对于大数据应用来说，阿里巴巴等企业绝对是走在了行业的最前列。阿里巴巴首任数据委员会会长车品觉在其《决战大数据：大数据的关键思考》一书中就介绍了阿里巴巴在大数据方面的实践。个人觉得比较受启发的几点：

1、阿里巴巴由数据化运营和运营数据组成的闭环系统，以及数据化运营和运营数据各自的三板斧（如何做）。这也就是证券行业经常提及的“有数、用数、治数”这个闭环系统如何打造。

2、书里呈现的是阿里多年建设后的一个结果，具体经过是怎么样的，从哪开始先做起，这个都只能靠我们自己摸索了。此外，阿里对应的数据相关的组织也能完善，比如有独立的数据分析和技术团队，很多公司可能连一个专职的数据分析师都没有。

一、阿里巴巴的大数据实践

这其中最核心的就是下图所示的由数据化运营和运营数据组成的闭环系统。

二、混、通、晒，阿里巴巴数据化运营的内三板斧

1、混，“混”出数据

只有具备商业敏感的数据分析师，才会懂得使用什么数据来驱动公司实现经营目标。数据部的人要和业务部的人经常“混”在一起。

不能直接把零散的数据发给CEO，数据分析师需要向管理者解释这些呈现用户行为的数据和能够在商业上产生价值的数据之间的内在关系。

CEO是没有多余精力来解读页面浏览量（PV）和独立访客（UV）等数据的。他们只需要知道数据是否有问题、反映了什么问题、最近有什么新的发现以及需要我们作出什么样的改变。

以前公司CEO建议我：“你每周要跟管理业务的负责人吃两顿饭，最起码两顿，这就是你的KPI。”

2、通，打“通”“混”的数据

有两层含义：1）知道带着业务问题来看数据或者带着数据来看业务，这就是做到了“通”。如果不能“通”到商业环境里，即使数据很多也没有任何价值。坚持带着业务问题来观察数据或者带着数据来观察业务，兼备两者的敏感，就是做到了“通”。有些人在很短的时间里就能判断出数据是否有价值，就是因为“混通”了。2）把数据打通，一种是商业理解和数据之间的“通”，另一种就是部门数据和部门数据的交叉。

3、“晒”是一种在“混”和“通”的基础上产生出的最终的数据表现，是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论。

通过数据来回答这几个问题：业务好还是不好？数据如何改变可以让业务更好？如何利用数据帮助业务发现机会，甚至产生出新的商业价值？

• 数据需要有框架可依：数据如何来证明业务好还是不好

业务需要进行比较才能判断好坏，而比较的前提就是要不断地去寻找比较对象。

好的展现形式也必不可少，最典型的就是图和表。

• 数据如何改变可以让业务更好
• 如何利用数据帮助业务发现机会

利用数据帮助业务发现机会就涉及具体数据在业务场景中的应用了，这里最核心的价值点就是使数据变成人人都要用，而且是人人都必须用。

• 用数据如何创造出新的商业价值

数据能不能做到在获取、使用、分享、协同、连接、组合之上让自己变得超级简单和便捷，这是数据化运营里面非常重要的一点，也正是“晒”的内容。

数据分析师一定要让数据变得简单，只有这样才不会出现前面所说的——收集数据的不知道怎么用，用数据的不知道数据是怎么来的。

三、存、管、用，阿里巴巴运营数据的外三板斧

1、存，数据收集的开始

收集数据不是目的，让收集起来的数据如何产生价值才是最终的目的。

不过，如何收集在未来具有价值的数据的确是一个难题，当中就需要一些经验的判断了。

2、管，保护好存储数据

“不管怎么样，我们先收集数据，将来肯定有用”。我认为，在我职业生涯的这些年，最值得反思的就是这句话。

如果，你在以后的某天发现你需要的数据，没有得到提前保存的话，那就只能错失这一发展机会了。事实上，这是企业的博弈。

数据管理，是大数据行业的“脏活”“苦活”“累活”，是最悲催和最难解决的事情。如果没有这些背景作铺垫，我对很多公司在做所谓的大数据的运营就持有怀疑态度了。

3、用，从收集数据到管理数据

在“用”数据的问题上，数据的分裂和重组，都能做到颠覆性创新。

数据化思考：用化骨绵掌解决本质问题

如何找到本质才是解决问题的关键。

不断地用逻辑方法将问题进行分解，直到不能分解为止，然后从根本处去解决这个问题。

在分析问题本质的时候，有一个很好的方法可以用，叫做MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive），意思是彼此独立、完全穷尽。

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