内容介绍
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（大数据的关键思考升级版）》 一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时， 车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，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阿里巴巴数据化运营和运营 数据的神秘面纱。通过本书，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。
这是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！

作者介绍
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。 阿里巴巴集团前副总裁，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。

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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、阿里巴巴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。《决战大数据（大数据的关键思考升级版）》告诉我们，只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机。
目录

前言 我在阿里的6年引言 忘掉大数据diyi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 开始“上帝视角”，做到知觉合一 数据化思考 样本的偏见05 数据分类与数据价值，什么才是你的核心数据 数据分类为什么如此重要 数据分类的4 大维度 数据的5 大价值 数据化思考 用傻瓜的视角去观察06 从用数据到养数据 数据应用因小而美 把数据放进“框” 中 如何用框架来做决策 养数据，重要的数据战略 数据化思考 远离“或”选择07 数据的盲点，负面数据的力量 数据盲点 小偷思维 数据盲点的价值 数据化思考 为什么数据会骗人：常态、时态与变态第二部分 阿里巴巴的大数据秘密08 阿里巴巴的大数据实践 假定数据是稳定的 假定数据是可获取的 数据化思考 先开枪，后瞄准09 混、通、晒，阿里巴巴数据化运营的内三板斧 混，“混”出数据 通，打“通”“混”的数据 晒，“晒”出“混”和“通”的数据 数据化思考 思考，要学会关窗口10 存、管、用，阿里巴巴运营数据的外三板斧 存，数据收集的开始 管，保护好存储数据 用，从收集数据到管理数据 数据化思考 用化骨绵掌解决本质问题11 大数据，未来商业的利器 假定数据是脏的 学会慢慢淡化数据 数据的标签化管理 重要的是数据和数据之间的关系，而不是数据本身 数据的实时化与实时性分层 未来是人机的结合体 数据化思考 忽略了趋势，过去的价值一文不值第三部分 没有数据，就没有未来12 大数据驱动行业大变革 大数据带给零售业大想象 金融创新迎合新世代 医疗业酝酿大数据突破 物联网，构建智慧城市 娱乐大数据，定制你的需求 人心难测，时尚业的机遇 未来，人人都是数据分析师 数据化思考 大数据生态走向平民化，专业工作变得人人可做13 未来的趋势，蕴于数据之中 物联网，让寻找客户靠数据不靠运气 虚拟现实，以精算模型预估人类行为 以大数据应对“不测风云” 情绪计算：相形不如论心 开扩思维，负面信息也是决策关键 数据化思考 知识图谱，知别人所不知14 数据产生的未来洞察力，才是核心竞争力 大数据变革在数据本身 任何一个完整的高效服务都离不开3T 用数据治理数据 Datafication，大数据风暴中的指南针与救生衣 数据化思考 让数据透过产品“说话”15 2016大数据趋势 变是wei一的不变 跳脱惰性的乘法思维 稳抓趋势中的观战重点 数据化思考 走出大数据和小数据的迷思结语 开启属于你的个人大数据管理后记 像李小龙的格斗一样去思考品觉的话  人在修行的路上，不要单打独斗

在线试读
有人说，大数据就像国王的新衣，每个人都在国 王面前说着动听的话，国王信以为真，其实他并不知 道自己在裸奔。
的确，网络上有很多人在谈大数据，但是他们只 会谈，不会做，因为他们根本就没有做过，包括那些 所谓的“大数据专家”，他们真的做过吗？没有。事 实上，这些人对大数据内在的问题一点儿都不了解， 更别说知道大数据的水有多深了。
目前，在大数据方面，无法深入应用的原因在于 ，从收集到使用的大数据价值链出现了问题。从理论 上来说，从收到用的螺旋式循环是一个巨大的涡轮， 只有先数据化运营，然后才能运营数据。而现在的情 况是，用数据的人不知道大数据从哪里来，做数据的 人不知道大数据如何使用。想用的人不敢用，因为担 心大数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为大数 据的复杂性。这一问题造成的结果就是，数据量变得 越来越大，而且越来越无法有效地使用。
大数据从来不是免费的午餐 我先问一个数据管理上zui现实的问题：“大数据 如何备份？”毫不夸张地说，大数据已经这么庞大了 ，如果再备份一次，你的成本起码会增加一倍。
做大数据基本上都要从大量收集数据开始，因为 这些数据在未来会大有用处。但是，你是不可能无止 境地收集下去的。在这里，你已经看到了一个再清晰 不过的伪命题：大数据的确能够备份，但是成本会增 加两三倍。然而，“以前重要的数据肯定都需要备份 啊，”你自然会问，“如果不能备份，我该怎么办？ ”而这就是大数据管理中必然会遇到的一个问题。
我再问一个问题，如果你在数据使用方面一直得 心应手，整个商业链条和数据紧密相关、相辅相成。
但是，现在数据链忽然断了，或者不再有效了，此时 你该怎么办？ 需要注意的是，这一问题说的不是你有没有使用 好数据，而是说曾经你可以得到的数据现在无从获得 了；或者说这些数据不能再在线上收集，只能从线下 获取，成本也就相应升高了；抑或说，这些数据存储 在其他地方，你不能使用了。在诸如此类的情况下， 你该怎么办？ 当然，如果你对数据的使用本来就很生疏，而且 也觉得无关紧要，那么数据链消失了、断裂了、失效 了，你也不会有太大烦恼。但假如正当你将数据使用 得风生水起的时候，出现这样的问题，那你也只能束 手无策，眼睁睁地看着机会溜走。
大数据从来不是免费的午餐。伴随着大数据热潮 的到来，关于大数据的一些新问题层出不穷——大数 据会夹杂着虚假信息；大数据的数据量很大，但有用 的信息不一定多，甚至还会破坏核心信息；大数据的 来源是多渠道的，偏倚、随机的误差总是存在。
但是，我们也需要客观地认识到，大数据现在面 临的这些问题，其实就是把小数据中的一些问题放大 了。小数据中难道就没有噪音会破坏我们的核心信息 吗？当然也有，只不过当大数据把数据量放大和变多 的时候，噪音的破坏性也会相应变大。小数据中难道 就没有渠道偏倚和随机的问题吗？当然也有，但是在 大数据的背景下，问题被更明显地放大了。
人的断层 说了这么多，事实上还没有触碰到如今大数据面 临的zui大问题：人。
很多人都会问，大数据能带来什么价值？怎么衡 量大数据创造的价值？事实上，zui直接的衡量标准就 是，在经营上它为你赚了多少钱，带来了多少实际的 利润提升。
对于这一问题的解决，现在很多人倾向使用的方 法是计算“在用了大数据之后，点击率提高了多少， 转化率提高了多少”。但是要知道，转化率和点击率 能提高的数据，可能根本不是投资人或公司zui高管理 者对大数据的期望。对于业务人员来说，转化率能提 升5个百分点就已经非常好了，如果将转化率从2％提 高到3％，简直就是奇迹了；但对于公司zui高管理者 来说，这并不是他想要的大数据。
你需要认识到，断层才是大数据所面临的zui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。
在使用大数据时，我们通常的做法是先把数据收 集起来，因为我们知道在未来的某一时刻，这些数据 对我们可能有用。不过，“未来可能有用”就注定会 引发一个问题：收集数据的人不知道未来使用数据的 人要做什么。这时候，如果你再问收集数据的人“如 何才能更好地收集数据”，那么，数据的使用就会陷 入一个死循环。
事实上，不仅是收集数据的人，就连使用数据建 模的人，同样也不清楚当前的数据是如何获得的。数 据建模是数据使用的关键环节，使用数据建模，就是 根据以往的经验从中寻找到一些潜在的规则，然后把 这些规则结合起来去解决问题。
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