阿里巴巴车品觉:大数据进入数据工程化时代

IT八卦女

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· 2014.03.07

车品觉在西湖品学大数据峰会上分享了其大数据运营经验。他认为大数据有三个维度:可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。以及两个循环:一个循环是在怎么用数据,一个循环在下怎样养数据。

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阿里巴巴车品觉:大数据进入数据工程化时代

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3月7日,阿里巴巴举办首个西湖品学大数据峰会,在大会上阿里集团数据委员会会长车品觉阐释了其对大数据的最新理解,以下是相关内容

2011年的时候,大家开始才讲大数据,有人说这个是大数据,有人说那个是大数据。2012年的时候大家都在尝试用大数据。而今年很奇怪,我们去美国研讨大数据的时候,发现大部分人已经开始停止讲大这个词了,开始说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(马云)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。

其实今天大数据已经进入了一个拐点。

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。

大数据的三个维度

大数据从4个V的年代,Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)延伸至三个维度,可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。这三个维度是我们现在到底数据能不能用上的很重要的三个维度。

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,业务的人不知道数据怎么用?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,所以这是大数据铺普遍存在的一个现象。

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。

阿里数据的两个循环

过去阿里做了两个循环,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,阿里巴巴的大数据不仅可以看,还是可以用的。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。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。

大数据十诫

其实两年前,我是写了一个数据十诫,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。两年前关于数据的十诫,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。

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  • 风哥 风哥
    回复
    0

    开始还以为是昨天的,进来发现不是

    2014-03-19 14:30 via pc

Oh! no

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