读决战大数据-车品觉

一前言

（1）‘大数据’的意义就在连结，数据公告层就是跨业务群的精华，让所有人能把其他人的数据冗余利用起来，这时‘大数据’才算做了起来。

（2）整合和配合，数据团队要学会取舍。

二引言

（1）以前，我们“有问题找大数据”，而在大数据时代，其最核心的特质原则就是“用数据找机会”。

（2）只有有效的数据才算正道。

（3）很多时候，我们欠缺的不是解决问题的方式，而是定位问题的能力。

01从数据化运营到运营数据

（1）断层才算大数据所面临的最严重的问题，收集数据的人并不清楚未来使用数据的人要做什么，这是目前大数据运用的一大关键命门。

02 大数据的本质就是还原用户的真实需求

（1）是否知道用户是谁，决定了企业收集行为的意义大小。

（2）角色不一样，对于数据的价值的看法也就不同，所以在衡量价值时要考虑到受众和给予者，这两个对立面的不同看法。

（3）数据的本质就是还原，这是收集元数据的关键方法。

（4）RFM模型，该模型通过一个客户近期的购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱这三项指标来描述该客户的价值状况。

（5）CEO最关心的三个问题，流量-----交易量–其他（转换率或者交易额）

03活的数据才是大数据

（1）多样化的自循环的方式打开了大数据之门，而进入这个循环的关键就是，从解决问题出发。

（2）把数据激活，从静态数据变成动态数据，必须要用场景来验证，静态数据是没有用的。

（3）只有具有商业敏感度的数据分析师，才会懂得用什么数据来驱动公司实现经营目标，而绝不会单凭交易量就决定商品策略。

（4）评估一个新生电商平台的竞争力，你会观察什么数据。

（5）时间哪有那么多的“碰巧”，还是快睁开眼睛，认真看路吧。

（6）随着无处不在的终端以及应用所收集的数据越来越多，将来有一天，无论你去哪儿，都会留下“脚印”。

（7）一方面，是我们的数据为用户体验改善了什么，另一方面，企业在使用数据时，对活数据的运用解决了什么问题或者开创了什么机会。要牢牢记住，活用数据很重要。

04全域大数据，大数据的颠覆者

（1）随着随处不在的终端及应用所收集的数据越来越多，将来有一天，无论你去哪儿，都会留下“脚印”。

（2）全域大数据带来的变革不限于数据本身，而是从全新的角度去思考社会和商业模式将被如何改变。

（3）对数据的高手来说，数据质量就是生命之源。

05数据分类与数据价值，什么才是你的核心数据

（1）从数据的角度来说，估值就是通过不同维度去思考数据的价值。

（2）一个好的工匠必然对各种材料的性质以及使用方法了如指掌，而一个好的数据从业者，则必须要对各个数据的价值和稳定性洞若观火。

（3）数据分类的四大维度 1.以是否可再生为标准。2.以数据所处的存储层次为标准。3.以数据的业务归属为标准。4是数据是否为隐私为标准。

（4）数据的五大价值 1.识别与串联价值。2.描述价值。3时间价值。4.预测价值。5.产出数据的价值。

06从用数据到养数据

（1）养数据，重要的数据战略。

（2）养数据通常分为两类，一类是网站自身没有的数据，需要用户主动提供的，另外一类是公司拥有的，但没有进行收集的数据。

（3）“用数据”更多的是一种方法论，而“养数据”，则是有一种数据战略，是基于深入业务理解的更高层次的商业决策，数据养的越早，积累的数据也就越多。

07数据的盲点，负面数据的力量

（1）停留时间并不完全代表用户对商品的喜好。

（2）停留时间通常情况下不容易计算清楚。

08 阿里巴巴的大数据实践

（1）数据化运营过程中的问题

堵 -日常报表信息量大，难以捕捉有效信息。
独-信息分散在不同部门，缺少有效整合。
慢-业务异动的处理往往是自上而下来推动。
漏-关键分析成果取得实效，但未实现沉淀。

09 混、晒、通，阿里巴巴数据化运营的内三板斧

（1）混，“混”出数据

（2）通，打“通” “混”的数据。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，“晒”出“混”和“通”的数据。

（4）通过业务和数据的整合，将数据“晒”出来，从而形成一种竞争力。

10 存、管，用，阿里巴巴运营数据的外三把斧

（1）存、数据收集的开始。

（2）管、是保护好存储数据。

（3）用、从收集数据到管理数据。在“用”的数据问题上，数据的分裂和重组，都能做到颠覆性的创新。

11大数据，未来商业的利器

（1）假定“数据”是“脏”的来处理数据，在大数据时代将是一个非常重要的趋势。

（2）数据的标签化管理。

（3）最重要的是数据与数据之间的关系，而不是数据本身。大数据价值的实现，在于数据与数据的连接

（4）数据的实时化与实时性的分层。

（5）未来，我们相信人机结合，人机的界线已经模糊，无人驾驶汽车已经变为可能，未来人类的身上流动着的是血液以及数据。

12没有数据就没有未来

（1）2016年六大趋势应用无线化，信息数据化，交易无纸化，人类智能化，决策实时化，线下线上化

（2）大数据带给零售业的大想象

人脸识别，第一时间知道你是谁
凭行为数据找差异
未来鞋子会提醒你换鞋
想客户所想，想客户所未想。

（3）金融创新迎合新时代

年轻人不信任银行
- 一方面，传统金融行业首先要考虑是如何改变公司核心价值观，去迎合千禧一代的用户体验，另外一方面，传统金融行业的业务是建立在信任基础之上的，但千禧一代对传统银行尤其不信任且缺乏忠诚度。
- 科技已到达一个奇点，移动设备更便捷、社交沟通无处不在、分享经济让人人都可以参与，人多好办事的众包众筹，这一切我们都有目共睹。

（3）医疗行业酝酿大数据的突破

整合所有数据，更有效的分配资源。
关联，大数据的创新精神
越是看起来牢不可破的行业，就越蕴藏着巨大的商机

（4）物联网，构建智慧城市

传感器带来革命
智慧城市，基础在于物联网
城市是物联网开发和应用最有力的实验田
城市竞争靠大数据
当然，拥有海量数据并不是一定意味着就有大数据的能力，如果没有洞察力，什么数据都是浮云。

（5）娱乐大数据，定制你的需求。

过去我们梦寐以求却不可能知道的东西，现在数据的世界都变得有答案了。

（6）人心难测，时尚业的机遇。

观察社交媒体的影响度，是量化时尚的关键指标。
不只是关注顾客是否喜欢，还要关注他们喜欢什么，为什么喜欢。

（7）未来，人人都是数据分析师

在不确定中做判断

13未来的趋势蕴含在数据之中

(1)数据积累永远滞后，孤立的局部观察并不真实，所以一知半解所造成的错误决定有时更危险。

（2）从猜你喜欢到动态定价

（3）虚拟现实，以精算模型预估人类行为。

（4）以大数据应对“不测风云”

大数据技术已经成为人们从各个角度研究气候变化的重要方法。
数据科学的差距意味着国家的未来，公司的生存、个人的竞争力、大数据绝对不是感性的运动而是理性的落地。
情绪计算：相形不如论心。

（5）正面信息和负面信息叠加起来，便可更清晰地判断顾客的需求，从而帮助他们更好的生产和销售。

（6）只有先进的科技加上开阔的数据思维，大数据的价值才能发挥得淋淋尽致。

14 数据产生的未来洞察力才是核心竞争力

（1）大数据的变革在于数据本身。

（2）世界日新月异，变化之快令人口舌，数据人只有不断的颠覆自己使用数据的能力，才能找到大数据的未来方向。

（3）移动大数据的核心更着重于，实时、适时或最佳时机，和全时，任何一个完整的高效服务都离不开这3个T.

(4)未来没有谁会比你的手机更了解你，它甚至会了解你的情绪，超出了自然语言，手机将成为你的数据收集者，也会成为你的数据守门员。

手机能判断可以将哪些数据分享给哪些商家，而商家自己都不用建立数据库，它的数据存于每个人的云空间，只要被授权就可以拿出来用

（5）大数据时代的数据治理，一定是将有形的管理策略化成无形的智能产品，从一纸命令变成根植在每个人脑中的信念和下意识的习惯。

15 、2016大数据趋势

（1）变是唯一的不变

在大数据的长期发展趋势中，有6个趋势依然是我们如今生活的一部分，应用的无线化、信息的数据化、交易无纸化、人类智能化、决策实时化、线下线上化。

（2）稳抓住趋势中的观战重点。

数据安全问题
数据分析的简化与外包
政府对数据的态度
多屏时代
- 人如何与那块屏幕进行互动，以及互动的过程中我们如何采集到有价值的数据，并进一步对使用者的日常生活做出优化的回馈。
数据趋于行业化。
金融业与保险业
- 过去很多的创新都被技术和数据的能力所局限，而未来数据的采集、加工、和应用都将实践个人化的价值，将会激发很多新的商业金融模式。
大数据时代对零售业来说不是一个单纯的转型问题，而是一个攸关生死存亡的问题。

结语开启属于你的个人大数据管理

（1）在我看来，成功的路上，有4种东西是可以积累的，分别是财富、人际关系、知识、以及思维方式。

思维方式与你所做的选择和决策密切相关，冥冥之中决定了“运”的走向。

（2）数据的积累，从收集到还原。

（3）个人大数据管理和做大数据一样，一定要从小处着眼，比如说你的目标要成为电子商务专家，这个目标在一开始就显得过大了。

（4）知识的收集永远都是“现在时”

后记像李小龙的格斗一样去思考

（1）当人人都有绝招的时候，绝招就再也不是绝招了。

（2）衡量就是要在目标确定的基础上，能够对一些变化做出有效的判断。