场势将席卷全球的社会大变革，主动比被动好，早动比晚动好，不动不是一个选择。”
仅就这些观点而论，谢文其实并不孤单，就拿国内来说吧，至少像《决战大数据》的作者车品觉、《大数据》和《数据之巅》的作者涂子沛等几位，都与他“英雄所见略同”。
此外，我们也看到了谢文的忧虑。在书中他忧心忡忡地指出，大数据是整个Web2.0革命的重要组成部分，世界网络业的领军公司，例如Google、Facebook、苹果和亚马逊已占据了先发的位置。我国网络业中哪家公司能急起直追，谁就是先行者，否则，就只能扮演受害者的角色了。至于未来的战略方向，谢文建议有识之士重视数据服务业，数据服务业和现有的相关产业的根本区别在于其商业模式是数据驱动型，是对大数据的深度分析加工，是对大数据的多重利用和深度利用，是对现有简单直接商业模式的增值服务。《大数据经济》提到，包括苹果公司和谷歌在内的世界巨头，都在不计成本地全方位增加生产和获取大数据，就是为了在走向数据服务业的过程中赢得先发优势，为未来的领先地位在下一盘很大的棋。
谢文为此毫不客气地批评国内公司一拥而上生产智能手机的现象：“如果自身没有成熟配套的操作系统、开放平台、云计算后台和数据分析加工平台，单兵突进只做手机，也许在某个时段能赚点钱，但从长远看是没有前途的。那些在手机首页集成点自己的服务，高呼抢占网络入口口号的伎俩，在滚滚而来的大数据洪流面前显得那么苍白无力。何不舍弃鸡肋，重新定位，发挥优势，争取不在大数据时代掉队呢？”商业、资本固然有“趋利性”的一面，也就是什么赚钱做什么，而谢文的洞见在于，“趋利性”与“趋势性”并不矛盾，而后者是谋定而后动，去做一些更长远、更深远的产业布局。很可惜，并没有多少人能意识得到这一层，而这恰恰也回应了他当年的“谢氏之问”——为什么中国没有Facebook？
客观地讲，由于《大数据经济》是谢文之前媒体专栏文章的结集，因而在时效性上多少有点欠缺，即便国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》也才大半年前的事，但互联网风向转变之快，已不是三五年为一个周期的“后浪推前浪”了。另外，本书还收录了其他非“大数据”主题的文章，议题从移动互联网创新到“互联网+”再到宽带战略、公司研究等等，内容难免显得有些繁杂。不过，鉴于谢文十几年如一日跟踪中国互联网产业的发展步态，锲而不舍地发些看似不合时宜的声音，他的作品仍被笔者列在必读范畴之内。至于媒体把他尊称为“中国的凯文·凯利”，则未免有些不着边际。谢文从来不输出技术哲学，也不信奉先验主义，他只是在持续不断地讲述常识。

④ 大数据时代,科技走到了宗教尽头

大数据时代,科技走到了宗教尽头

这是一个人人都言“大数据”的时代，然“大数据”存在于何处？影响于何处？难免，普通大众被席卷而来的“大数据”之潮迷乱了眼睛，搅乱了思绪。正是在这样的时刻，笔者认为尤为重要的是保有敬畏之心与清醒的思维，认识到“大数据”的局限性。

渗透时刻，无处不在的大数据

大数据可能是时下最吸引眼球的话题之一。从通过鲜花与安全套销量比分析不同城市的浪漫指数到发现深处内陆的新疆人民反而比基尼销量第一，从为节能减排做贡献到德国国家队利用大数据技术搜集球员信息征战世界杯到根据敌方机场起降信号，一分钟内分析出起降批次，战斗机型号等细节，再到获得获第86届奥斯卡金像奖最佳原创剧本奖的《她》，剧本内主角和人工智能系统之间感情逐渐加深直到爱上彼此，大数据给人带来无尽遐想，带来无限精彩的可能。

就像马云所说的那样，人类已经从IT时代走向DT时代。阿里巴巴集团数据委员会长车品觉在他的著作《决战大数据》里面也强调了两个重要观点：其一，大数据彻底消除了“样本偏差”（sample bias）。“样本跟大数据不同。大数据相信全量数据，而非样本；是分析得出，而不是抽样获得”；其二，大数据时代的相关性分析可以创造以前无法想象的场景。极端情况下,线上数据的积累,可以形成个人的”线上人格”,影响乃至控制人的线下行为。

傲慢是罪，保持一颗敬畏之心

大数据前景如此美好，竟让我无言以对。然而，傲慢是罪。“智慧果”让人类拥有了智慧，但同时也让离开伊甸园的人类从此无法摆脱傲慢的原罪。从“通天塔”到在“地上建立天国”，失去敬畏之心的人类往往给自己造成巨大伤害。大数据时代，同样应该保持一颗敬畏之心，认识到以下三点。

一、样本偏差始终存在，大数据没有超越统计学

什么是样本偏差？这方面最精彩的例子来自二战。其简化版本是，英国皇家空军苦恼于德军凶猛的防空炮火，想通过加强飞机装甲降低战斗机损耗率。但受制于飞机载重，只能在部分部位加强装甲。为此，他们求助于一位统计学家。在仔细观察成功返回机场飞机上的着弹痕迹后，专家给出了出人意料的结论：在没有着弹痕迹的部位加装装甲。面对质疑，统计学家只回答了一句话。“那些部位着弹的飞机都坠落了”。可见，统计学永远是个手艺活，没有两把刷子是要害死人的。

本质上来说，统计学就是用部分推测整体，用过去预测未来的理论体系。其最大的弱点在于部分推测整体时，样本偏差会让结论失效。那么，在大数据时代，是否真的来到了天堂，没有样本偏差的困扰了？答案显然是否定的。从现象上来看，即使在大数据时代，数据与应用场景也会有严重割裂。拿情人节鲜花和安全套比率这个例子来说，基于“你懂得”的原因，很多安全套消费发生在线下，线上无法获取该数据。因为技术手段或商业模式本身的限制，线上系统能采集到的数据只是完整场景中的一部分，不是全部数据。再比如新疆人民比基尼销量第一的例子。数据分析人员如果不能意识到真实场景中，新疆的比基尼销售量主要集中线上（线下传统渠道销量很少或者基本没有？）但其它省份比基尼销售主要在线下（线上销量占比8%~10%）就会得出错误的结论。同时，在新疆，淘宝天猫的网上销量基本代表了真实的网上销量。但在北上广这些一线城市，京东的线上销量已经和淘宝天猫相当，只考虑阿里系的数据，会严重低估真实销量。

从理论上分析，数据与应用场景的割裂本质上就是样本偏差。因为技术或者利益的原因，大数据时代搜集的数据也不能完全覆盖应用场景的各个环节，所取得的数据仍然是部分，不是全部。最后，从哲学层面来说，即使以后技术有了长足的进步，解决数据与场景的割裂问题，同时也有了完美的商业模式可以让竞争对手乐意互相分享数据，样本偏差仍然会存在。其核心在于，人类虽然有能力认识客观世界的所有规律，但客观世界本身并不是静止的，而是在不断运动当中。过去的数据，一定不能体现客观世界未来的发展规律。“刻舟求剑”的理念不符合实际。从这个角度上来说，“黑天鹅”事件的本质就是样本偏差。技术再先进，商业模式再精妙，也不能解决这个问题。所以说，即使在大数据时代，人们还是应该有敬畏之心，在这个时代，科技确实游走到了宗教边缘。

二、大数据结论是统计学意义上的整体性结论，并不是针对个体

任何基于统计学的理论分析和结论都是整体性的。阿西莫夫在他的著作《基地》里完美的阐述了这一观点。哈利.谢顿以银河系里2000万星球上百亿亿居民为研究对象，成功创建了心理历史学，并以此成功预测了银河帝国会经历长达三万年的黑暗野蛮时期和银河第二帝国的出现。但无法用该理论预测个体。所以它无法预言变异人骡的出现。若非第二基地的存在，整个复兴计划险些失控。《失控》也描述了类似的现象。深海里的鱼群作为一个整体，行为规律非常容易预测。但单个个体行为毫无规律，难以预测。淘宝/天猫的“千人千面”是大数据时代的重要尝试。其核心基于大数据，为淘宝/天猫客户展现个性化搜索结果。该项目核心细节并不为外人所知，但基于理论分析，可以做出合理的推测。首先，淘宝/天猫搜集的数据一定不是所谓的“全量数据”，现有条件下，很多与顾客购买兴趣相关的核心数据无法被搜集。其次，即使模型准确率能达到99%，对于一个上亿规模的平台来说，也有近千万的客户会有比较差的用户体验。基于此，“千人千面”个性化程度必须做合理化约束，否则，理想越美好，现实就会越骨感。

三、相关性始终不是因果，这方面应用陷阱和机会一样多

相关性分析是数据分析利器，同时又是最容易引入问题的地方。相关并不是因果。统计数据显示，冰淇淋销量上升时，水中溺死人数会迅速上升，两者之间呈现极强的正相关。那么冰淇淋消费会引起人溺死吗？答案显然是否定的。只是天气炎热会同时增加冰淇淋消费和人们水上活动的几率。一个更有说服力的例子是某个时期的统计数据显示，白酒价格和牧师收入之间有极强的正相关。难道牧师群体们一个个都是“酒肉穿肠过，佛祖心中留”？答案也是否定的，其真实原因只是因为通货膨胀同时导致了白酒价格和牧师收入水平上涨。在大数据时代，相关与因果的混淆可能导致的问题会远超以往。大数据时代，数据极为充分，计算能力极强，可以发现以往无法发现的相关性。这是大数据时代让人兴奋的地方。但同时，相关性与因果性的辨别难度极大提升。一旦判断失误，会引起极大的问题。譬如说，目前阿里小贷引以为豪的信用判别模型与自动放款。假设目前信用模型相关性失效，“即通货膨胀率长期稳定，白酒价格和牧师收入不再强相关”，那通过现有模型筛选的主体的真实信用等级会有极大风险，后果不堪设想。以上分析纯粹基于理论层面，并不指向某个具体项目，但随着大数据技术的进步，辨别相关性与因果性的难度会越来越大，风险也会越来越高。

这个世界最让人理解的就是它是不可理解的。这个世界最让人难以理解的就是它又是可以理解的。大数据时代，我们需要有一颗敬畏之心。傲慢是罪。

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⑤ 《决战大数据：驾驭未来商业的利器》读后感

作者简介：车品觉，前阿里巴巴集团副总裁、首任阿里巴巴数据委员会会长。现任红杉资本中国基金任专家合伙人。是国内大数据、数据决策与分析领域的杰出人才。

数据分析的两大主要作用：要么验证某个想法，要么探索未来

《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是品觉老师10年数据修行的经验分享，对于企业决策或者产品经理分析用户，提炼需求都非常有启发，以下为截取部分精华内容并结合自己的学习体会。

1.数据的本质是还原用户的真实需求

数据记录了用户在什么时间，访问了产品的哪个功能，访问路径是什么，停留时间是多久，最后离开是什么时间，最终是否有提交订单等。将这些数据串起来则可以还原用户当时的场景，剖析出用户的真实需求。此时，产品需要思考当前的产品是否满足了用户的需求，若是没有，如何改善。

2.活做数据，抓住数据的相关性

“活”做数据收集，从相关联的行业和业务中去收集能够为现在所用的数据。如，负责特价酒店的产品，可以收集这批用户在火车票、特价机票及门票等相关业务，从而获得不一样的启发。

3.数据分类，找到核心数据

不同的数据含金量不同，即使同样数据在不同的场景体现出不同的价值，具体分类可以参考以下：

（1）不可再生和可再生；

（2）基础、中间层和应用层

（3）按数据业务归属，分为各个数据主体

（4）隐私数据和非隐私数据

3.个人数据管理

（1）收集有效的数据源，并按重要性和时间长短进行分类；

（2）关键词标签是对数据收集后重要的整理

a越有效的标签就越能快速地调取数据

b注意知识范畴的培养

c 场景的标签，分为公司与人物，再加上世家

由时间链、共识面（公司、人物、来源）、知识体系（标签）和格式（内容）所构成的一张知识图谱是解码决策分析的依据。

以上，是对《决战大数据：驾驭未来商业的利器》简单的介绍，本书可以作为数据人入门读物，特别是其中关于数据收集（数据源）和数据整理（标签，构建知识图谱）具有很好的指导。

⑥ 大数据有什么风险

当大数据充斥各种场合，从马云到释昭慧都侃侃而谈，你还能不懂什么是大数据吗？你也许已经听过无数的大数据神话，但对于大数据仍停留在一知半解阶段，公子义为整理为梳理什么才是真正的大数据。

大数据是什么？

大数据（Big Data）又被称为巨量资料，其概念其实就是过去10年广泛用于企业内部的资料分析、商业智慧（Business Intelligence）和统计应用之大成。但大数据现在不只是资料处理工具，更是一种企业思维和商业模式，因为资料量急速成长、储存设备成本下降、软件技术进化和云端环境成熟等种种客观条件就位，方才让资料分析从过去的洞悉历史进化到预测未来，甚至是破旧立新，开创从所未见的商业模式。

一般而言，大数据的定义是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多样性），但也有人另外加上Veracity（真实性）和Value（价值）两个V。但其实不论是几V，大数据的资料特质和传统资料最大的不同是，资料来源多元、种类繁多，大多是非结构化资料，而且更新速度非常快，导致资料量大增。而要用大数据创造价值，不得不注意数据的真实性。

为什么需要大数据？

因为当从人到机器都已经被数据解构，数据不仅仅是欧巴马口中的石油或是黄金，它更是血液，贯穿每个人一生中每个生命阶段。这并非危言耸听，更不是科幻电影，而是正在逐步成真的现实。

大数据的应用广泛

对企业而言，大数据可望提升服务质量、增加管理效率、帮助决策和创造商业模式；对一般民众而言，大数据是另一个自我，它可能比本人更了解本人，为你预先解决每个未知，当一切都开始数据化，你能够不需要数据吗？

大数据一定要很大吗？

虽然大数据的狭义定义是，资料量要在100TB到PB之间，但其实绝大多数的企业，都不符合这个标准，大企业如eBay、亚马逊或AT&T或许符合大数据的标准。但其实资料量只是大数据的其中一个面向，大数据揭示的是一种「资料经济」的精神，而非只是「大」。

「大，是大数据中最无趣的部分。」公子义认为，企业真正要寻找的是非传统的、而且未曾被挖掘过的资料，并且从这些资料中去提炼出价值，这才是对大数据应有的正确认知，而非只是执着于资料大小，只要能从看似毫无意义的数据矿坑中挖掘出金矿，有谁会在意那座矿坑原本是大得像座山还是小得像狗屋呢？和沛科技创办人翟本乔就指出，大数据这个名字容易让人误导，因为真正重要的其实是大智慧。大数据不只是说资料量有多大，速度快和资料量大都可以用技术轻易解决，但种类（Variety）比较需要智慧。

没有大数据就不能用大数据吗？

非也，建置大数据架构与环境的确所费不赀，一般中小企业通常无法轻易投入巨额成本，但大数据时代的精神在于如何妥善利用既有或非传统资料，从中挖掘出新商机，因此即使是中小企业甚或者是新创企业，都能在大数据时代用「大数据」。

数据应该如何建立？

就技术面来说，现在有许多业者开始提供建置成本较低的大数据处理工具和云端系统，有些甚至跟App一样，只要根据自身需求挑选需要购买的功能即可，例如科智提供的工业化数据管理工具即为一例。另一方面，很多时候中小企业其实不需要建设大数据系统。公子义认为，在绝大多数情况下，大数据项目其实不需要建置Hadoop系统，先用小量资料去验证一个概念，是否能将资料转换成商业机会，再来决定要不要建置大数据的作业环境。

大数据领域权威麦尔苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大数据》一书中便提及，大公司有巨量资料的规模优势，但小公司有成本及创新上的优势，小公司因为速度够快、灵活度高，就算维持小规模，还是能够蓬勃发展。

要怎么开始进行大数据项目？

第一步设置专门统筹大数据项目的部门和职衔， 而且层级越高越好，企业领导人必须足够正视大数据的力量，才能带动整个组织重视数据的文化。Etu负责人蒋居裕便指出，大数据其实是管理问题，而非技术问题，缺少跨部门协作，大数据项目很难有个美好的开始。

第二步，切勿陷入大数据迷思，与其急着想用数据变现，不如先回头看看自己企业内部的问题为何，先定义问题，再试图用数据找解方。 阿里巴巴集团副总裁车品觉建议，与其整天想着大数据，不如先整顿自己企业内部的数据，很多时候光是企业内部的数据就问题丛生，不同部门之间的数据无法兼容，「整个数据在一个中小企业里面也是四分五裂，在这个地方没做好的情况下，居然说你想用大数据，其实是有点难以理解。」

大数据从哪来？

任何地方。随着物联网兴起，任何以前不可能产生资料的东西或地方都可能「资料化」。公子义认为大数据的发展可以分成三阶段，正说明了大数据的来源多样化：.com时期、社群网络时期和物联网时期。早在2000年初网络热潮兴起，人们就已经开始研究log资料，搜集使用者的cookie和搜寻行为等。而社群网络如Facebook或Twitter将人们的互动关系数据化，这些社群数据创造了大量的商业价值。而第三阶段物联网时期，可能是最有趣的阶段，无论是机器还是人都开始被数据解构，数据可能来自手表、鞋垫甚至皮带，这些物联网数据将是接下来重要的数据分析对象。

大数据有什么风险？

传统商业分析会有的风险，大数据也都会有，这并非大数据才有的问题，「个资安全问题」一直都存在，只是随着资料来源越来越多且资料量越来越大，资安问题更显迫切罢了。市场研究机构Gartner研究副总裁布莱恩（Brian Prentice）指出，大数据本身并没有资安问题，问题在企业应用资料的方式，Gartner预测2018年，企业违反商业伦理的案件中，有近50％都来自不当的大数据应用。

另一值得关切的是大数据可能带来的「资料独裁问题」，根据大数据领域权威麦尔苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）的说法，资料独裁指的是任由资料来管控我们，盲目受到分析结果的制约，导致滥用或误用资料。例如根据数据分析将人群分类，其实有可能会把个体给标签化，甚至污名化某些族群，想象未来若我们用数据预先打击犯罪，那会是什么情景？

⑦ 消费大数据揭秘:健康化和年轻化是趋势

消费大数据揭秘:健康化和年轻化是趋势
大数据之美，在于它能从纷繁杂乱的数据中揭示出隐藏在水面以下的冰山部分，根据规律预测未来将要发生的事，告诉人们本不知道的信息。

比如，中国女性平均从什么年龄段开始将关注度从游泳转向跳广场舞，不同年龄层消费者对健康饮食的关注度有何不同，Adroid终端和iOS终端在网购习惯上的差异等，这些都是庞大的销售数据和用户数据“勾兑”出的隐藏信息。

《决战大数据》作者车品觉不久前曾向《第一财经日报》记者举例说，后台系统可以通过跟踪一个人敲击键盘的速度和间隔来判断他在购物网站上的浏览目的(是闲逛还是有目的购物)及其购买意愿的程度，背后的大数据发现了电商网站本不知道的内容。

当然，如今的网购已进入移动化时代，今年双11阿里巴巴移动端的成交额占比高达68%，手机网购已成大势所趋。手机比PC提供了更加多元化和复杂的数据维度，比如基于地理位置LBS，这个变量的引入使大数据规模呈几何级数的增加，能给大数据分析提供更大价值。手机在手，人人都是数据传感器。

事实上，这次由第一财经商业数据中心和阿里巴巴联合发布的大数据商业报告(以下简称“报告”)，就从不同维度印证了移动化趋势的明显特征。这份报告也是淘系平台首次将全局性的消费数据依托专业媒体机构进行系统性对外公开，所涉及的服装、母婴、家电、食品等8个行业基本覆盖了消费者日常网购最高频的几个类目。

食品消费理念健康化，小众化专业化运动消费映射全民健康意识觉醒，智能化浪潮引领3C数码行业消费升级，个性化时尚化网购习惯深入人心……这些数据背后的行业特点和趋势正是这份系列报告的核心价值所在。

眼下，中国经济的活力正在越来越依靠消费提振，而消费层面正在经历一场由消费者主导的变革。过去那种商家生产什么消费者就买什么的年代愈发受到个性化消费需求的挑战，由消费者倒逼生产商的C2B模式正在不同的行业多点开花。在这个消费转型升级的宏观趋势中，经过加工提炼的大数据就成为厂商和商户最重要的决策依据。

第一财经商业数据中心(CBNData)负责人黄磊在淘宝数据盛典现场表示，以往当有企业说经营越来越困难了，专家学者说经济要探底了，投资者说投资的这家企业很有发展潜力，他们常用的是直觉、经验，是用眼睛能看到的地方来证明机会和危机在哪里;现在这些都可以通过深度挖掘的大数据进行展示，并能更好地呈现出商业世界“魔鬼的细节”。

健康成为未来消费主方向

通过对过去5年淘系平台上的相关搜索和交易数据分析，报告展示出一条消费者愈发重视健康生活的曲线图，这主要从食品、运动健身、健康家居用品三个大品类体现。人们在线上购买这些商品，展现了吃得更健康、运动更积极、对健康更关注的趋势。

从2011年开始，健康相关的关键词(比如有机、非转基因、原生态、低脂、无糖、无农药、全麦等)在淘宝上的销售量逐渐增长，今年前三季度的交易额已经与2014年全年持平。地域分布上，广东、江浙沪地区对这类商品的需求量最高。一个显著变化是，2011年全国健康食品销量最大的5个地区占全国总销量的近六成，到2015年三季度这一比例下降至近五成，健康食品的消费呈现出城市下沉的趋势，由经济发达的一线城市和沿海地区普及到内陆地区，各省份之间的健康食品消费份额差异正逐渐减少。

报告得出的结论之一是，年轻女性将成为未来健康食品的主力消费人群。数据显示，作为食品中销量增速最快的保健品，其细分品类中增速最快的酵素类产品在2015年前三季度销售额环比增长了接近13倍，其次是膳食纤维、葡萄籽提取物等。女性是保健品消费主体，其中22岁到50岁的女性贡献保健食品总销售额的近六成份额，且年轻女性消费群体(18到28岁)在整体保健食品市场所占份额在提升。这部分消费者将是健康食品类商家重点覆盖的目标人群。

消费者在运动健身类商品的网购购买力近几年维持在50%以上的年均增速，对跑步机等大型健身器械的销售占比排名第一，其次是游泳、舞蹈、瑜伽、羽毛球、跆拳道武术类相关商品。

对不同运动项目的偏好在性别和年龄层维度展现出很大差异性。比如，小鲜肉热衷于足球、篮球、滑板、哑铃等中小器械;而大叔级买家青睐乒羽等小球类，以及跑步机等有氧训练。而女性以35岁为界分化明显，35岁之前的女性消费者最喜欢购买游泳相关商品，特别是泳装被当作时装来消费;而35岁之后，舞蹈类、跑步机等运动的比例最高，但瑜伽并没有体现出35岁这个年龄分水岭，占比基本持平。

在健康家居用品(家用电器类和医疗器械类)方面，最近几年无论是从销量、搜索量，还是商品丰富度上均增速明显。其中空气净化器、口罩、净水器等商品与严重雾霾天气、水污染、疫情等公共安全事件表现出强关联性。年轻人对于社交媒体的关注让该群体对家用健康类产品表现出明显的焦虑性消费趋势。特别是空气净化器市场，在雾霾最严重的2012年初至2014年底迎来了其黄金发展期。而家用健康类产品消费群体的发展趋势正在呈现年轻化与渠道下沉特点，年轻消费者和低城市级别消费者将发展为未来此类产品的消费主力之一。

网购年轻化浪潮加速到来

淘宝数据显示，28岁以下年轻消费者已占淘宝总用户量一半以上，但2015年该群体创造的销售额占整个淘宝平台的四成左右，小于其人数占比，因此年轻消费群体的平均消费水平低于淘宝平台消费者的平均值。一个明显特点是，所有商品品类的购买人群均出现了不同程度的年轻化趋势，今年28岁以下消费者所占比例较2014年有所上升。

总体来说，22岁至28岁的年轻群体增长逐渐趋于稳定，不同品类间差异并不明显，而年轻化的程度差异主要体现在18到22岁群体份额中，这个群体的消费者增速十分迅猛，一些年轻化较快的行业如男装和手机，份额远超主食和家具等年轻化较慢的行业。

年轻化不仅体现在年轻消费群体的增长与活跃，还体现在其他消费群体消费观念的年轻化，各类被传统认为年轻人才会消费的商品，如染发产品和运动用品，在年长的群体里也逐渐流行起来。

具体到吃穿住行细分领域，穿衣方面的年轻化趋势主要体现在18至22岁群体高速增长，而22岁至28岁的年轻群体自2012、2013年后保持稳定的份额;28岁至35岁群体占比下降十分明显。

吃的方面，年轻化趋势程度并不如穿的如此明晰，18至22岁群体的增长速度以及份额相对较慢，22岁至28岁群体仍处于缓慢增长中，休闲食品的年轻化趋势更加显著。

在玩上，年轻化趋势更多体现在年轻人对于电子产品与运动的热衷，年轻群体已经成为这两类市场上的主流消费群体并且仍处于增长趋势;运动与户外产品领域，年轻用户群体仍在快速增长，但28岁以上消费者仍是市场主体。

美妆和育儿方面，受人生不同年龄阶段的影响，育儿产品年轻化趋势体现在22岁至28岁的年轻群体的高速增长，成为市场的主流消费群体之一，22岁以下消费者鲜有亮点;而美妆方面18-22岁群体成为主要增长点，22-28岁用户则趋于稳定。

在购物时段偏好上，18-22岁用户以打工者与学生为主，他们喜欢在时间充裕的午饭前后购物;而22-28岁年龄段消费者较为统一地喜欢在午后时间购物，且购物时段更为集中，这可能是一天中工作相对不太繁忙的时段。在男女差异上，22-28岁男性的购物行为转移到了傍晚和夜间，尤其在21时和19时这两个下班后时段;而该年龄段女性的购物行为集中在午后。

年轻化的趋势已经深入所有的商品种类中，年轻消费者群体的独特需求将深刻影响整个电子商务市场的格局。针对不同商品类别年轻化的速度不同，比如在服装、运动和科技产品等年轻消费者已经成为主流的市场中，商家需要采取更受年轻消费者欢迎的营销策略才能跟上市场脚步;而在诸如家装、食品类等年轻消费者正在增长的市场中，商家可以开发针对该群体的商品来挖掘新的增长点。

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书名：决战大数据

作者：车品觉

豆瓣评分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

页数：236

内容简介：

[内容简介]

 大数据时代的来临，给当今的商业带来了极大的冲击，多数电商人无不“谈大数据色变”，并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉，作为一名经验丰富的电商人，在敬畏大数据的同时，洞悉到了数据时代商业发展的更多契机，他创新了数据框架的建立和使用，重新量化了数据价值的指标，并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来，改变思维方式，即可改变数据和商业的未来。

 《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域，对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答，对当今的大数据进行了多角度思考，并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议，创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时，《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱，解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。

 《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。

[编辑推荐]

 大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著：拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考方式，对电子商务未来趋势有独到见解，曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。

 继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作，引领“大数据实践”风潮：《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾，对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答，为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。

 聚焦阿里巴巴的大数据实践，首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱：解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，还原最真实的阿里巴巴。

 首度提出“数据化思考”新思维，改变思维，决胜数据化未来：作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式，只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。

 洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系，指出了“个人大数据管理”的重要性：无论是电商管理层，还是数据分析师，每个人都要有完善的个人大数据管理模式，以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。

 最接地气的大数据著作，既是商业人和电商从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典：作者列举了大量国内领先电商和自身经历的经典“数据分析实例”。内容深入浅出，语言通俗易懂。对当今国内的绝大多数企业来说，更有针对性、借鉴性、实操性，也更接地气。

 国内8大顶尖电商和投资人强力推荐，迄今为止最有重量的数据实践之作：eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。

 图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。

 湛庐文化出品。

作者简介：

车品觉

国内大数据实践先行者、数据观察家。现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。

拥有多元化与国际化的教育背景：生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育，曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院等世界一流学院进修。

拥有丰富的数据实战经验与独特的数据化思维：曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、易趣等多家著名跨国公司任总监职务。对电子商务未来趋势有独到见解，是一名未来趋势观察家和实战型培训师。

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简介：在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！

随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者*渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。

⑩ 开放与安全 大数据的“尴尬”博弈

开放与安全 大数据的“尴尬”博弈
手握大数据，你能做什么？
消费者，可以通过售后服务和投诉率等指标货比三家；商家，可以借助信息的公开透明和谐相处、良性竞争；投资者，可以分析数据准确找到自己想投资的项目……
有人说，数据就是生产力，在信息社会，它将成为核心资源；有人说，虽然它还没有被列入企业的资产负债表，但只是一个时间问题……
大数据，已然成为时下最火热的IT行业热搜词，随着数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的被利用，其逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
只是，自古“忠孝两难全”，凡事皆难两全其美。当央视315晚会大力度曝光Cookie采集用户信息时，当人们因个人隐私被泄露而只能一声叹息时，“风光无限”的大数据遭遇了当头棒喝。福音还是灾难？一夜间，关于大数据的讨论多了些许忧心的成分，如何挖掘和使用数据？企业的道德底线瞬间被推上了审判的至高点……
大数据开放才是硬道理
“大数据时代，是三个和尚在一起才有水喝。”对于这一形容，阿里集团数据委员会的会长车品觉非常认同，在他看来，大数据行业本身非常考验技术和商业的同时，也需要很多其他的东西结合起来之后才能用在数据上， 亦即利用数据拿到更多数据，互惠互利。
为了更好地理解这一概念，在阿里媒体开放日上，车品觉和我们分享了一个典型的故事。
一个海员，因为意外要把他派到一个地方去收集一些航海工具。当时，他发现这个地方有很多航海日志，可以提炼出不少数据化的航海背景，于是，他收集这些东西放在航海地图上，以帮助将来出海的人做一些决策，而航海的人根据此地图行动后也必须要收集一些数据继续完善，不断反馈和纠正，在实践中提炼数据的敏捷性，这本诞生于100年前的航海地图就是我们今天追寻的大数据，它具有数据体量巨大、数据类型繁多、商业价值高和处理速度快等特点。
收集数据、应用数据，然后出现质量问题，层层反馈回去以建立更清楚的数据源。对于大数据而言，开放似乎才是硬道理；对于很多企业来说，大数据管理其实是补10年前管理理念上的课。眼下，移动互联网与社交网络的兴起更是将其带上了新的征程，但车品觉却表现出了谨慎保守的态度。
“孤立的部分不能构成整体，但处理开放最大的难题就是数据安全，开放是硬道理但安全也是重要的保障，在安全还没搞清楚之前，开放还需要等待。”在大数据行业践行多年的车品觉再三强调现在谈数据的开放还为时尚早。毕竟，数据越大，问题越大，数据安全问题亦自云计算概念普及之时已被频繁提上议程。
个人隐私遭泄露：数据开放的另一头是安全
网购时，包括家庭住址、电话等个人信息被商家一览无余之时也被不法企业廉价贩卖；安装手机APP，通话记录、短信记录、通讯录成了隐私信息泄露的三个高危地带……于是，各种陌生、欺诈电话应接不暇；个性生活、消费习惯更是被相关利益方了如指掌。小米科技CEO雷军更是发出“手机丢了，比电脑丢了还恐怖”的感慨，如是说，越来越开放的大数据已失去了重心？如何守住正义的最后这道防线成了商家必修的课题。
对于淘宝和阿里系，车品觉介绍称，从内部的情况来讲，个人很重要的信息我们称之为敏感信息，从敏感信息来讲，从收藏库到仓库是隐蔽的，你是工程师或者在内部开过店有你个人的隐私，内部安全把敏感数据隐蔽，不能让一般人看见这个数据，有些我们称之为机密性的数据就更严重一点，在仓库里面都看不见这些数据，这是隐秘性的。从应用来讲，要应用这个数据需要遵守PRD原则，经过内部的评审，看有没有侵犯到个人隐私，所以，从内部来讲对个人隐私方面还是相对保护比较多。
事实上，当前大数据面前有三座大山，一是数据质量作为底线：如果原材料不可靠，将无法加以利用；第二，平衡数据安全与开放，开放是硬道理，但开放最大的难题是数据安全。第三，落实数据化运营，只有当大量的员工懂数据，用数据来决策业务，才能说明这家公司开始启动数据化运营。
不可否认，数据开放本身会产生力量，适当的开放也会产生更多的想法，但如车品觉所言，开放不一定是获取数据，可能是创新想法的交换，这比获取数据更重要。
当前，挖掘用户的行为习惯和喜好、 帮企业做内部数据挖掘或优化、帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润……可以看出，虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已显现出来，诞生了新的商业模式的同时亦仿佛站在金矿上。
如何让它有可参考性？“伴有主观情绪在里面的数据需要清楚的告诉别人主观判断在哪里，比如我们看一些访谈，它会说，这个访谈是经过调查两千人后得到的结果，这种就是参考数据。”车品觉表示。
值得一提的是，无论如何，在隐私泄露这件事情上，消费者是需要被保护的弱势群体，商业也好，企业也罢，需要在开放与安全中把握好一个“度”，可以说，这是一个良心的判断。
阿里大数据还在路上
让数据获取、使用、分享、协同、连接、组合变得超级简单，这是大数据时代背景下我们的终极理想。只是，需要努力的是，我们暂未找到一个很好的盈利模式，包括走在前面的阿里。
“今天很多大数据公司还在投资，我们还看不清他的赢利点到底在哪里，最简单的是用数据去做一些数据产品，比如以前的数据魔方，或者今天的阿里金融，就是用数据生产一套新的东西出来，我相信这是今天比较容易能看见的。”车品觉说。
此前，阿里集团董事局主席马云提出了“平台、金融、数据”三步走的战略，继阿里集团架构调整、组建小微金融服务集团后，再次传出阿里金融让银行紧张的说法。
据介绍，阿里金融是针对中小企业在这个时代的融资需求应运而生，这个方案贯彻了透明、开放、责任与分享，它的第一职责不是帮助金融机构，帮助客户、帮助无数淘宝卖家才是阿里金融的责任所在。
“金融行业不紧张，我们的小微企业就很紧张，所以我觉得假如阿里巴巴集团能够让现有金融体系紧张一下，也是互联网企业对社会进步的重要贡献。”马云说。在他看来，任何一个领导者对企业成功的定义都不是挑战了谁，而是创造了谁，否则终有一天会倒下。
事实上，从酝酿到曝光，在不为人知的背后，阿里金融走了很多年，在数据安全的基础上，怎么体现出数据的价值？开放似乎也还只是一个构想。
“我们今天所走的路是很新的路，参照系的东西并不多，从国外的公司来讲，有我们这个数据量的公司也并不多，我们确实是要小心地一步一步去走这条路，我们都很相信，它会有非常大的价值，但是这个价值将来到底怎么体现出来，就要看后来这条路，我也没办法今天去判断它绝对的价值是怎么产生的，每一个做数据的人肯定都非常相信它的价值，包括我自己在内。”关于大数据的未来，车品觉总结道。
大数据的话题虽然很热，但真正的脚步离我们还很远；而阿里大数据，亦尚在路上。