從移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)到5G時(shí)代，企業(yè)欠缺的再也不是數(shù)據(jù)，而是一套符合商業(yè)目標(biāo)的大數(shù)據(jù)策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。數(shù)據(jù)，終將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。但是要落實(shí)以數(shù)據(jù)為核心的改變、讓數(shù)據(jù)發(fā)揮策略性的價(jià)值，在實(shí)際運(yùn)作上還有許多環(huán)節(jié)要打通。

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企業(yè)建立以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的智能商業(yè)模式，包括：如何從工作流中尋找數(shù)據(jù)化的切入點(diǎn)、如何設(shè)定數(shù)據(jù)收集策略與數(shù)據(jù)流通策略，已成為重要致勝關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)像電力一樣不可或缺

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而隨著計(jì)算與儲(chǔ)存能力的增強(qiáng)，數(shù)據(jù)資源的供應(yīng)將如同電力一樣不可或缺，為企業(yè)提供源源不斷的優(yōu)化能力。既然是核心資源，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的營(yíng)運(yùn)就變得日益重要，對(duì)建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)更是如此。盤(pán)點(diǎn)這些資源并不簡(jiǎn)單，我在阿里工作時(shí)共做過(guò)三次，并歸納了一些經(jīng)驗(yàn)：

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1. 什么樣的數(shù)據(jù)用量大、覆蓋率高？—具公共屬性的數(shù)據(jù)。

2. 什么樣的數(shù)據(jù)稀缺、但重要？—具戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)。

3. 重要數(shù)據(jù)不可再生，因此必須備份的數(shù)據(jù)。

4. 數(shù)據(jù)資源用完可以再用，因?yàn)閺?fù)制成本極低。

5. 大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特性，使得數(shù)據(jù)權(quán)屬的邊界變得越來(lái)越模糊。

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幾次的資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)讓我認(rèn)識(shí)到，數(shù)據(jù)的盤(pán)點(diǎn)與實(shí)物不一樣，數(shù)據(jù)可以無(wú)限衍生，而且，多并不代表有用。

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對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，擁有數(shù)據(jù)資源，將使企業(yè)擁有創(chuàng)新的可能性，并降低被淘汰的可能性，可以更好地適應(yīng)高速變化的市場(chǎng)環(huán)境和用戶需求，從而更具競(jìng)爭(zhēng)力。可惜的是，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)往往在信息化和數(shù)字化建設(shè)方面存在缺失，彌補(bǔ)短處是當(dāng)務(wù)之急，當(dāng)然，這急切性往往與公司的經(jīng)營(yíng)方向相關(guān)。

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無(wú)論是新興產(chǎn)業(yè)還是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，選擇人工智能與大數(shù)據(jù)的切入點(diǎn)，場(chǎng)景尤為重要。在執(zhí)行智能項(xiàng)目時(shí)，必須考慮數(shù)據(jù)是否足以成為解決問(wèn)題的要素，同時(shí)，場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯穩(wěn)定性相當(dāng)重要。

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數(shù)據(jù)讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值

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數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)，能夠幫助企業(yè)更有效地進(jìn)攻及防守。有效地創(chuàng)建、生產(chǎn)智能工具及產(chǎn)品，強(qiáng)化顧客關(guān)系，預(yù)測(cè)顧客的消費(fèi)習(xí)慣趨勢(shì)及流失，靠近并滿足消費(fèi)者的需求。用大數(shù)據(jù)做營(yíng)銷，已經(jīng)是許多企業(yè)的常規(guī)性營(yíng)銷手段，也就是利用數(shù)據(jù)加強(qiáng)對(duì)顧客的獲取、活躍、保留等服務(wù)能力。

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在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的規(guī)模、活躍程度以及收集、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力，已經(jīng)成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。要深入洞悉市場(chǎng)、快速精準(zhǔn)地找出應(yīng)對(duì)策略時(shí)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)更大商業(yè)價(jià)值的最強(qiáng)驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)然，數(shù)據(jù)作為一種企業(yè)資產(chǎn)，需要與其他資產(chǎn)，如人力資源、硬件等相互組合，才能發(fā)揮出最大的價(jià)值。

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大數(shù)據(jù)是來(lái)自多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)，“亂”是其特性，為避免出現(xiàn)無(wú)用輸入、無(wú)用輸出（garbage in, garbage out）的問(wèn)題，在使用數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行加工，從而帶來(lái)了“數(shù)據(jù)治理”這一重要課題。

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大量、來(lái)源廣泛的數(shù)據(jù)，看起來(lái)往往是一團(tuán)亂麻，我還記得，2013年時(shí)，我當(dāng)時(shí)的老板淘寶網(wǎng)總裁三豐就跟我說(shuō)過(guò)：“我們不能總坐金山吃饅頭?！逼髽I(yè)采集和儲(chǔ)存PB（千兆位元組）級(jí)別數(shù)據(jù)的成本卻是分文不少，而且有越演越烈的趨勢(shì)。一方面要治理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，同時(shí)也要證明數(shù)據(jù)有大價(jià)值。

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今天，數(shù)據(jù)的價(jià)值其實(shí)已無(wú)須再多言。開(kāi)發(fā)阿爾法狗而一舉成名的團(tuán)隊(duì)被收購(gòu)后，成功地幫助谷歌數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)節(jié)約用電40%，未來(lái)幾年還將會(huì)幫助谷歌省下數(shù)億美元支出，而據(jù)說(shuō)，該項(xiàng)目?jī)H有五、六個(gè)團(tuán)隊(duì)成員。

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難怪《人類大命運(yùn)》（Homo Deus）的作者哈拉瑞（Yuval Noah Harari）認(rèn)為，我們將會(huì)進(jìn)入一個(gè)無(wú)機(jī)智能（inorganic intelligence）的世界，未來(lái)，我們可能受演算法主宰。當(dāng)機(jī)器具備深度學(xué)習(xí)的能力之后，人工智能的定義有可能被改寫(xiě)，人類的感知和普世價(jià)值也會(huì)改變，商業(yè)元素也將會(huì)發(fā)生巨變。就如我在《大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵思考》一書(shū)中所說(shuō)：未來(lái)，人與人之間的差別，拼的是他可使用的數(shù)據(jù)量和演算法。

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企業(yè)「養(yǎng)」數(shù)據(jù)的六大要點(diǎn)

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人工智能因大數(shù)據(jù)而重生，但制約人工智能在各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更廣泛應(yīng)用的，并不是演算法不夠先進(jìn)，而是缺乏高品質(zhì)的數(shù)據(jù)。若想開(kāi)發(fā)最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能否獲得高品質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)極為關(guān)鍵，如何啟動(dòng)是大部分企業(yè)的一個(gè)難題。

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對(duì)于從事機(jī)器學(xué)習(xí)研究的初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，起步時(shí)數(shù)據(jù)十分有限，難以建立起高品質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源。甚至有些企業(yè)在聘請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)、購(gòu)置昂貴的設(shè)備之后，才知道還未制訂“養(yǎng)數(shù)據(jù)”的策略。

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數(shù)據(jù)來(lái)源的選擇必定與商業(yè)模式相關(guān)，我的經(jīng)驗(yàn)是，從小問(wèn)題入手，弄清楚問(wèn)題的本質(zhì)，往往是選擇數(shù)據(jù)和演算法的前提。每家公司的數(shù)據(jù)獲取策略不盡相同，但回想這么多年我在阿里也算面對(duì)了不少類似的困難，拋磚引玉與大家分享幾點(diǎn)：

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1. 要從零開(kāi)始創(chuàng)建好的專有數(shù)據(jù)集。

幾乎永遠(yuǎn)意味著，要預(yù)先投入大量人力收集數(shù)據(jù)。但更痛苦的是，在業(yè)務(wù)變化的同時(shí)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也需要時(shí)時(shí)更新，正如前輩所說(shuō)：“數(shù)據(jù)集成的同時(shí)已經(jīng)在斷裂?！?/p>

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2. 即使表面上擁有很多數(shù)據(jù)，但在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，仍會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)量不足。

你需要的數(shù)據(jù)量與你試圖解決的問(wèn)題緊密相關(guān)。

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3. 數(shù)據(jù)的收集、處理、運(yùn)用，短期來(lái)說(shuō)肯定是越貼近業(yè)務(wù)越有效率。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)看并不利于數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化及重復(fù)使用，將導(dǎo)致開(kāi)發(fā)周期變得漫長(zhǎng)。我的經(jīng)驗(yàn)是，起點(diǎn)可以從最小化應(yīng)用做閉環(huán)，基于眾多應(yīng)用做長(zhǎng)線規(guī)劃。

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4. 確保早期創(chuàng)造的應(yīng)用有足夠的吸引力，讓業(yè)務(wù)方及使用者甘愿交出他們的數(shù)據(jù)。

讓大數(shù)據(jù)落地，除了關(guān)乎技術(shù)問(wèn)題，亦系于業(yè)務(wù)方及個(gè)人的意愿是否足夠，只有互利互惠，才有長(zhǎng)久合作。

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5. 在大范圍使用大數(shù)據(jù)之前，必須嚴(yán)肅地面對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和品質(zhì)問(wèn)題，否則后果堪憂。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)必須明白，數(shù)據(jù)品質(zhì)是全部員工的責(zé)任，并不僅僅是技術(shù)問(wèn)題。

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6. 大數(shù)據(jù)安全是一個(gè)命門，數(shù)據(jù)越多，責(zé)任越大。

有時(shí)候會(huì)超出你的想象，原以為很安全的數(shù)據(jù)，拼合其他數(shù)據(jù)之后，可能成為機(jī)密級(jí)別。

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我曾經(jīng)對(duì)朋友說(shuō)，我在阿里的數(shù)據(jù)治理過(guò)程可謂九死一生，很多人聽(tīng)了不明白，看到上面的內(nèi)容，再設(shè)想我要面對(duì)幾十個(gè)不同業(yè)務(wù)方的情境，你可能就了解了吧。

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出自：《數(shù)據(jù)的商戰(zhàn)策略》／天下雜志出版社（本文經(jīng)編修）