决战大数据（升级版）：大数据的关键思考
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全新
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作者车品觉 著 湛庐文化 出品
出版社浙江人民出版社
ISBN9787213072277
出版时间2016-04
装帧平装
开本16开
定价56.9元
货号23951079
上书时间2024-11-01
商品详情
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前言
我在阿里的6年 回顾我在阿里的6 年，从经历来说，是先负责支付宝，继而负责淘宝，负责整个阿里集团的数据工作。实际上，这个过程同样也是我对数据应用的一个历程：阶段用数据，第二阶段养数据，第三阶段从看数据到用数据。 我在支付宝 加入支付宝之前，业内都认可我是一名比较懂得用数据去设计、优化、迭代产品的首席产品官。彼时我在支付宝，大胆地把产品与数据分析部门结合，累积了不少经验。 数据产品化，这个理念随我加入支付宝 说起加入支付宝，其实有些偶然。当时，支付宝邀请我去分享如何用数据做产品。分享会之后，我去了华星大厦的一个会议室，里面坐着Lucy（彭蕾，时任支付宝CEO）、Eric（井贤栋, 时任蚂蚁金融COO）。在那个会议室里，他们问了我几个如何能用好数据的问题。当时，我反问了Lucy 一个问题：“你每天大概会看多少数据？” “大概几十个吧。” “不对，你不应该一天看几十个数据那么多，我觉得你应该只看几个数据就够了。” 或许，他们已经不记得我提出的这个问题了，但是我却记得非常清楚。因为在支付宝的两年里，这是我做数据产品时一直遵循的原则。正式加入支付宝后，我面对的件事情就是着手组建分析师团队。2010 年的支付宝，公司里大部分的业务团队对数据团队都不太满意，而且高层对数据能产生的价值也没有太多认识。而数据负责人的调职，也导致了支付宝的数据分析和数据技术部门被分开管理。 面对分析和技术团队的目标不一致，加上业务部门对为什么要使用数据及如何用好数据充满疑问，甚至有人认为数据分析仅是门面功夫，所以技术团队有时候会跟我的团队“对着干”，因为两个团队的老板不是同一个人，他们也没有义务一定要支持我，所以甚至有时候会撇开我们直接跟业务部门对接。 但是后，我坚持的数据分析产品化路线，终得到了双方的认同，甚至技术团队还主动过来问我：“我们怎么合作比较好？”所以那时，双方的关系从“对着干”变成了“我们会全力支持你”。终于有一天，Lucy 走到我办公室跟我说：“你知道吗？你们做的产品让我觉得很爽，我很喜欢这个产品。”而当我在支付宝的第二个产品“地动仪”出来时，她跟我说：“这就是我梦寐以求的数据产品。” 同事们和老板对结果的支持，让我肯定自己在支付宝走的这条路是对的。如果让我总结这其中的精髓，我的秘诀就是：数据分析也要讲求用户体验。 简单来说就是，别说是数据产品了，小到一个数据报告，我们都必须要知道以下5 个问题： ● 这是什么问题？ ● 这是谁的问题？ ● 这个问题现在必须马上解决吗？ ● 这个问题我们能解决吗？ ● 我们有足够的数据来解决吗？ 当我“苛刻”地提出“把月度经营报告当成产品来做，目的是让这份报告像iPhone 一样好用”的要求时，整个团队都傻了：报告怎么能像产品一样呢？！那么，为什么数据报告不可以做到行云流水，让人看起来很爽呢？ 所以，我是这么要求的：首先，报告的前三页一定要吸引人，让人有欲望继续看下去；其次，当别人看到一个数据，心里在猜测数据背后的各种原因时，我的下一页就要解答他心中的疑问。 因此，如果要用产品管理的理念来运行分析团队的话，必须要问“问题是什么”，并以此作为切入点。接着，解决用户的问题，得到用户的信任，然后就可以做更多的好产品。这是一套做产品的理念，因为产品需要不断迭代，并非一劳永逸。那么，我怎么评估报告是否获得成功呢？简单来说，如果一个月度经营报告仅仅5 分钟就被pass 掉了，那它肯定是不成功的。 我在支付宝，几乎每一个月度报告，都会让管理层讨论三四个小时，一份数据报告居然会成为管理层讨论焦点，每次都会有很多高层管理者关注我讲什么，这时我就知道自己肯定成功了。 当然，我也同时会提醒分析师们，千万别以为靠一份报告可以解决所有事情，你一定要让业务部门认为这份业务报告是大家一起探索的，这是我管理团队的一个基本理念。 用产品化理念管理数据团队，这是推进的秘诀 总的来说，数据产品化的理念终得到了Lucy、高层管理者，以及团队和同事们的认可，那么针对这个理念，我是如何在团队内一步步推动的呢？ 首先，我让团队做好基础服务——“白米饭”。为什么叫白米饭？因为对人来说，如果饭不够就会出大问题。对于公司来说，如果数据基础服务满足不了我们的用户，那么他们就会跳起来，那时候再高大上的报告也没用。所以，我要求分析团队一定要跟业务部门达成一致，知道什么东西如果我们不提供给他们，结果会很严重。 但是，长期做“白米饭”的分析部门是没有前途的。所以其次，我抽出团队一部分人成立了“突击队”。每当我听到管理层对数据的需求时，就会把信息带到团队，让团队成立2 ～ 3 支“突击队”，让管理层用到有用的、合时和带探索性内容。把自己精锐的部队放在突击队里，这个决定非常重要。 但是值得注意的事，“突击队”有一个前提，必须要有人能接触到管理层的信息通道，否则无法得到高层的信息。而这个角色就是我，我接触管理团队，并且把信息输送给“突击队”。 基于“白米饭”和“突击队”，后一步，我们开始沉淀数据分析的框架。 为什么数据分析框架如此重要？因为它是数据产品的养分。我用建立数据产品为目标的理念来运营一个数据团队，所以数据分析框架才是给到数据产品养分的关键点。 在支付宝时，基于Lucy 和Eric 给我的支持，数据产品都是自上而下推行。我先做了“观星台”，这是一个高管的数据仪表盘工具；然后做了“地动仪”，一个给中层管理看的数据产品，接着还有客服360 等。 所有这些数据产品，都是从数据分析框中提炼出来的。把分析的理念和框架变成数据产品，本质上是一个数据泛化的过程。这个过程非常重要，因为数据报告的需求会越来越多，如果没有泛化数据给使用数据的人，分析团队将永远被冗杂和重复的工作所困。 在这期间，我们也做过一个变化。因为“观星台”和“地动仪”还是传统的分析工具，只不过让你有更好的眼睛看到更好的数据，用我一直强调的理念来讲，这属于描述性的报告，用于描述一个公司今天做的怎么样。但由于我们有了分析框架，可能稍微会带一点诊断性。所以，这种产品主要是描述性产品，偶尔会做一些诊断，但还未达到探索预测的状态。 在这个看法的基础上我有了个新想法，想法的灵感源于Facebook。当时Facebook 已经积极地开展探索性的数据产品，可视化及交互功能已经非常灵活。探索和静态报告的区别在于，用户可以选择自己的角度灵活地去看数据，真的能够做到“逛”数据。 因此，我们创造了一个产品叫“黄金策”。“黄金策”可以让用户很轻松地在3 秒钟之内就看到不同标签下用户购物行为的异同。比如，看30-35 岁的上海女性，有一张信用卡和多张信用卡的两个不同群体，她们的购买行为有什么不一样。或者，看广东和上海的女性在购物表现上有什么不一样。用户可以非常轻松地比较不同用户群的购物表现。所以，我认为好的数据产品应该是可以激发用户灵感的。 在做“黄金策”这个产品的过程中，我深有感触的是：数据行业的人会很容易让技术制约产品的发展。当时我提出做“黄金策”时，大部分技术工程师都断言，3 秒钟出结果是不可能的。因为以前类似的灵活配置的报告，一般都不能做到即时查询，如果要快速产出的话只能找分析师。即便如此，也可能因为资源排期等原因等待很久。 当时只有一个人站出来说“我可以帮你搞定3 秒钟”，这个人就是蒋杰（现任腾讯数据中心总经理）。于是很自然地，我就跟蒋杰一起合作了这个项目，并且成了好朋友。后来，蒋杰很出色地帮我完成了这个项目。所以，我觉得做技术的人不应该让当前的技术和思维限制未来的新产品。 就用户体验来说，用户之所以不用我们的产品，其中一个很重要的原因是，没有人愿意耗时太久等一个报告，因为当报告出来之后，他的问题可能早已经解决了。试想，我们拍下脑袋决定只需两分钟，但等一个报告要两个星期，而且报告的结果还不一定能帮上他，你说他会选拍脑袋还是等报告？所以，这也是我们产品人的理念：到底怎样才能解决用户的问题。这也是产品人和数据人不一样的地方。 让用户喜欢数据，就会让团队喜欢自己 除去以上这些有关数据的东西外，那时我还做了另一件事。我启动了一个项目叫“西湖品学”，每年请公司外的数据牛人来分享经验，这是数据人的一场盛会，当时很受欢迎。我做“西湖品学”有两个原因：首先，我认为人们不使用数据不是他真的不想使用；其次，没有人推广使用数据的好处。 那时，我常在支付宝说一个比喻：“我右手用得好好的，你突然让我用左手，那你就要告诉我用左手的好处，不然我无法改变习惯。” 用数据的习惯也是一样，当他知道数据好用的时候，就肯定会用。所以，每一年的“西湖品学”，我都请外面很多人来讲数据到底有什么好处，让公司内部的数据人知道数据应用的商业场景是怎样的，从而激起更多人对数据的渴望和期待。“西湖品学”就是这样一个全新的尝试。 在数据分析人员之中，我们大部分分析员都被戏称为“表哥”“表弟”（因为他们每天都要做很多表）。但是，每天仅仅做表的人会有幸福感吗？每天做这么多表，也不知道别人怎么用，没有结果肯定就没有幸福感可言。而“西湖品学”让他们知道，他们的责任在哪里、怎样跟业务对接，他们不仅仅是“表哥”“表弟”。所以我的目的就是，不让他们埋怨自己的才华被埋没了，而让他们知道自己努力的价值。 当我的分析师看到管理层很激烈地讨论他们做出的报告时，我能看见他们脸上的笑容：“不枉我们两个星期不眠不休地把这个报告做出来。”其实，我们大多数据人都不怕辛苦，怕的就是作出来的东西没人看。 总的来说，我对分析师们要求有些不同，我要求他们对商业有一定理解，这个本身就是我在这本书中提到的“混通晒”——混在商业场景中，把数据与商业场景打通，将数据产品当成载体，把这个东西晒出来，让更多人使用。当你看到你的用户不能没有你，当你看到你的用户满意的时候，你自然就会感到兴奋，整个闭环就会让人很兴奋。 总结起来，数据产品化的理念是我在支付宝对整个数据分析部门的顶层设计，我一直用这个理念去运行一个部门，决定资源如何配置。怎样让我的数据使用者喜欢用我的产品，取悦我们用户的办法就是帮他解决问题。 然后就是让数据更泛化，我们必须宣传数据的好处，要教育我们的用户如何使用数据。我们不能假定用户终会知道数据的好处，而是要一边宣传理念，一边教授技巧，让用户知道怎么用，怎么用好，知道数据的价值。 后一点就是，让我们部门的员工喜欢自己，喜欢自己的工作。 我在支付宝的成功，也离不开这坚持。首先我得益于自己坚持的整个顶层设计的理念，我的老板Lucy 和Eric 也十分支持我，给我机会，对我很支持和包容；后就是我有很棒的下属，能够把我的理念付诸实践。 记得当我晋升到副总裁，成了当时阿里巴巴数据领域职位的人的时候，Lucy 曾经说：“在中国，品觉是数一数二的分析师。”这句话当然是对我个人的偏爱，但如果她指的是数一数二的好的分析师（电商平台），我觉得能勉强接受。 每每回想起我在支付宝的两年，甚至离开支付宝到了淘宝之后很久，公司内外依然有很多人对我说支付宝的数据分析团队是棒的。每当遇到这样的赞美，我都觉得非常欣慰。所以，那段经历让我感觉非常幸福。
导语摘要
- 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、*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全渠道行为、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*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*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。
- 一部全方位展现智能时代数据思维构建之道的实战巨作，数据力决定竞争力的年代，不得不读！
商品简介
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、*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全渠道行为、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*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*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。 一部全方位展现智能时代数据思维构建之道的实战巨作，数据力决定竞争力的年代，不得不读！
作者简介
车品觉
畅销书《决战大数据》作者
红杉资本中国基金专家合伙人
全国信标委大数据标准工作组副组长
*集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长；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及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。
现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。
目录
前 言
我在阿里的6年
引 言
忘掉大数据
部分 从数据化运营到运营数据
01 大数据，为什么很多人只会谈、不会做
大数据从来不是免费的午餐
人的断层
模型数据从何而来
更主动的管理，更多的创新
数据化思考 问题就是答案
02 大数据的本质就是还原用户的真实需求
识别，让似是而非的行为数据串联起来
价值，企业价值VS.
客户价值
场景，你知道当时所有的场景吗
还原是一个瞄准器
数据化思考 CEO 们关心哪3个数据
03 “ 活”的数据才是大数据
“活”做数据收集，抓住相关性
“活”看数据指标，动态地使用数据
数据化思考 别再做“碰巧游戏”
04 全域大数据，大数据的颠覆者
数据，决策的瞄准镜
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