阿里巴巴集團(tuán)副總裁、數(shù)據(jù)委員會會長車品覺在新書《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》中回顧到：2005年，淘寶有了第一個數(shù)據(jù)分析師，一直致力于用數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)運(yùn)營和解決問題。阿里巴巴在不斷使用數(shù)據(jù)的同時，也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)本身的問題——大數(shù)據(jù)需要更主動的管理，也需要更多的創(chuàng)新。

　　數(shù)據(jù)化運(yùn)營是用數(shù)據(jù)解決問題，但如果想把數(shù)據(jù)做得更好，解決更多新的問題，就需要去做一件以前從未做過的新事情——運(yùn)營數(shù)據(jù)。2011年，阿里巴巴才開始有計劃地進(jìn)行這件事。企業(yè)主動收集數(shù)據(jù)，并且以此去創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)的新數(shù)據(jù)，讓新數(shù)據(jù)更好地服務(wù)于企業(yè)的運(yùn)營。這是一個“從用數(shù)據(jù)到養(yǎng)數(shù)據(jù)”的過程;是一個“從數(shù)據(jù)化運(yùn)營到運(yùn)營數(shù)據(jù)”的過程，也是一個“從看到真用”的過程。

　　全書分十一個章節(jié)，車品覺從數(shù)據(jù)化運(yùn)營到運(yùn)營數(shù)據(jù)、阿里巴巴的大數(shù)據(jù)秘密兩大角度、十一個維度，用鮮活的例子詳細(xì)闡述了其數(shù)據(jù)化思考。以下是對一些精彩觀點(diǎn)提煉。

　　1、大數(shù)據(jù)面臨的最大問題——人

　　斷層是大數(shù)據(jù)面臨的最嚴(yán)重問題。收集數(shù)據(jù)的人并不清楚未來使用數(shù)據(jù)的人要做什么，這是目前大數(shù)據(jù)的一大關(guān)鍵命門。使用數(shù)據(jù)建模的人，同樣不清楚當(dāng)前數(shù)據(jù)是如何獲得的。

　　從公司管理層角度看，投資人了解數(shù)據(jù)的意義嗎？高層管理者對數(shù)據(jù)的期望和中層管理者之間有不同嗎？他們知道數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)做什么嗎？這些答案因立場而異。

　　當(dāng)我們講到數(shù)據(jù)價值時，沒有人能對此給出一個合理的定位，原因就在于幾個關(guān)鍵問題沒有分清楚：一是要明確這是誰心里的數(shù)據(jù)價值，投資人、管理者、中層、數(shù)據(jù)分析師們心中對數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值自然不同;二是要明確數(shù)據(jù)的分類，不同類型的數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值各不相同。

　　2、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是還原用戶真實需求

　　每個人都在通過不同的設(shè)備產(chǎn)生著數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更多在“量”這個維度上不斷膨脹，但是“量”的單純膨脹卻對企業(yè)真正了解一個用戶的需求產(chǎn)生了極大的挑戰(zhàn)。所以，如何更好地識別各個設(shè)備的使用者是否為同一個人，如何更好地理解用戶在各個不同場景下表現(xiàn)出來的不同需求，如何更好地理解數(shù)據(jù)融合后產(chǎn)生的價值將是未來商業(yè)中每一個企業(yè)必須考慮的問題。

　　隨著O2O的深入和可穿戴設(shè)備的興起，企業(yè)和企業(yè)之間必須進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)融合和交換，必須進(jìn)行更多的跨行業(yè)數(shù)據(jù)交流，這樣才能更好地還原用戶的真實需求，讓用戶在任何一個場景中都能獲得由數(shù)據(jù)帶來的便利。

　　3、“活”的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)

　　盲目進(jìn)行大數(shù)據(jù)投資，收集越來越多的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)卻是“死”數(shù)據(jù)。“死”數(shù)據(jù)就是單純存在數(shù)據(jù)庫中，無法進(jìn)行分析和使用，并且不能夠產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)的真正價值是將數(shù)據(jù)用于形成主動收集數(shù)據(jù)的良性循環(huán)中，以帶動更多的數(shù)據(jù)進(jìn)入這個自循環(huán)中，并應(yīng)用于各個行業(yè)。多樣的自循環(huán)方式打開了大數(shù)據(jù)之門，進(jìn)入這個循環(huán)的關(guān)鍵是從解決問題出發(fā)。

　　4、無線數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的顛覆者

　　面對無線數(shù)據(jù)，我們需要一種多屏思維——需要考慮到現(xiàn)在用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的多場景問題。多屏可能會包括多臺電腦、手機(jī)和pad，可穿戴式設(shè)備。當(dāng)多屏變成一種常態(tài)，不管是數(shù)據(jù)分析師的分析方法還是推薦系統(tǒng)的推薦算法都必須多屏化。要解決的主要問題有兩個：一是做到高效準(zhǔn)確的收集，二是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的多屏思維。

　　5、四種數(shù)據(jù)分類與五種數(shù)據(jù)價值

　　數(shù)據(jù)按照是否可再生，分為不可再生和可再生數(shù)據(jù)。按照所處存儲層次，可分基礎(chǔ)層、中間層和應(yīng)用層。按照數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)歸屬，可分為各個數(shù)據(jù)主體。按照是否為隱私，可分為隱私數(shù)據(jù)和非隱私數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)價值1、識別與串聯(lián)價值，2、描述價值，3、時間價值，4、預(yù)測價值，5、產(chǎn)出的數(shù)據(jù)價值。

　　6、從用數(shù)據(jù)到養(yǎng)數(shù)據(jù)

　　“養(yǎng)數(shù)據(jù)”通常有兩類，一類是網(wǎng)站自身沒有的數(shù)據(jù)，需要用戶自主提供;另一類是公司擁有的，但沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集。

　　“用數(shù)據(jù)”更多的是一種方法論，“養(yǎng)數(shù)據(jù)”則是一種數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是基于深入業(yè)務(wù)理解的更高層次的商業(yè)決策，數(shù)據(jù)養(yǎng)的時間越早，積累的數(shù)據(jù)也就越多。養(yǎng)數(shù)據(jù)也是一種管理和商業(yè)藝術(shù)，在養(yǎng)之前可能誰也不確定最終會出現(xiàn)的后果，一旦養(yǎng)成會產(chǎn)生非常大的商業(yè)價值。

　　7、數(shù)據(jù)的盲點(diǎn)

數(shù)據(jù)盲點(diǎn)可以分為兩類，物理盲點(diǎn)和